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  • 一致性hash算法

    2021-05-06 16:50:55
    一致性hash算法一致性哈希的基本概念一致性Hash算法的容错性和可扩展性a. 容错性b. 可扩展性Hash环的数据倾斜问题代码实现a. 不带虚拟节点b. 带虚拟节点 本文参考博客: 一致性哈希(hash)算法 一致性哈希的基本概念 ...


    本文参考博客: https://blog.csdn.net/xp178171640/article/details/102690119

    1. 一致性哈希的基本概念

    一致性Hash算法也是使用取模的方法,对数据和服务器节点均取hash值,只是普通取模法是对服务器的数量进行取模,而一致性Hash算法是对 232 取模,一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,hash 值空间为 0 ~ 232-1(即哈希值是一个32位无符号整形)
    定位数据访问的相应服务器:将数据key使用相同的Hash函数计算出哈希值,并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。

    2. 一致性Hash算法的容错性和可扩展性

    i. 容错性

    现假设Node C服务器不幸宕机,可以看到此时对象A、B、D不会受到影响,只有C对象被重定位到Node D。一般的,在一致性Hash算法中,如果一台服务器不可用,则受影响的数据仅仅是此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,其它不会受到影响
    在这里插入图片描述

    ii. 可扩展性

    现在系统中增加一台服务器Node X,此时对象Object A、B、D不受影响,只有对象C需要重定位到新的Node X !一般的,在一致性Hash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
    在这里插入图片描述

    3. Hash环的数据倾斜问题

    一致性Hash算法在服务节点太少时,容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜(被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上)问题
    在这里插入图片描述
    此时必然造成大量数据集中到Node A上,而只有极少量会定位到Node B上,从而出现hash环偏斜的情况,当hash环偏斜以后,缓存往往会极度不均衡的分布在各服务器上,如果想要均衡的将缓存分布到2台服务器上,最好能让这2台服务器尽量多的、均匀的出现在hash环上,但是,真实的服务器资源只有2台,我们怎样凭空的让它们多起来呢,我们可以将现有的物理节点通过虚拟的方法复制出来,对每一个服务节点计算多个哈希,每个计算结果位置都放置一个此服务节点,称为虚拟节点。例如上面的情况,可以为每台服务器计算三个虚拟节点,于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值,于是形成六个虚拟节点
    在这里插入图片描述
    数据定位算法不变,只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射,例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上,这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题

    4. 代码实现

    i. 不带虚拟节点

    public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode {  
    
        //待添加入Hash环的服务器列表  
        private static String[] servers = { "192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", 
                "192.168.0.2:111", "192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111" };  
    
        //key表示服务器的hash值,value表示服务器  
        private static SortedMap<Integer, String> sortedMap = new TreeMap<Integer, String>();  
        
        //使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法,最终效果没区别  
        private static int getHash(String str) {  
            final int p = 16777619;  
            int hash = (int) 2166136261L;  
            for (int i = 0; i < str.length(); i++)  
                hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;  
            hash += hash << 13;  
            hash ^= hash >> 7;  
            hash += hash << 3;  
            hash ^= hash >> 17;  
            hash += hash << 5;  
    
            // 如果算出来的值为负数则取其绝对值  
            if (hash < 0)  
                hash = Math.abs(hash);  
            return hash;  
        } 
    
        //程序初始化,将所有的服务器存入sortedMap中  
        static {  
            for (int i=0; i<servers.length; i++) {  
                int hash = getHash(servers[i]);  
                sortedMap.put(hash, servers[i]);  
            }  
        }  
    
