hash(o1) = k1; hash(o2) = k2; hash(o3) = k3; hash(o4) = k4; 同时3 台缓存服务器,分别为 CS1、CS2 和 CS3: 则可知,各对象和服务器的映射关系如下: K1 => CS1 K4 => CS3 K2 => CS2 K3 => CS1 即: 以上便是一致性Hash的工作原理; 可以看到,一致性Hash就是:将原本单个点的Hash映射,...
一致性hash算法解决了分布式环境下机器增加或者减少时,简单的取模运算无法获取较高命中率的问题。通过虚拟节点的使用,一致性hash算法可以均匀分担机器的负载,使得这一算法更具现实的意义。正因如此,一致性hash算法被广泛应用于分布式系统中。 参考资料 https://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing Consistent hashing...
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题。在移除或者添加一个服务器时，能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系。一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表中存在的动态伸缩等问题。简单Hash算法 既然一致性Hash目的是解决分布式缓存的...
1.一致性Hash算法原理 一致性Hash算法简单的说,在移除/添加一个cache时,它能够尽可能小的改变已存在key映射关系,尽可能的满足单调性的要求。 一致性Hash算法也是使用取模的方法,不过,上述的取模方法是对服务器的数量进行取模,而一致性的Hash算法是对2的32方取模。即,一致性Hash算法将整个Hash空间组织成一个虚拟...
一致性Hash算法的原理可以简述为以下几点: 哈希环的构建: 一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,这个圆环的范围通常是0到2^32-1的整数。 哈希值在这个圆环上分布均匀,形成一个连续的哈希空间。 节点映射: 系统中的每个节点(如服务器)都被赋予一个唯一的哈希值。 这个哈希值通过节点的某个唯一...
没错,一致性哈希算法就是通过这种方法,判断一个对象应该被缓存到哪台服务器上的,将缓存服务器与被缓存对象都映射到hash环上以后,从被缓存对象的位置出发,沿顺时针方向遇到的第一个服务器,就是当前对象将要缓存于的服务器,由于被缓存对象与服务器hash后的值是固定的,所以,在服务器不变的情况下,一张图片必定...
这个其实也就表明了一致性hash的分配策略：virtual node 作为值域划分。key 去获取 node ，从划分依据上是以 virtual node 作为边界virtual node 通过 hash ，在对应关系上保证了不同的 node 分配的key是大致均匀的。也就是 打散绑定加入一个新的 node，会对应分配多个 virtual node。新节点可以负载多个原有节点的...
一致性Hash的原理 为避免上述Hash取模方式的问题,提出一致性Hash解决方案。目的是当服务器个数发生变动时,尽可能少的影响客户端到服务器的映射关系。 环形Hash空间 通常的Hash算法都是将value映射为一个32位的key值,也即是0 ~ 2^32-1的数值空间。我们可以将这个空间想象成一个首尾相连的环。
0x01. 概念&原理 Hash,一般翻译做散列、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,主要是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题。目前这一思想已经扩展到其它...