精华内容
下载资源
问答
  • 更多相关内容
  • 一致性Hash算法将整个哈希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 圆环的正上方的点代表0,0点右侧的第一个点代表1,以此类推, 0点的左侧是2的32次方-1,把这个圆环叫做Hash环 然后把服务器ip或者...

    一致性Hash算法将整个哈希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
    圆环的正上方的点代表0,0点右侧的第一个点代表1,以此类推,
    0点的左侧是2的32次方-1,把这个圆环叫做Hash环
    然后把服务器ip或者主机名字作为关键字Hash,每个服务器都能确定位置,把数据进行相同的Hash算出的位置,顺时针访问的第一个就是对应的服务器

    一致性Hash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。

    用来解决的问题:
    hash( key ) % N,N 为 Redis 的数量,在这里 N = 4 ;
    4 台 Redis 不够了,需要再增加 4 台 Redis ;那么这个求余算法就会变成:hash( key ) % 8 ;
    一部分%4一部分%8当前大部分缓存的位置都会是错误的,极端情况下,就会造成 缓存雪崩。

    (如果节点太少或分布不均匀的时候,容易造成 数据倾斜,也就是大部分数据会集中在某一台服务器上。,一致性 Hash 算法提出了【虚拟节点】解决数据倾斜问题)

    展开全文
  • 这里是修真院后端小课堂,每篇分享文从 ...【 什么叫一致性哈希,通常用来解决什么问题?】 【修真院Java小课堂】什么叫一致性哈希,通常用来解决什么问题? 大家好,我是IT修真院北京分院一枚正直纯洁...

    这里是修真院后端小课堂,每篇分享文从

    【背景介绍】【知识剖析】【常见问题】【解决方案】【编码实战】【扩展思考】【更多讨论】【参考文献】

    八个方面深度解析后端知识/技能,本篇分享的是:

    【 什么叫一致性哈希,通常用来解决什么问题?】

    【修真院Java小课堂】什么叫一致性哈希,通常用来解决什么问题?

    大家好,我是IT修真院北京分院一枚正直纯洁善良的Java程序员,今天给大家分享一下,修真院官网Java(职业)任务六,深度思考中的知识点——什么叫一致性哈希,通常用来解决什么问题?

     

     

    1. 背景介绍

    在了解一致性哈希算法之前,先了解一下一致性哈希算法的应用场景,在做缓存集群时,为了缓解服务器的压力,会部署多台缓存服务器,把数据资源均匀的分配到每个服务器上,分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题,即把数据集划分到多个节点上,每个节点负责整体数据的一个子集。

    数据分布通常有哈希分区和顺序分区两种方式

    顺序分布:数据分散度易倾斜、键值业务相关、可顺序访问、不支持批量操作

    哈希分布:数据分散度高、键值分布业务无关、无法顺序访问、支持批量操作     

    1. 知识剖析

    节点取余分区

    普通哈希算法,使用特定的数据,如Redis的键或用户ID,再根据节点数量N使用公式:hash(key)% N 计算出哈希值,用来决定数据映射到哪一个节点上。

    优点

    这种方式的突出优点是简单性,常用于数据库的分库分表规则。一般采用预分区的方式,提前根据数据量规划好分区数

    缺点 

    当节点数量变化时,如扩容或收缩节点,数据节点映射关系需要重新计算,会导致数据的重新迁移。所以扩容时通常采用翻倍扩容,避免 数据映射全部被打乱,导致全量迁移的情况,这样只会发生50%的数据迁移。

     

     

    一致性哈希分区

    一致性哈希的目的就是为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据,将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上,每个key在计算Hash 后会顺时针找到临接的存储节点存放。而当有节点加入或退 时,仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。

     
    clipboard.png
        

    优点

    加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点,对其他节点无影响。

    缺点 

    数据的分布和节点的位置有关,因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的,所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。

     

