一致性哈希算法原理

哈希算法相关介绍
最新推荐文章于 2025-12-07 21:20:15 发布
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#哈希算法 #算法

博客虽仅给出地址，但标签涉及哈希算法和算法。哈希算法是信息技术领域重要算法，在数据处理、安全等方面有广泛应用。
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 3143
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。...
一致性哈希算法原理详解
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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解析
java架构师进阶之路的博客
01-28 647
十分钟掌握一致性哈希原理。
一致性哈希算法原理，应用及代码实现
zzz的博客
10-27 1190
1，大量热点数据问题 在高并发的分布式系统中，缓存等服务大多都采用集群部署，但任然经常会存在大量的热点数据，经常在缓存或者数据库查询，为保证缓存或数据库服务的高可用，尽可能的让其不出现宕机的情况，需要把大批量的热点数据进行分散分别存储到不同节点，使得系统具有良好的负载均衡性能和扩展性。 热点数据分散存储方案 简单哈希算法 一致性哈希算法 负载均衡问题解决 虚拟节点技术
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
什么是一致性哈希算法？一致性哈希算法原理刨析
mischen520的博客
11-13 503
hash 环的倾斜在极端情况下，仍然有可能引起系统的崩溃，为了解决这种数据倾斜问题，一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即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，一个实际物理节点可以对应多个虚拟节点，虚拟节点越多，hash环上的节点就越多，缓存被均匀分布的概率就越大，hash环倾斜所带来的影响就越小，同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射。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，2、3、4、5、6……
常见一致性哈希算法简析
qq_40529346的博客
05-23 942
在分布式系统中，负载均衡和数据分布是确保系统高效运行的关键。传统的Hash算法虽然能在一定程度上实现数据的均匀分布，但在节点增减时，需要重新分配所有数据，这会导致巨大的开销和潜在的性能问题。为了解决这个问题，一致性Hash算法应运而生。本文将详细介绍常见的几种一致性Hash算法的原理。
一致性哈希原理
Dddd11111120的博客
07-09 1162
一致性哈希通过哈希环与虚拟节点技术，在分布式系统中实现了节点动态变化时的路由稳定性，是解决缓存雪崩、负载均衡的核心算法之一。实际应用中需结合业务场景选择哈希函数与虚拟节点数量，兼顾性能与均匀性。
说一说Redis中如何使用一致性哈希算法
从不水文，坚持创作，加油
06-12 1058
Redis一致性哈希算法解析：从传统哈希到分布式优化 本文系统性地介绍了Redis中一致性哈希算法的原理与实现。首先通过传统哈希算法在节点扩容时的痛点引入问题，详细讲解了一致性哈希的环状结构设计及其平滑扩容优势。随后剖析了Redis Cluster采用的16384槽位变种实现，以及虚拟节点技术如何解决数据分布不均问题。文章还对比了一致性哈希的优缺点，并通过社交平台缓存案例展示了实际应用场景。最后总结了渐进式扩容等最佳实践，为构建高可用Redis集群提供了实用指导。
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（Distributed Hash Table, DHT）技术，它解决了在分布式环境中数据分片和负载均衡的问题。在传统的哈希算法中，如果增加或减少服务器节点，会导致大量数据重新分配，而一致性哈希...
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 197
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
练题100天——DAY21：统计奇数个数+合并有序数组
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今天写了两道题，难度，并更新了之前的DAY13的冒泡排序+二进制求和、DAY14全排列的思路。
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
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12-04 1037
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉
weixin_46669997的博客
12-05 36
当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
浅谈：快递物流与算法的相关性（五）
Duoya1105的博客
12-05 164
NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 690
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
简单多源BFS问题
MiauwYuki的博客
12-03 192
简单多源BFS问题
探讨带虚拟节点的一致性哈希算法原理与应用
在这些应用中，一致性哈希算法通过其优秀的数据分布能力，帮助系统在节点增减时，尽可能减少数据迁移，从而保障系统的高性能与稳定性。 #### 实际操作细节 在具体操作中，一致性哈希算法实现需要考虑以下几个关键...
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