        //得到应当路由到的结点  
        private static String getServer(String key) {  
            int hash = getHash(key); //得到该key的hash值  
            SortedMap<Integer, String> subMap = sortedMap.tailMap(hash); //得到大于该Hash值的所有Map    
            if(subMap.isEmpty()){  
                //如果没有比该key的hash值大的,则从第一个node开始  
                Integer i = sortedMap.firstKey();  
                //返回对应的服务器  
                return sortedMap.get(i);  
            }else{  
                //第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点  
                Integer i = subMap.firstKey();  
                //返回对应的服务器  
                return subMap.get(i);  
            }  
        }  
    
        public static void main(String[] args) {  
            String[] keys = {"太阳", "月亮", "星星"};  
            for(int i=0; i<keys.length; i++)  
                System.out.println("[" + keys[i] + "]的hash值为" + getHash(keys[i])  
                        + ", 被路由到结点[" + getServer(keys[i]) + "]");  
        }  
    } 
    
    /* output:
    [太阳]的hash值为1977106057, 被路由到结点[192.168.0.1:111]
    [月亮]的hash值为1132637661, 被路由到结点[192.168.0.3:111]
    [星星]的hash值为880019273, 被路由到结点[192.168.0.3:111]
    */
    

    ii. 带虚拟节点

    public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode {  
    
        //待添加入Hash环的服务器列表  
        private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111",  
                "192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111"};   
    
        //虚拟节点,key表示虚拟节点的hash值,value表示虚拟节点的名称  
        private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<Integer, String>();  
    
        //虚拟节点的数目,这里写死,为了演示需要,一个真实结点对应5个虚拟节点  
        private static final int VIRTUAL_NODES = 5;  
        
        //使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法,最终效果没区别  
        private static int getHash(String str){  
            final int p = 16777619;  
            int hash = (int)2166136261L;  
            for (int i = 0; i < str.length(); i++)  
                hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;  
            hash += hash << 13;  
            hash ^= hash >> 7;  
            hash += hash << 3;  
            hash ^= hash >> 17;  
            hash += hash << 5;  
    
            // 如果算出来的值为负数则取其绝对值  
            if (hash < 0)  
                hash = Math.abs(hash);  
            return hash;  
        }
    
        static{  
            //再添加虚拟节点,遍历LinkedList使用foreach循环效率会比较高  
            for (String str : servers){  
                for(int i=0; i<VIRTUAL_NODES; i++){  
                    String virtualNodeName = str + "&&VN" + String.valueOf(i);  
                    int hash = getHash(virtualNodeName);  
                    virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);  
                }  
            }  
        }  
    
        //得到应当路由到的结点  
        private static String getServer(String key){  
            int hash = getHash(key);  //得到该key的hash值 
            SortedMap<Integer, String> subMap = virtualNodes.tailMap(hash);  // 得到大于该Hash值的所有Map  
            String virtualNode;  
            if(subMap.isEmpty()){  
               //如果没有比该key的hash值大的,则从第一个node开始  
               Integer i = virtualNodes.firstKey();  
               //返回对应的服务器  
               virtualNode = virtualNodes.get(i);  
            }else{  
               //第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点  
               Integer i = subMap.firstKey();  
               //返回对应的服务器  
               virtualNode = subMap.get(i);  
            }  
            
            // 虚拟节点到实际节点映射关系 
            return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));  
        }  
    
        public static void main(String[] args){  
            String[] keys = {"太阳", "月亮", "星星"};  
            for(int i=0; i<keys.length; i++)  
                System.out.println("[" + keys[i] + "]的hash值为" +  
                        getHash(keys[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(keys[i]) + "]");  
        }  
    }
    
    /* output:
    [太阳]的hash值为1977106057, 被路由到结点[192.168.0.2:111]
    [月亮]的hash值为1132637661, 被路由到结点[192.168.0.4:111]
    [星星]的hash值为880019273, 被路由到结点[192.168.0.3:111]
    */
    
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  • 10分钟带你了解一致性hash算法

    千次阅读 多人点赞 2019-03-30 18:33:10
    文章目录环境描述场景描述以下是运算原理图:一致性hash算法概念一致性hash算法的优点hash环偏斜问题虚拟节点 环境描述 在了解hash算法之前先去了解一下缓存中的一个应用场景,再来理解一致性hash算法就会简单很...

