一致性哈希算法的原理与实现

最新推荐文章于 2022-02-25 11:37:41 发布
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本文深入探讨了一致性哈希算法的基本原理及应用场景，通过多个实例解释了该算法如何解决分布式系统中节点变化带来的数据迁移问题，并对比了传统哈希算法与一致性哈希之间的差异。
一致性哈希算法原理图文详解！学不会接着来砍我！
流楚丶格念的博客
08-14 3181
先构造一个长度为2^32的整数环（这个环被称为一致性Hash环），根据节点名称的Hash值（其分布为[0, 2^32-1]）将服务器节点放置在这个Hash环上，然后根据数据的Key值计算得到其Hash值（其分布也为[0, 2^32-1]），接着在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点，完成Key到服务器的映射查找。这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。...
区块链：哈希算法与一致性哈希算法
读万卷书 行万里路
07-13 3494
哈希算法是指通过哈希函数(Hash Function)对任意长度的输入数据(比如文件、消息、数字等)进行转换，生成一个固定长度的哈希值(Hash Value)的过程。在区块链中，哈希算法常用于区块的数据验证和区块链的安全性保证。抗冲突(collision-resistance): 即不同的输入不能产生相同的输出；信息隐藏性(information hiding): 即无法通过哈希函数的输出反推出其输入；
一致性哈希算法原理解析
java架构师进阶之路的博客
01-28 657
十分钟掌握一致性哈希原理。
一致性Hash算法原理详解
tiantian929的博客
02-25 1881
一致性Hash算法原理详解
一致性哈希算法
HIP的博客
04-09 3176
一、传统算法的缺陷对于服务器分布，我们要考虑的东西有如下三点：数据平均分布，查找定位准确，降低宕机影响。求余算法: hash(Key)%N              [ N：服务器数量 ]使用一般的取余算法，操作很简单，计算数据分布计算量非常简单。但是存在一个致命缺陷，如果增加一台服务器或者减少一台服务器，带来的结果可能如下：数据重排数据失效那么有什么办法解决一般算法中节点失效引起的数据需要重排的...
最通俗易懂的一致性哈希算法原理
不爱学习
01-08 2891
再讨论一致性哈希之前，我们先来回顾一下缓存的演化历史： 当我们的系统还是一个非常小的时候，对于用户的请求我们直接访问数据库就好了。当访问量到了一定数量的时候，我们使用缓存服务器，缓存一部分热数据来减轻数据库的压力，这便是最原始的阶段。
一致性hash算法通俗描述
siyuan494的博客
03-27 406
背景: 当客户端调用redis缓存集群(比如3台)存取数据时， 如果客户端采用普通的hash求余(id%3)的算法，来计算该数据应该由哪台redis服务器存取，  当算法是:id%机器数，redis服务器和id的对应关系有: id%3时===>redis1:0/3/6/9，redis2:1/4/7，redis3:2/5/8, 当redis集群中一台服务器 redis3 down掉后，h...
基于C# 实现的一致性哈希算法
04-30
一致性哈希算法是一种分布式哈希...总的来说，基于C#实现一致性哈希算法是一项涉及哈希函数、节点分布策略以及冲突解决机制的复杂任务。通过理解和实现这一算法，开发者可以构建更加稳定和高效的分布式系统。
一致性哈希算法以及其PHP实现详细解析
12-19
一致性哈希算法是一种在分布式系统中实现负载均衡的策略，特别是在缓存服务、数据库分片等领域广泛应用。它的核心思想是解决传统哈希算法在节点增减时导致大规模数据迁移的问题。传统的哈希算法，如简单地对哈希值...
一致性哈希算法详解
hxt的博客
06-13 1万+
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，经过计算寻址到了编号为1的服务器节点A 但如果服务器数量发生变化，基于新的服务器数量来执行哈希算法的时候，就会出现路由寻址失败的情况，Proxy无法找到之前寻址到的那个服务器节点 假如3个节点不能满足业务需求了，这时增加了一个节点，节点的数量从3变化为4，那么之前的hash(key
一致性哈希算法原理详解
张维鹏的博客
10-17 5万+
（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哈希环上的位置； （3）最后使用算法定位数据访问到相应服务器：将数据key使用相同的函数Hash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寻找，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器
一致性哈希算法原理
ChaoticNg的博客
05-19 2016
首先给个总结： 一致性哈希算法是通过将哈希空间分为1-2^32-1的圆环，我们把cache节点和我们的object对象数据hash运算以后分别映射到圆环上，然后会把对象的数据按照顺时针绑定到最近的一个cache节点，实现数据与节点的绑定，这样做的好处就是如果节点发生增删，都只影响临近的那个数据变更，可以最大程度上抑制了键的重新分布（生产中也就是指服务器缓存的重新分布）。 当然一致性哈希会存在哈希倾斜性的问题，可能会导致数据倾斜和缓存雪崩，我们可以引入虚拟节点，让虚拟节点哈希后得到真实节点，来解决这个问题
每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)
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Cynric 的博客
04-11 49万+
五分钟让你深入了解分布式系统中常用的一致性哈希算法
一致性hash算法释义
weixin_33964094的博客
12-10 895
一致性Hash算法背景 　　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可以在P2P环境中真正得到应用。 　　但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人...
