我们在脑中假想下:每台节点以CHash(ip)形式计算出一个数值,n台机器有n个数值。 把数值首尾相连,形成一个虚拟圆环的数值空间。 例如有3台机器: 代码语言:javascript 复制 servers=['redis:6379','redis:6380','redis:6381']。CHash(server[0])==100Chash(server[1])==200CHash(server[2])==300 把机...
通过了解一致性hash的原理,我们知道结点可以想象为是存储在一个环形的数据结构上(如下图),结点A、B、C、D按hash值在环形分布上是有序的,也就是说结点可以按hash值存储在一个有序的队列里。如下图所示,当一个hash值为-2^20的请求点P查找路由结点时,一致性hash算法会按hash值的顺时针方向路由到第一个结点上...
但是,图片4仍然会被缓存到服务器C中,图片1与图片2仍然会被缓存到服务器A中,这与服务器B移除之前并没有任何区别,这就是一致性哈希算法的优点,如果使用之前的hash算法,服务器数量发生改变时,所有服务器的所有缓存在同一时间失效了,而使用一致性哈希算法时,服务器的数量如果发生改变,并不是所有缓存都会失效,而是只有...
在服务器B未移除时,图片3应该被缓存到服务器B中,可是当服务器B移除以后,按照之前描述的一致性哈希算法的规则,图片3应该被缓存到服务器C中,因为从图片3的位置出发,沿顺时针方向遇到的第一个缓存服务器节点就是服务器C,也就是说,如果服务器B出现故障被移除时,图片3的缓存位置会发生改变 但是,图片4仍然会被缓存...
在服务器B没有移除时,图片3应该缓存到B中,可是移除后,按照一致性hash算法是规则,3应该被缓存到C中,因为从3的位置顺时针除法遇到的第一个服务器节点是C,也就是说如果B出现故障移除后,3的缓存位置发生改变。 这里的一致性hash算法的优点就体现出来了!
如上图所示,图片1、图片2将落在服务器A上,图片3将落在服务器B上,图书4将落在服务器C上。 3、一致性哈希算法的优势 老铁们,通过上面的描述,我想你应该理解了一致性哈希算法的原理了,不过,一致性哈希算法怎么就解决了我们上面提到的两个问题呢?我们说过,如果我们只是简单的对服务器数量求余,当服务器数量发生改...
此时A、D、C不受影响,只有B需要重定位到新的Server 4。一般的,在一致性哈希算法中,如果增加一台服务器,则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器(即顺着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它不会受到影响。 综上所述,一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数...
一致性Hash算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot Spot)问题,初衷和CARP十分相似。一致性Hash修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用。 一致性Hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的...
ifidx >=len(c.sortedHostsHashSet){ // make search as a ring idx =0 } searchKey 返回了虚拟节点在 Hash 环数组中的 index; 随后,我们使用 map 返回 index 对应的缓存服务器的名称即可; 至此,一致性 Hash 算法基本实现,接下来我们来验证一下。
一致性Hash算法是一种特殊的哈希算法,旨在解决分布式系统中数据分区的问题。在分布式集群中,当添加或移除服务器时,该算法能最小化已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系变化,从而保持系统的高可用性和稳定性。 2. 一致性Hash算法的工作原理 一致性Hash算法将整个哈希值空间映射成一个虚拟的圆环,也称为哈希...