    虚拟槽分区

    本质上还是第一种的普通哈希算法,把全部数据离散到指定数量的哈希槽中,把这些哈希槽按照节点数量进行了分区。这样因为哈希槽的数量的固定的,添加节点也不用把数据迁移到新的哈希槽,只要在节点之间互相迁移就可以了,即保证了数据分布的均匀性,又保证了在添加节点的时候不必迁移过多的数据。

    Redis的集群模式使用的就是虚拟槽分区,一共有16383个槽位平均分布到节点上

     
    clipboard.png
             

    3.常见问题

    4.解决方案

    5.编码实战

    普通哈希算法

     

    public void hashTest() {
       int[] node = new int[100];
       for(Integer i = 0;i < NUM;i++){
           Integer h = MD5Util.encrypt(i.toString(),"").hashCode();
           int index = Math.abs(h) % 100;
           node[index]++;
       }
       int max = node[0];
       int min = node[0];
       for(int i : node){
           if (max < i){
               max = i;
           }
           if (min > i){
               min = i;
           }
       }
       Arrays.stream(node).forEach(logger::info);
       System.out.println("max :" + max);
       System.out.println("min :" + min);
    }
    节点变化时数据进行迁移

     

    public void hashDiff() {
       int diff = 0;
       for(Integer i = 0;i < NUM;i++){
           Integer h = MD5Util.encrypt(i.toString(),"").hashCode();
           int index = Math.abs(h) % 100;
           int new_index = Math.abs(h) % 101;
           if(new_index != index){
               diff++;
           }
       }
       System.out.println("diff : " + diff);
    }
    一致性哈希算法

     

    public void consistentHash() {
       int[] node = new int[100];
       int[] nodeHash = new int[100];
       for(int i = 0; i < 100; i++) {
           int h = MD5Util.encrypt(Integer.toString(i), "").hashCode();
           nodeHash[i] = Math.abs(h);
       }
       qSort(nodeHash, 0, nodeHash.length - 1);
       for(int i = 0; i < NUM; i++){
           int flag = 0;
           int h = Math.abs(MD5Util.encrypt(Integer.toString(i), "").hashCode());
           for (int j = 0; j < nodeHash.length; j++){
               if(h <= nodeHash[j]){
                   node[j]++;
                   flag = 1;
                   break;
               }
           }
           if(flag == 0){
               node[0]++;
           }
       }
       Arrays.stream(node).forEach(logger::info);
       System.out.println("max :" + max);
       System.out.println("min :" + min);
    }
    虚拟槽分区

     

    public void clusterHash() {
       int[] node = new int[100];
       int[] nodeSlot = new int[100];
       for (int i = 0; i < 100; i++){
           // nodeSlot存储节点负责的哈希槽范围
           nodeSlot[i] = cluster / node.length * (i + 1);
       }
       for(int i = 0; i < NUM; i++){
           int h = MD5Util.encrypt(Integer.toString(i), "").hashCode();
           int index = Math.abs(h) % cluster;
           for(int j = 0; j < nodeSlot.length; j++){
               if(index <= nodeSlot[j]){
                   node[j]++;
                   break;
               }
           }
       }
       Arrays.stream(node).forEach(logger::info);
       System.out.println("max :" + max);
       System.out.println("min :" + min);
    }
    6.扩展思考

    7.参考文献

    参考资料:https://juejin.im/post/5b8fc5...

    ————深入剖析Redis系列(三) - Redis集群模式搭建与原理详解

    8.更多讨论

     

     

    一致性哈希算法会有哈希冲突吗?

    不冲突的哈希算法是不存在的,但是只要虚拟节点够多,保证在概率上每个真实节点的负载是相等的就好了,一致性哈希的哈希环有细虚拟的2^32个节点。

     

    一致性哈希的哈希槽数为什么是2^32

    一致性哈希一定程度上也解决了哈希冲突,只要哈希槽的范围足够大就能尽可能的减少哈希冲突,因为通常的hashCode都是将数据映射到0 ~ 2^32 数值空间内,所以设置一个2^32个节点的哈希环会尽可能的减少哈希冲突。

     

     

    有没有其他解决节点变化时数据迁移的方法?

