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,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(Distributed Hash Table,DHT)中存在的动态伸缩等问题; 一致性 hash 算法本质上也是一种取模算法; 不...
一致性Hash算法原理 一致性Hash算法是一种特殊的哈希算法,主要用于解决分布式系统中数据分区和负载均衡的问题,特别是在服务器节点动态变化时保持系统的稳定性和效率。以下是该算法原理的详细解释: 1. 理解Hash算法基础 Hash算法基础:Hash算法将任意长度的二进制值(或称为数据)映射为较短的固定长度的二进制值(称为哈希...
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...
我们将 2.2 小节中一致性哈希算法下的数据迁移操作与 1.4 小节中的方案就行对比,可以很直观地感受到前者的核心优势,这本质上是因为这种环状结构加 ceiling(向上开放寻址) 的方式,使得数据所从属的节点 index 不再与集群的节点总数强相关,而仅仅取决于数据与节点在哈希环上的拓扑结构,最终因节点变更而引起数据迁移时...
我们以Nginx的ip_hash分发请求为例说明一致性Hash算法: 对服务器的IP进行hash算法,获取Hash值,然后放到Hash闭环对应位置上; 通过对客户端的IP进行Hash算法获取Hash值,然后顺时针查找距离该Hash最近的服务器,并将请求转发到该服务器。 这样的话服务器进行扩展或者缩减后,比如缩减了一台服务器3,那么服务器3和服务器2...
一致性Hash算法原理总结 1. 环形哈希空间 一致性Hash算法首先将哈希值空间想象成一个首尾相接的圆环,这个圆环的范围通常是0到2^32-1的整数。这种设计使得哈希值在圆环上分布均匀,任何哈希值都可以通过顺时针或逆时针方向找到其相邻的哈希值。 2. 节点映射 ...
一、分布式一致性hash算法原理 在互联网项目中,海量数据和海量请求时常见的问题,常用的方法是使用缓存来处理,一般会采用分布式缓存集群,如Redis集群 但这样也有两个问题: 1、海量数据,如果缓存的数据也很大,会超出单机内存容量(redis等缓存都是内存型数据库),这时怎么办?
一致性Hash环 一致性hash算法通过一个叫作一致性hash环的数据结构实现。这个环的起点是0,终点是2^32 - 1,并且起点与终点连接,环的中间的整数按逆时针分布,故这个环的整数分布范围是[0, 2^32-1],如下图3所示: 图3:一致性Hash环 将对象放置到Hash环 ...
一、一致性Hash算法原理 基本概念 一致性哈希将整个哈希值空间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(即哈希值是一个32位无符号整形),整个哈希空间环如下: 整个空间按顺时针方向组织。0和232-1在零点中方向重合。 下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希,具体可以选择服务器的ip或主机名...
第一步, 将服务的key按该hash算法计算,得到在服务在一致性hash环上的位置. 第二步, 将缓存的key,用同样的方法计算出hash环上的位置,按顺时针方向,找到第一个大于等于该hash环位置的服务key,从而得到该key需要分配的服务器。 如图, 各key根据hash算法分配到各节点,当某一节点失效实效时, 如NODE 2失败, 则NOD...