    环境描述

    在了解hash算法之前先去了解一下缓存中的一个应用场景,再来理解一致性hash算法就会简单很多。

    场景描述

    假设,公司有三台缓存服务器,用于缓存图片,这三台缓存服务器的编号为0号,1号,2号,现在有三万张图片需要缓存,希望这么多的缓存数据能均匀的缓存到3台服务请求上去(也就是说每台机器上平均分配1万左右的数据),以便能够分摊缓存的压力

    • 此处的问题:

    那么应该怎么做?如果我们没有任何规律的将3万张图片平均的缓存到3台服务器上,可不可以满足需求?

    • 答案:

    可以!但是如果这么做,当我们需要访问某个和缓存选项时,则需要遍历3台服务器,从这3万个缓存项中找到需要访问的缓存,整个遍历下来的过程时间长,效率低,这样也就失去了缓存存在的价值和意义,缓存存在的目的就是提高速度,改善用户的体验,减轻后端服务器的压力,如果每次都要遍历整个缓存集群服务器,不用想都能累死.

    • 好一点的做法:

    原始的做法是对缓存项的键进行hash,将hash后的结果对缓存服务器数量进行取模操作,通过取模后结果,决定缓存项要缓存在那一台服务器上,举例说明:假设以我们使用的图片名称作为访问图片的key,假设图片名称不能重复,那么我们可以使用以下公式,及计算出图片应该存放在那台服务器上。

    • 公式:hash(图片名称)% N

    因为图片名称是不能重复的,所以,当我们对同一个图片名称做相同的hash运算时得出的结果应该是不变的,如果有3台服务器,使用hash运算后的结果对3取余,那么余数也一定是0、1、2,正号跟之前服务器编号相同,如果求余的结果为1,就把图片名称对应的图片缓存在1号服务器上,2就和缓存到2号服务器上,那么当我们访问任意一个图片的时候,只要再次对图片名称进行运算即可得出对应的图片应该被放在那台缓存服务器上,只需要去对应的服务器上去查找即可,如果图片在对应的服务器上不存在,证明没有被缓存(接着会把这张图片缓存在这个服务器上),也不用再去遍历其他缓存服务器了。通过此方法可以把3万图片随机分布到3台缓存服务器上,下次访问某张图片时,直接能够判断出该图片应该存放在那台缓存服务器上了。可以把上述算法称为:HASH算法还活着是取模算法

    以下是运算原理图:

    Alt text

    但是使用上述hash算法进行缓存时会出现一些缺陷,如果3台并不能满足我们的需求时那么应该怎么做?肯定是增加几台服务器就可以了,假设我们增加1台服务器,服务器的数量由3变成了4,此时仍然用上述方法对同一张图片进行缓存,那么这张图片所在的服务器的编号必定是与原来的3台服务器所在的 编号是不同的,因为除数3变成了4,被除数不变的情况下,余数肯定不同,这情况带来的结果就是当服务器数量变动时,所有和缓存的位置都要发生改变,也就是说缓存服务器数量发生改变时,所有缓存数据在一定时间是失效的,当应用无法从缓存中和获取数据时,则会向后端服务器请求数据,同理,如果3台缓存服务器中突然有一台出现了故障,,无法进行缓存数据,那么需要移除故障机器,但是如果移除了一台缓存服务器后,数量从3变成了2,如果想访问有一张图片,这张图片缓存为位置必定发生改变,以前缓存的图片也会失去缓存的作用和意义,由于==**`大量缓存在同一时间失效,造成了缓存的雪崩(血崩),此时前端缓存已经无法起到成端部分压力的作用,后端服务器将会承担所有巨大压力,会导致整个系统可能会被压垮,==所以为了避免这类情况的发生,一致性hash算法诞生了!