    实际上一致性哈希是把可变的哈希槽固定到哈希环上,整数最大值2^32个槽位,所以一致性哈希的本质已经不是节点取模了,每个数据的位置是固定的,只要能保证节点数变化时减少key在节点之间的重映射就可以,比如说虚拟槽分区。

     

    9.鸣谢

    感谢观看,如有出错,恳请指正

    10.结束语

    今天的分享就到这里啦,欢迎大家点赞、转发、留言、拍砖~

    展开全文
  • 第一个问题就是:一致性哈希是什么,使用场景,解决什么问题? 这个问题还挺有意思的,所以今天就来聊聊这个。 发车! 如何分配请求? 大多数网站背后肯定不是只有一台服务器提供服务,因为单机的并发量和...

    在逛牛客网的面经的时候,发现有位同学在面微信的时候,被问到这个问题:

    第一个问题就是:一致性哈希是什么,使用场景,解决了什么问题?

    这个问题还挺有意思的,所以今天就来聊聊这个。

    发车!

    如何分配请求?

    大多数网站背后肯定不是只有一台服务器提供服务,因为单机的并发量和数据量都是有限的,所以都会用多台服务器构成集群来对外提供服务。

    但是问题来了,现在有那么多个节点(后面统称服务器为节点,因为少一个字),要如何分配客户端的请求呢?

    其实这个问题就是「负载均衡问题」。解决负载均衡问题的算法很多,不同的负载均衡算法,对应的就是不同的分配策略,适应的业务场景也不同。

    最简单的方式,引入一个中间的负载均衡层,让它将外界的请求「轮流」的转发给内部的集群。比如集群有 3 个节点,外界请求有 3 个,那么每个节点都会处理 1 个请求,达到了分配请求的目的。

    考虑到每个节点的硬件配置有所区别,我们可以引入权重值,将硬件配置更好的节点的权重值设高,然后根据各个节点的权重值,按照一定比重分配在不同的节点上,让硬件配置更好的节点承担更多的请求,这种算法叫做加权轮询。

    加权轮询算法使用场景是建立在每个节点存储的数据都是相同的前提。所以,每次读数据的请求,访问任意一个节点都能得到结果。

    但是,加权轮询算法是无法应对「分布式系统」的,因为分布式系统中,每个节点存储的数据是不同的。

    当我们想提高系统的容量,就会将数据水平切分到不同的节点来存储,也就是将数据分布到了不同的节点。比如一个分布式 KV(key-valu) 缓存系统,某个 key 应该到哪个或者哪些节点上获得,应该是确定的,不是说任意访问一个节点都可以得到缓存结果的。

    因此,我们要想一个能应对分布式系统的负载均衡算法。

    使用哈希算法有什么问题?

    有的同学可能很快就想到了:哈希算法。因为对同一个关键字进行哈希计算,每次计算都是相同的值,这样就可以将某个 key 确定到一个节点了,可以满足分布式系统的负载均衡需求。

    哈希算法最简单的做法就是进行取模运算,比如分布式系统中有 3 个节点,基于 hash(key) % 3 公式对数据进行了映射。

    如果客户端要获取指定 key 的数据,通过下面的公式可以定位节点:

    hash(key) % 3
    

    如果经过上面这个公式计算后得到的值是 0,就说明该 key 需要去第一个节点获取。

    但是有一个很致命的问题,如果节点数量发生了变化,也就是在对系统做扩容或者缩容时,必须迁移改变了映射关系的数据,否则会出现查询不到数据的问题。

    举个例子,假设我们有一个由 A、B、C 三个节点组成分布式 KV 缓存系统,基于计算公式 hash(key) % 3 将数据进行了映射,每个节点存储了不同的数据:

    现在有 3 个查询 key 的请求,分别查询 key-01,key-02,key-03 的数据,这三个 key 分别经过 hash() 函数计算后的值为 hash( key-01) = 6、hash( key-02) = 7、hash(key-03) = 8,然后再对这些值进行取模运算。

