1、一致性hash分区 一致性哈希分区(Distributed Hash Table)实现思路是为系统中每个节点分配一个token,范围一般在0～232,这些token构成一个哈希环。数据读写执行节点查找操作时,先根据key计算hash值,然后顺时针找到第一个大于等于该哈希值的token节点。 一致性hash 这种方式相比节点取余最大的好处在于加入和删除节点只...
这样就能确定每个节点在其哈希环上的位置。 来了一个 key,首先计算 hash 值,并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,遇到的第一个 master 节点就是 key 所在位置。 在一致性哈希算法中,如果一个节点挂了,受影响的数据仅仅是此节点到环空间前一个节点(沿着逆时针方向行走遇到的第一个节点)之间...
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(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它数据也不会受到影响。 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据,具有较好的容错性和可扩展性。 另外,一致性哈希...
一致性哈希算法使用哈希环来表示所有可能的数据分片位置。哈希环是一个虚拟的圆环,其中每个数据节点和虚拟节点都在环上有唯一的位置。通常,通过计算节点的哈希值,可以确定节点在哈希环上的位置。 2. 数据分片 要将数据分布到节点上,首先将数据的键通过哈希函数映射到哈希环上的一个位置。然后,从这个位置开始,顺时针...
第一步进行slot槽位计算:每一个key进行hash运算,被哈希后的结果 2^32 取模,获得slot 槽位、 第二步在hash槽位环上,按顺时针去找最近的redis节点,这个key将会被保存在这个节点上。 一致性哈希原理: 将所有的数据用hash取模, 映射到 2^32个槽位。
如果多个客户端都把部分服务器作为一个完整hash环,那么可能会导致,同一个用户的请求被路由到不同的服务器进行处理。这种情况显然是应该避免的,因为它不能保证同一个用户的请求落到同一个服务器。所谓分散性是指上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应尽量避免尽量降低分散性。 一致性hash具有很低的分散性平衡性(...
一致性Hash算法也是使用取模的方法,只是,刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模,而一致性Hash算法是对2^ 32-1取模,什么意思呢简单来说,一致性Hash算法将整个Hash值控件组织成一个虚拟的圆环,如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1取模(即哈希值是一个32位无符号整型),整个哈希环如下: ...
2. 单调性(Monotonicity) 如果已经有一些数据通过一致性哈希算法分配到了对应的节点中,此时又有新的节点接入到一致性哈希环上,则哈希的结果应该能保证原有数据可以被映射到新的节点中去,而不是依旧将数据映射到已有的旧的节点上。 3. 分散性(Spread)
均衡性:一致性哈希算法在节点和数据的映射过程中,尽可能地保证了节点和数据在哈希环上均匀分布,从而使得负载能够均衡地分散到各个节点上。 扩展性:当需要增加或者移除节点时,一致性哈希算法尽可能地减少了数据的迁移量,从而使得集群在扩容和缩容时具备较好的性能和可扩展性。
一致性 hash 算法将整个 hash 值空间组织成一个虚拟的圆环,整个空间按顺时针方向组织,下一步将各个 master 节点(使用服务器的 ip 或主机名)进行 hash。这样就能确定每个节点在其哈希环上的位置。 来了一个 key,首先计算 hash 值,并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,遇到的第一个 master ...