一致性Hash算法

最新推荐文章于 2024-07-25 22:21:16 发布
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分类专栏： Redis集群
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xlgen157387/article/details/79544524
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一致性Hash算法在Redis集群Redis-Cluster中使用。
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。
具体描述：https://blog.youkuaiyun.com/xlgen157387/article/details/79544524

一文读懂一致性Hash算法
ningkangming的博客
06-20 1171
一致性哈希算法在1997年由[麻省理工学院](https://baike.baidu.com/item/麻省理工学院/117999)提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题。 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](https://baike.baidu.com/item/哈希表/5981869)( Distributed Hash Table，DHT) 中存在的动态伸缩等问题。
一致性 hash 算法
04-14
### 一致性 Hash 算法详解 #### 一、引言 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节点增删时数据重定位的问题。该算法最早于1997年在《Consistent hashing and random trees》这篇论文中...
一致性hash算法
程序那些事
04-27 7196
一致性hash算法Hash算法的作用Hash算法的冲突一致性hash算法一致性hash算法的原理容错性虚拟节点 Hash 算法也叫做散列算法，他可以让任意长度的数据M映射成为长度固定的值H。 Hash算法的作用 Hash算法的第一个作用就是数据的快速存储与查找。写过程序的人都知道，基本上主流的编程语言里面都有个数据结构叫做Map（dictionary或者 hash table）。它是根据key来直...
一致性Hash算法原理
weixin_43966635的博客
04-26 2603
前言 当在需要将数据分发到多个数据库/缓存，或将请求分发给多个服务节点时，不可避免的会遇到以下问题： 如何将数据均匀的分散到各个节点中，并且尽量的在加减节点时能使受影响的数据最少。 选择节点的方法 随机放置 从多个节点中，随机挑选一个，实现简单但不能做到数据均匀分布到每个节点 Hash 将数据的key按 index = hash(key) % N选择节点。N代表有N个节点。此方法能将数据均匀的分发给每个节点，但在添加或修改节点时，即N发生变换时，所有数据都需要重新计算，扩展性差 一致性Hash 一致性Has
详解一致性hash算法
Blueeyedboy521的博客
10-09 804
同事数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，如果定位到Node A#1 、Node A#2 、Node A#3三个虚拟节点的数据均匀定位到Node A上，这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题；此时对象ObjectA、B、D不受影响，只有对象C需要重新定位到新的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）之间的数据，其他数据也不会受到影响；3 – > 2/3 节点缓存失效。
JAVA实现一致性Hash算法
qq_49173222的博客
05-11 2897
介绍 一致性Hash算法是实现负载均衡的一种策略，后续会写如何实现负载均衡 一致哈希是一种特殊的哈希算法。 在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射，其中K是关键字的数量， n是槽位数量。 然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 强哈希 考虑到单服务器不能承载，因此使用了分布式架构，最初的算法为 hash() mod n, hash()通常取用户ID，n为节点数。 此方法容易实现且能够满足运营要求。缺点是当单点发
【redis】一致性hash算法和hash槽
xiazi0721的博客
07-25 1550
类似于 windows 盘分区的概念。这种分区是可以自定义大小，自定义位置的。
什么是一致性 Hash 算法
LoveSummer
01-08 975
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，弄个主从也就足够了； 当数据量变大，并发量也增加的时候，把全部的缓存数据放在一台机器上就有些吃力了，毕竟一台机器的资源是有限的，通常我们会搭建集群环境，让数据尽量平均的放到每一台 Redis 中，比如我们的集群中有 4...
什么是一致性hash算法？
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mo71105731的博客
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