一致性Hash(Consistent Hashing)原理剖析
一个菜鸟的博客
03-27 1791
https://blog.youkuaiyun.com/lihao21/article/details/54193868 引入 在业务开发中，我们常把数据持久化到数据库中。如果需要读取这些数据，除了直接从数据库中读取外，为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度，我们更多地引入缓存来对数据进行存取。读取数据的过程一般为： 图1...
一致性哈希算法原理及其在分布式系统中的应用
System Architect
06-09 6479
本文将会从实际应用场景出发，介绍一致性哈希算法（Consistent Hashing）及其在分布式系统中的应用。首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题场景，借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题；接下来会对这个算法进行相对详细的描述，并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题。 分布式缓存问题 假设我们有一个网站，最近发现随着流量增加，服务器压力越来越大，之前直接读写数
分布式原理：一致性哈希算法简介
Hadoop技术博文
02-13 1345
本文原文（点击下面 阅读原文即可进入）：https://www.iteblog.com/archives/2499.html一致性哈希算法（Consistent Hash...
一致性哈希java
最新发布
03-27
### 一致性哈希算法的 Java 实现 #### 背景概述 一致性哈希算法是一种用于分布式系统的高效负载均衡技术。它通过减少节点变化时的数据迁移量，提高了系统的稳定性和性能[^2]。 #### 核心思想 一致性哈希算法将整个哈希空间组织成一个虚拟环形结构，其中每个节点被映射到这个环上的某个位置。当需要存储或查找数据时，通过对键值计算哈希并定位到环上最近的一个顺时针方向的节点完成操作。这种设计有效减少了因节点增删而导致的大规模数据重分布问题[^3]。 以下是基于上述原理的一致性哈希算法的 Java 实现： ```java import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; import java.util.*; public class ConsistentHashing<K> { private final HashFunction hashFunction; private final int numberOfReplicas; private SortedMap<Integer, K> circle = new TreeMap<>(); public ConsistentHashing(HashFunction hashFunction, int numberOfReplicas) { this.hashFunction = hashFunction; this.numberOfReplicas = numberOfReplicas; } public void addNode(K node) { for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) { circle.put(hashFunction.hash(node.toString() + "-" + i), node); } } public void removeNode(K node) { for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) { circle.remove(hashFunction.hash(node.toString() + "-" + i)); } } public K getNode(Object key) { if (circle.isEmpty()) { return null; } int hash = hashFunction.hash(key.toString()); Map.Entry<Integer, K> entry = circle.ceilingEntry(hash); if (entry == null) { entry = circle.firstEntry(); } return entry.getValue(); } interface HashFunction { int hash(String key); } static class Md5Hash implements HashFunction { @Override public int hash(String key) { try { MessageDigest md5 = MessageDigest.getInstance("MD5"); byte[] bytes = md5.digest(key.getBytes()); long hash = ((long) (bytes[3] & 0xFF) << 24) | ((long) (bytes[2] & 0xFF) << 16) | ((long) (bytes[1] & 0xFF) << 8) | (long) (bytes[0] & 0xFF); return Math.abs((int) hash); } catch (NoSuchAlgorithmException e) { throw new RuntimeException(e); } } } public static void main(String[] args) { ConsistentHashing<String> consistentHashing = new ConsistentHashing<>(new Md5Hash(), 100); // 添加节点 consistentHashing.addNode("node1"); consistentHashing.addNode("node2"); consistentHashing.addNode("node3"); // 查找键对应的节点 String dataKey = "data_key"; String responsibleNode = consistentHashing.getNode(dataKey); System.out.println("The node responsible for '" + dataKey + "' is: " + responsibleNode); // 删除节点 consistentHashing.removeNode("node2"); // 再次查找 responsibleNode = consistentHashing.getNode(dataKey); System.out.println("After removing a node, the node responsible for '" + dataKey + "' is now: " + responsibleNode); } } ``` #### 关于代码解释 - **`ConsistentHashing` 类** 是核心类，负责管理一致性哈希环。 - **`addNode` 方法** 将新节点加入环中，并为其创建多个副本（即虚拟节点），以提高负载均衡效果。 - **`removeNode` 方法** 移除指定节点及其所有副本。 - **`getNode` 方法** 计算给定键的哈希值，并返回最接近该值的节点。 - 使用 `Md5Hash` 作为默认的哈希函数实现，确保生成的哈希值具有良好的分布特性[^4]。 此实现展示了如何利用一致性哈希算法在动态环境中分配资源，同时最小化数据迁移成本。 ---
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