    通过这样的哈希算法,每个 key 都可以定位到对应的节点。

    当 3 个节点不能满足业务需求了,这时我们增加了一个节点,节点的数量从 3 变化为 4,意味取模哈希函数中基数的变化,这样会导致大部分映射关系改变,如下图:

    比如,之前的 hash(key-01) % 3 = 0,就变成了 hash(key-01) % 4 = 2,查询 key-01 数据时,寻址到了节点 C,而 key-01 的数据是存储在节点 A 上的,不是在节点 C,所以会查询不到数据。

    同样的道理,如果我们对分布式系统进行缩容,比如移除一个节点,也会因为取模哈希函数中基数的变化,可能出现查询不到数据的问题。

    要解决这个问题的办法,就需要我们进行迁移数据,比如节点的数量从 3 变化为 4 时,要基于新的计算公式 hash(key) % 4 ,重新对数据和节点做映射。

    假设总数据条数为 M,哈希算法在面对节点数量变化时,最坏情况下所有数据都需要迁移,所以它的数据迁移规模是 O(M),这样数据的迁移成本太高了。

    所以,我们应该要重新想一个新的算法,来避免分布式系统在扩容或者缩容时,发生过多的数据迁移。

    使用一致性哈希算法有什么问题?

    一致性哈希算法就很好地解决了分布式系统在扩容或者缩容时,发生过多的数据迁移的问题。

    一致哈希算法也用了取模运算,但与哈希算法不同的是,哈希算法是对节点的数量进行取模运算,而一致哈希算法是对 2^32 进行取模运算,是一个固定的值

    我们可以把一致哈希算法是对 2^32 进行取模运算的结果值组织成一个圆环,就像钟表一样,钟表的圆可以理解成由 60 个点组成的圆,而此处我们把这个圆想象成由 2^32 个点组成的圆,这个圆环被称为哈希环,如下图:

    一致性哈希要进行两步哈希:

    • 第一步:对存储节点进行哈希计算,也就是对存储节点做哈希映射,比如根据节点的 IP 地址进行哈希;
    • 第二步:当对数据进行存储或访问时,对数据进行哈希映射;

    所以,一致性哈希是指将「存储节点」和「数据」都映射到一个首尾相连的哈希环上

    问题来了,对「数据」进行哈希映射得到一个结果要怎么找到存储该数据的节点呢?

    答案是,映射的结果值往顺时针的方向的找到第一个节点,就是存储该数据的节点。

    举个例子,有 3 个节点经过哈希计算,映射到了如下图的位置:

    接着,对要查询的 key-01 进行哈希计算,确定此 key-01 映射在哈希环的位置,然后从这个位置往顺时针的方向找到第一个节点,就是存储该 key-01 数据的节点。

    比如,下图中的 key-01 映射的位置,往顺时针的方向找到第一个节点就是节点 A。

    所以,当需要对指定 key 的值进行读写的时候,要通过下面 2 步进行寻址:

    • 首先,对 key 进行哈希计算,确定此 key 在环上的位置;
    • 然后,从这个位置沿着顺时针方向走,遇到的第一节点就是存储 key 的节点。

    知道了一致哈希寻址的方式,我们来看看,如果增加一个节点或者减少一个节点会发生大量的数据迁移吗?