    • 综合一下上述出现的问题:

    第一个问题:
    当缓存服务器数量发生变化时,会引起缓存的血崩,可能引起整体系统压力过大而崩溃(大量缓存同一时间失效),
    第二个问题:
    当缓存服务器数量发生变化时,几乎所有缓存的数据都会发生改变,怎么才能尽量减少受影响的缓存?

    一致性hash算法概念

    其实一致性hash算法也是取模运算,只是,上面描述的取模算法是对服务器数量进行取模,而一致性hash是对2^32取模

    • 插入小知识:
      为什么非得对2^32取余?

    对232取余是有依据的IPV4最大数量就是232,所以这样就能保证所有的ip的地址进行取余时不会重复—对应hash环上面的正数。

    1. 首先把2^32想象成有一个大大的圆,就像钟表上由60个点组成的圆,如图:
      Alt text由2^32个点组成的圆环称为hash环。

    圆环的正上方代表0,0点右侧第一个1以此类推2,3,4,5,6……一直到最后2^32-1。
    假设我们有3台缓存服务器,服务器A,B,C,然后用他们各自的IP地址进行hash计算,使用hash后的结果改过对2^32取模。hash(服务器A的IP地址) % 2^32
    通过上面的计算结果一定是一个0到232-1之间的一个整数,我们就用这个整数代表服务器A,既然这个整数肯定处于0到232-1之间,那么必定与hash环的上一个点与这个整数对应。刚才已经说明,使用这个整数代表服务器A,那么服务器A就可以映射到这个环上。

    Alt text

    1. 同理服务器B和C也是相同的方法映射到hash环中
      计算公式:

    hash(服务器B的IP地址) % 2^32
    hash(服务器C的IP地址) % 2^32

    算出结果然后将服务器映射到hash环上去。如图所示:
    Alt text假设3台服务器均匀到映射到hash环上,(这是理想得到情况)

    1. 假设,我们需要使用缓存服务器缓存图片

    而且仍然使用图片的名称作为找到图片的Key,那么我们使用以下公式可以将图片映射到上图中的hash环上。
    hash(图片名称) % 2^32

    映射后得到的结果如下图:(红点点代表图片)
    Alt text
    那么问题来了,图片和服务器都被映射到了hash环上,那么上图的图片到底应该缓存到那一台缓存服务器上呢?
    答:

    应该被缓存到A服务器上,为什么?
    因为从图片开始的位置开始,沿着顺时针方向遇到的第一个服务器就是A服务器,所以会被缓存到A服务器上。如下图:

    Alt text

    1. 一致性hash算法说明:

    通过一致性hash算法这种方法,判断一个对象应该被缓存到那台服务器上的,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,沿着顺时针方向遇到的第一个服务器,就是当前对象将要缓存的服务器,由于被缓存对象与服务器hash后的值都是固定的,所以服务器不变的情况下,一张图片必定会被缓存到固定的服务器上,那么,当下次访问这张图片时,只要再次使用相同的算法进行计算,即可算出这张图片被缓存在那个服务器上,直接去对应的服务器上查找即可。

    假设有4张图片需要缓存,如下图:
    Alt text1、2图片缓存到A上,3缓存到B上,4缓存到C

    一致性hash算法的优点

    一致性hash算法能够解决之前出现的问题吗?如果进行简单的取模,当服务器数量发生变化时,会产生缓存的雪崩,从而导致系统崩溃,那么用一致性hash能够避免这个问题吗?

    1. 继续模拟测试实验!!
      假设服务器B出现故障,需要移除B,如下图:
      Alt text
      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。
      Alt text
      这里的一致性hash算法的优点就体现出来了!
      图片4依然会被缓存到C中,图片1和2突然缓存到A中,与移除B之前没有任何区别,这就是优点!