    假设节点数量从 3 增加到了 4,新的节点 D 经过哈希计算后映射到了下图中的位置:

    你可以看到,key-01、key-03 都不受影响,只有 key-02 需要被迁移节点 D。

    假设节点数量从 3 减少到了 2,比如将节点 A 移除:

    你可以看到,key-02 和 key-03 不会受到影响,只有 key-01 需要被迁移节点 B。

    因此,在一致哈希算法中,如果增加或者移除一个节点,仅影响该节点在哈希环上顺时针相邻的后继节点,其它数据也不会受到影响

    上面这些图中 3 个节点映射在哈希环还是比较分散的,所以看起来请求都会「均衡」到每个节点。

    但是一致性哈希算法并不保证节点能够在哈希环上分布均匀,这样就会带来一个问题,会有大量的请求集中在一个节点上。

    比如,下图中 3 个节点的映射位置都在哈希环的右半边:

    这时候有一半以上的数据的寻址都会找节点 A,也就是访问请求主要集中的节点 A 上,这肯定不行的呀,说好的负载均衡呢,这种情况一点都不均衡。

    另外,在这种节点分布不均匀的情况下,进行容灾与扩容时,哈希环上的相邻节点容易受到过大影响,容易发生雪崩式的连锁反应。

    比如,上图中如果节点 A 被移除了,当节点 A 宕机后,根据一致性哈希算法的规则,其上数据应该全部迁移到相邻的节点 B 上,这样,节点 B 的数据量、访问量都会迅速增加很多倍,一旦新增的压力超过了节点 B 的处理能力上限,就会导致节点 B 崩溃,进而形成雪崩式的连锁反应。

    所以,一致性哈希算法虽然减少了数据迁移量,但是存在节点分布不均匀的问题

    如何通过虚拟节点提高均衡度?

    要想解决节点能在哈希环上分配不均匀的问题,就是要有大量的节点,节点数越多,哈希环上的节点分布的就越均匀。

    但问题是,实际中我们没有那么多节点。所以这个时候我们就加入虚拟节点,也就是对一个真实节点做多个副本。

    具体做法是,不再将真实节点映射到哈希环上,而是将虚拟节点映射到哈希环上,并将虚拟节点映射到实际节点,所以这里有「两层」映射关系。

    比如对每个节点分别设置 3 个虚拟节点:

    • 对节点 A 加上编号来作为虚拟节点:A-01、A-02、A-03
    • 对节点 B 加上编号来作为虚拟节点:B-01、B-02、B-03
    • 对节点 C 加上编号来作为虚拟节点:C-01、C-02、C-03

    引入虚拟节点后,原本哈希环上只有 3 个节点的情况,就会变成有 9 个虚拟节点映射到哈希环上,哈希环上的节点数量多了 3 倍。

    你可以看到,节点数量多了后,节点在哈希环上的分布就相对均匀了。这时候,如果有访问请求寻址到「A-01」这个虚拟节点,接着再通过「A-01」虚拟节点找到真实节点 A,这样请求就能访问到真实节点 A 了。

    上面为了方便你理解,每个真实节点仅包含 3 个虚拟节点,这样能起到的均衡效果其实很有限。而在实际的工程中,虚拟节点的数量会大很多,比如 Nginx 的一致性哈希算法,每个权重为 1 的真实节点就含有160 个虚拟节点。

    另外,虚拟节点除了会提高节点的均衡度,还会提高系统的稳定性。当节点变化时,会有不同的节点共同分担系统的变化,因此稳定性更高

    比如,当某个节点被移除时,对应该节点的多个虚拟节点均会移除,而这些虚拟节点按顺时针方向的下一个虚拟节点,可能会对应不同的真实节点,即这些不同的真实节点共同分担了节点变化导致的压力。

    而且,有了虚拟节点后,还可以为硬件配置更好的节点增加权重,比如对权重更高的节点增加更多的虚拟机节点即可。

    因此,带虚拟节点的一致性哈希方法不仅适合硬件配置不同的节点的场景,而且适合节点规模会发生变化的场景

    总结

    不同的负载均衡算法适用的业务场景也不同的。

    轮训这类的策略只能适用与每个节点的数据都是相同的场景,访问任意节点都能请求到数据。但是不适用分布式系统,因为分布式系统意味着数据水平切分到了不同的节点上,访问数据的时候,一定要寻址存储该数据的节点。

    哈希算法虽然能建立数据和节点的映射关系,但是每次在节点数量发生变化的时候,最坏情况下所有数据都需要迁移,这样太麻烦了,所以不适用节点数量变化的场景。

    为了减少迁移的数据量,就出现了一致性哈希算法。

    一致性哈希是指将「存储节点」和「数据」都映射到一个首尾相连的哈希环上,如果增加或者移除一个节点,仅影响该节点在哈希环上顺时针相邻的后继节点,其它数据也不会受到影响。

    但是一致性哈希算法不能够均匀的分布节点,会出现大量请求都集中在一个节点的情况,在这种情况下进行容灾与扩容时,容易出现雪崩的连锁反应。

    为了解决一致性哈希算法不能够均匀的分布节点的问题,就需要引入虚拟节点,对一个真实节点做多个副本。不再将真实节点映射到哈希环上,而是将虚拟节点映射到哈希环上,并将虚拟节点映射到实际节点,所以这里有「两层」映射关系。

    引入虚拟节点后,可以会提高节点的均衡度,还会提高系统的稳定性。所以,带虚拟节点的一致性哈希方法不仅适合硬件配置不同的节点的场景,而且适合节点规模会发生变化的场景。

    如果觉得本文对你有帮助,可以三连关注支持一下~

    展开全文
  • 3、一致性 Hash 算法 1、数据分片 先让我们看一个例子吧 我们经常会用 Redis 做缓存,把一些数据放在上面,以减少数据的压力。 当数据量少,访问压力不大的时候,通常一台Redis就能搞定,为了高可用,弄个主从...
  • 一致性哈希算法在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十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式...
  • 一致性哈希什么

    万次阅读 多人点赞 2021-04-14 23:45:25
    写在前面 本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,...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。 补充 Distri
  • 一致性hash解决什么问题

    千次阅读 2018-12-10 14:38:00
    网上有许多循序渐进讲一致性hash的演变的,以缓存为例,最主要就是解决了节点增加减少引起的缓存大批量的抖动失效。缓存失效了怎么办,失效了就需要你业务系统区访问数据库啊,或者文件系统,这样就会增加了基础设施...
  • 一致性哈希算法原理详解

    千次阅读 多人点赞 2021-10-17 18:31:32
    (1)一致性哈希算法将整个哈希值空间按照顺时针方向组织成一个虚拟的圆环,称为 Hash 环; (2)接着将各个服务器使用 Hash 函数进行哈希,具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希,从而确定每台机器在...
  • 一致性哈希算法详解

    千次阅读 2021-06-13 10:28:31
    1、使用哈希算法有什么问题? 假设有一个由A、B、C三个节点组成的KV服务,每个节点存放不同的KV数据。通过哈希算法,每个key都可以寻址到对应的服务器,比如,查询key是key-01,计算公式为hash(key-01)%3,经过计算...
  • 一致性哈希

    2021-01-30 15:51:38
    [TOC]前言伴随着系统流量的增大,出现了应用集群。...OK,到这儿先假设我们不知道什么是集群、什么是分库分表,我们先来看一个数据库水平切分演变的例子:假设我们的系统中有一张会员表 customer_info, 我们的系...
  • nginx 负载均衡/一致性哈希

    千次阅读 2021-11-03 16:02:30
    nginx 负载均衡普通算法哈希算法一致性哈希一致性哈希算法的优点hash环的偏斜虚拟节点 普通算法 轮询算法:第一个请求给server1,第二个请求给server2,第3个请求给server3,一直轮询下去。 权重比算法:比如说,给...
  • 第一个问题就是:一致性哈希是什么,使用场景,解决什么问题? 这个问题还挺有意思的,所以今天就来聊聊这个。 发车! 如何分配请求? 大多数网站背后肯定不是只有一台服务器提供服务,因为单机的并发量和数据量...
  • 这周复习redis,被集群和分布式搞得头大,也接触到一致性哈希算法, 因此博主进行了一定得学习,故,写下这篇文章。 一、普通哈希算法 普通得哈希算法是对服务器得数量进行一定得取模预算得出,常见得公式如下: ...
  • 一致性哈希和哈希槽