    1)如果使用hash算法:当服务器数量发生改变时,所有的服务器缓存在同一时间失效了
    2)而使用一致性hash算法:服务器数量发生改变时,并不是所有都会失效,而只有部分缓存失效,前端的缓存仍然能分担整个系统的压力,而不至于所有压力都在同一个时间集中到后端服务器上。

    hash环偏斜问题

    在最开始介绍概念年的时候,说的是在理想的情况下是**均匀的分布到hash环上!**如下图
    Alt text
    但是理想是很丰满的,我们想象的和现实往往是不同的!
    Alt text
    在实际映射中,服务器可能会被映射成一下模样
    Alt text
    那么被缓存的对象很有可能大部分集中缓存到某一台服务器上如下图:
    Alt text

    图上2、3、4、5、6、都很会存储到A服务器上,1会存到B上,C服务器一张也没有,三台服务器并没有合理的平均充分的利用,缓存分布极度不均匀,重要的是如果A出现故障,会导致失效的数量也将达到最大值。在极端的情况下依然会出现系统崩溃的问题!

    以上情况被称之为hash环偏斜,那么如何防止hash环偏斜呢?

    虚拟节点

    “虚拟节点”是“实际节点”(实际的物理服务器)在hash环上的复制品,一个实际节点可以对应多个虚拟节点。如下图:
    Alt text
    ABC三台服务分别虚拟出一个虚拟节点(也可以虚拟出更多的虚拟节点)引入虚拟节点的概念后,缓存的分布就均衡的多了,上图中3、4、5、的图片都被放到了节点A中如果不放心可以虚拟出更多的虚拟节点,以便减少hash环偏斜所带来的影响,虚拟节点越多,hash环上的节点就越多,缓存均匀分布的概率就越大!!!

    展开全文
  • 一致性Hash算法

    2018-10-11 16:31:25
    想去了解一致性Hash算法,想必你已经了解过hash算法了,典型的Java里的HashMap里面就使用了hash算法,它的目的就是将需要存储的key均匀的分散到16位的数组内。 但是HashMap是有个扩容的概念的,而且扩容的时候需要...

    hash算法

    想去了解一致性Hash算法,想必你已经了解过hash算法了,典型的Java里的HashMap里面就使用了hash算法,它的目的就是将需要存储的key均匀的分散到16位的数组内。

    但是HashMap是有个扩容的概念的,而且扩容的时候需要将原有的映射关系重新映射一遍,这其实就是hash算法所表现出的不足的部分。

    一致性hash算法

        引入

    为了弥补hash算法中当发生改变时需要全部跟着移动或者全部重新映射的硬伤,就引入了一致性Hash的概念。一致性Hash所要解决的问题就是提供这样一个想法,它能在节点的加入或者节点的减少时不会导致映射关系的重大变化。

        实现思路和满足条件

    1.Key通过hash算法均匀分布到一个环上。

    2.节点(Server)也通过hash算法均匀分布到同个环上。

    3.每个Server只负责一部分Key,这样,当Server的加入和删除,只会影响到一部分Key。

    基于以上的实现思路,那么需要满足下面的几个条件:

    平衡性:hash算法要均匀分布。

    单调性:有新节点加入时,已经存在的映射关系不能发生变化。

    分散性:避免不同的内容映射到相同的位置和相同的内容映射到不同的位置。

        具体实现

    1. 环型hash空间

    一致性hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的32位的圆环,值为[0,2^32-1]。

                                                                            

    2. 将Key映射到hash空间。

                                                                           

    3. 将节点映射到hash空间。

                                                                          

    4. 将Key映射到节点上。

    顺时针方向从Key出发,遇到一个节点,就将该Key存储到这个节点上。

    5.节点的变动

    假设节点B(CacheB)挂了,那么此时受到影响的仅仅是沿B逆时针寻找直到遇到CacheA之间的Key,因此如果CacheB挂的话那么只要将object4重新映射到CacheC上就结束了。

                                                                        