    2021-08-16 17:59:26
    redis 的 custer 正是用于解决问题。它主要提供两个功能: 1、自动对数据分片,落到各个节点上 2、即使集群部分节点失效或者连接不上,依然可以继续处理命令 对于第二点,它的功能有点类似于 sentienl 的故障...
  • 一致性哈希用于解决分布式缓存系统中的数据选择节点存储问题和数据选择节点读取问题以及在增删节点后减少数据缓存的消失范畴,防止雪崩的发生。 哈希槽是在redis cluster集群方案中采用的,redis cluster集群没有...
  • 什么一致性哈希?看这里

    千次阅读 多人点赞 2020-03-26 11:18:59
    [TOC] 前言 伴随着系统流量的增大,出现了应用集群。...OK,到这儿先假设我们不知道什么是集群、什么是分库分表,我们先来看一个数据库水平切分演变的例子: 假设我们的系统中有一张会员表 customer_info,...
  • 什么一致性哈希

    2019-06-19 09:13:40
    什么一致性哈希】 【修真院Java小课堂】什么一致性哈希 开场语: 大家好,我是IT修真院北京分院第32期的学员廖友,一枚正直纯洁善良的Java程序员,今天给大家分享一下,修真院官网Java任务五,深度思考中的...
  • “开局一问:分库分表行为中,一致性哈希到底用处大不大?装B脑图现在是大数据的时代,其中一个体现就是数据量非常庞大。当然大数据的概念绝非是数据量就可以定义的,我自己给大数据下的定义是:无处不...
  • 一致性哈希通过哈希环实现KEY到对应Node的映射: 具体算法过程为:先构造一个长为2^32的整数环,根据节点的Hash值将Node(服务器)分配到环的对应位置上,然后计算需要查询数据的键值KEY的哈希值,然后在哈希环上...
  • 一致性哈希的基本原理 一致性哈希算法是将每个Node节点映射到同一个圆上。将各Node的key采用hash计算,可得到一个整数数组。将该数组排序后,首尾相连即是一个圆。如下图所示 简单来说,一致性Hash算法将整个...
  • 一致性哈希算法原理

    2020-09-01 15:11:19
    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,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT...
  • 数据分布方式:哈希与一致性哈希

    万次阅读 2021-12-26 14:22:14
    数据分布方式:哈希与一致性哈希前言数据分布设计原则数据分布方法哈希一致性哈希带有限负载的一致性哈希带虚拟节点的一致性哈希四种数据分布方法对比知识扩展:数据分片和数据分区,有何区别?总结 前言 分布式...
  • 在日常工作中,经常有这样的情况,我们需要做hash,散列...一致性哈希算法原理  为了解决hash倾斜难题,一致性算法是这样的,节点和节点形成一个环。比如 A-&gt;B-&gt;C-&gt;A,这样一个环。数字hash...
  • 负载均衡与一致性哈希

    千次阅读 2019-07-28 16:24:41
    假设有三台缓存服务器s0,s1,s2,同时有三万张图片需要缓存,最好图片可以均匀的缓存到服务器上,这样可以分担缓存的压力,对缓存下的键进行hash计算,哈希后的值是个整数,再用缓存服务器的数量对这个值进行取模计算...
  • 一致性哈希算法解决了分布式下数据分布问题。比如在缓存系统中,通过一致性哈希算法把缓存键映射到不同的节点上,由于算法中虚拟节点的存在,哈希结果一般情况下比较均匀。而且增减节点时,只需要重新映射部分键值,...
  • 一致性哈希的使用与优缺点分析

    千次阅读 2019-03-14 17:19:44
    最近用到了一致性哈希,写一写总结一下。...一致性哈希在负载均衡方面效果很好,因为它的设计目标是为了解决因特网中的热点(hot spot)问题。 但是一致性哈希在某些特殊情况下的均衡效果反而不是特别的好(比...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 91,703
精华内容 36,681
关键字:

一致性哈希解决什么问题