    假设需要添加一个节点CacheD,被添加在obejct2和object3之间,那么此时受到影响的只有object2需要重新映射。

                                                                       

         平衡性考量

    如果节点数目太少的情况下,容易造成对象不能均匀的映射到节点中。因此引入了“虚拟节点”来弥补当前节点数目不够的情况怎么去弥补平衡性。

    假设当前仅有CacheA和CacheC两个节点,那么我们设置复制个数为2,也就是说为每个节点引入两个虚拟节点,CacheA1,CacheA2代表CacheA;CacheC1和CacheC2代表了CacheC。

                                                                      

    可以借鉴的思路:

    虚拟节点hash计算可以采用对应节点的IP地址加数字后缀的方式,假设:

    CacheA的IP为192.168.1.122;

    CacheC的IP为192.168.1.123;

    CacheA1(192.168.1.122#1);CacheA2(192.168.1.122#2);

    CacheC1(192.168.1.123#1);CacheC2(192.168.1.123#2);

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  • redis集群(cluster)并没有使用一致性hash算法,而是使用hash槽(slot)这个概念, 因为一致性hash算法对于数据的分布,节点位置的控制不是很好(在设计时应当尽可能的降低分散性) hash槽是两个概念 redis 集群...

    一致性hash算法是在redis 分片中使用,hash槽在redis cluster(集群)中使用

    hash槽:
    redis集群(cluster)并没有使用一致性hash算法,而是使用hash槽(slot)这个概念,
    因为一致性hash算法对于数据的分布,节点位置的控制不是很好(在设计时应当尽可能的降低分散性)

    hash槽是两个概念
    redis 集群(cluster)的hash算法不是简单的hash算法,而是crc16算法,一种校验算法。

    槽又是另一种概念,redis cluster包含了16384个hash槽,每个key通过计算后都会落在具体的一个槽位上而这个槽位属于哪个储存节点的由用户自己定义分配

    一致性hash的空间定义成一个圆环,节点是基于圆环的,所以不能很好对的控制数据分布,因此,hash槽很好的解决了一致性hash的弊端

    在容错性和扩展性上,与一致性hash算法一致,都是对受影响的数据进行转移。而哈希槽本质上是对槽位的转移,把故障节点负责的槽位转移到其他正常的节点上。扩展节点也是一样,把其他节点上的槽位转移到新的节点上。

    但是对于槽位的转移和分派,redis 集群不会自动进行(redis分片中的一致性hash可以实现自动迁移——单调性),而需要人工配置的,所以redis集群的高可用是依赖于节点的主从复制与自动故障转移

    一致性hash:
    1.新增/移出节点:要求尽可能小的改变原有的映射关系
    2.解决了分布式环境下的储存动态伸缩(弹性)问题

    算法说明
    1.对同样的数据尽兴hash运算,所得到的结果必然相同
    2.一般条件下hash值的取值范围 2^32

    一致性hash算法的原理
    运算发生在内存中,但是数据储存需要链接redis实现set/get操作

    一致性hash的特点
    1.平衡性:
    指hash的结果应该平均分配到各个节点上,这样从算法上解决了负载不均的问题
    ,通过添加虚拟节点实现数据平衡(虚拟节点:为负载小的节点创建虚拟节点)

    2.单调性:
    单调性是指在新增或者删除节点上,不影响系统正常运行,其中的数据可以自动的实现迁移

    分散性:
    指的是数据应该分散的储存在分布式集群中的各个节点(节点自己可以有备份),不必每个节点都储存所有的数据
    (在设计时尽可能降低分散性,避免负载问题 负载:负载是从另一个角度去讨论分散性了,可能出现同一个位置有不同的key,那么其取值就是有问题的)

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  • 主要介绍了PHP实现的一致性Hash算法,结合实例形式详细分析了php一致性Hash算法概念、原理及相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下
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    千次阅读 2018-07-17 19:24:36
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空空如也

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一致性hash算法概念