一致性哈希算法的原理与实现

最新推荐文章于 2025-12-01 17:20:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-01 17:20:02 发布 · 201 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#kafka #java #zookeeper

这篇博客详细解释了在分布式系统中，当K个关键字与n个槽位调整时，如何通过哈希算法实现平均仅需对K/n个关键字进行重新映射的过程。

https://blog.youkuaiyun.com/kefengwang/article/details/81628977
https://blog.youkuaiyun.com/qq_31601743/article/details/89477787
对于 K 个关键字和 n 个槽位(分布式系统中的节点)的哈希表，增减槽位后，平均只需对 K/n 个关键字重新映射。

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 3135
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
热门推荐
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，应用及代码实现
zzz的博客
10-27 1189
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
一致性哈希算法的解析与实现
阳阳的博客
09-01 1145
转载自http://www.zsythink.net/archives/1182，不过在文尾加了对算法的java实现 在了解一致性哈希算法之前，最好先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景。 场景描述 假设，我们有三台缓存服务器，用于缓存图片，我们为这三台缓存服务器编号为0号、1号、2号，现在，有3万张图片需要缓存，我们希望这些图片被均匀的缓存到这3台服务器上，以便
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
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 3454
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；
一致性哈希图解与实现
weixin_44550507的博客
01-18 1456
一致性哈希（ConsistentHashing）是一种特殊的哈希算法，最初在1997年由麻省理工学院提出。它被设计用于分布式系统中，特别是在需要处理数据分区和负载均衡的问题时。与传统的哈希算法不同，一致性哈希的目标是在动态添加或移除节点的情况下最小化数据重新分布的成本，并且保持尽可能少的数据迁移。它构建一个虚拟的环形空间，将所有可能的哈希值映射到这个环上，环形的节点越多，迁移的影响就越小。一致性hash用途很广，可以结合自身的业务进行设计，不断创新。
负载均衡算法实现--一致性哈希算法
one2excellent的博客
07-21 1677
一致性哈希算法也是使用取模的方法，但是取模算法是对服务器的数量进行取模，而一致性哈希算法是对 2^32 取模，具体步骤如下：步骤一：一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；步骤二：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。
一致性哈希原理
Dddd11111120的博客
07-09 1156
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。
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...
FLINK实现一个sink同时写入一个kafka实例的多个topic
luohualiushui1的专栏
12-01 853
FLINK实现一个sink同时写入一个kafka实例的多个topic
如何选择合适的 Diskless Kafka
最新发布
AutoMQ的博客
12-01 636
在本文中，我们首先审视了云原生时代 Kafka 所面临的种种挑战，剖析了Diskless Kafka架构兴起的背后动因及其核心内涵。随后，我们将目光投向了 AutoMQ 一一它是目前市场上唯一一款提供开源Diskless Kafka选项的解决方案。最后，我们从额外组件需求、写入灵活性、读取侧的数据局部性以及元数据管理这四个维度出发，深度对比了Diskless Kafka系统中的两条主流技术路线：基于 Leader（Leader-based）与无 Leader（Leaderless）架构的异同。
Windows版本的kafka的搭建与使用
二进制专栏
12-01 225
在这个目录下：D:\tools\kafka_2.13-3.8.1\bin\windows。可以编写一个 windows 版本的 shell 脚本，点击一下，直接启动。可以创建 topic,并且收发消息进行测试，发现非常快速，测试完成。接着在桌面上点击这个 bat 文件即可。重命名 zoo.cfg。
外卖霸王餐用户画像标签系统：Spark SQL批处理+Kafka流处理混合计算
12-01 773
吃喝不愁APP的“霸王餐”频道每天产生千万级订单事件，需在分钟级完成用户画像标签更新，支撑“千人千面”发券、风控反薅、商家补贴结算三大场景。技术选型：Spark SQL做小时级批处理补全历史，Kafka+Flink做秒级流处理修正最新状态，混合计算结果统一落入HBase，对外提供毫秒级查询。本文著作权归吃喝不愁app开发者团队，转载请注明出处！
Kafka定理剖析：分区数要大于消费者数
随记
12-01 538
分区数要大于消费者数？答案是：正确，但它是一个“底线”规律，是为了防止资源浪费。在实际架构设计中，我们追求的是一个更优的实践：根据你期望达到的最大消费并发能力来设置分区数，并确保分区数 >= 最大消费者实例数，同时为未来扩展预留一定空间。分区数决定了你消费端并行能力的上限。设置的消费者实例数不应超过这个上限，但可以根据实际负载动态调整（例如在流量低谷时减少实例数以节省资源）。
Kafka深度剖析：Topic-Partition-Segment 关系、分区策略与数据可靠性实现
sjkflw121150的博客
12-01 456
组件定义作用类比Topic消息的逻辑分类（如），全局唯一，包含多个 Partition。隔离业务消息（如订单、日志分属不同 Topic）图书馆的“文学区”“科技区”PartitionTopic 的物理分片（有序日志文件），分布式存储的基本单位，可跨 Broker。并行处理（多 Partition 并行读写）、扩展容量文学区的“第 1 排书架”SegmentPartition 的物理存储单元（由多个 Segment 文件组成），默认 1GB/Segment。
Java 泛型详解：类型参数的力量
ZHE|张恒的博客
11-28 1144
本文系统讲解了Java泛型的概念与使用方式。泛型通过在类或方法中引入类型参数，提高了代码的类型安全性和复用性。主要内容包括：1）泛型的基本语法，如定义泛型类和接口；2）泛型方法及其类型推断；3）三种通配符（?、? extends T、? super T）的使用场景；4）边界限制和多重限制；5）泛型的优缺点，如类型安全与类型擦除的影响；6）常见陷阱，如静态上下文和instanceof的限制。泛型是现代Java编程的重要特性，能显著减少类型转换和运行时错误。
一致性哈希算法解析与应用
一致性哈希算法主要解决的是分布式环境下的数据分发和负载均衡问题。在传统的哈希算法中，当服务器数量变化时，大量的数据映射关系需要重新计算，这在大规模分布式系统中是不可接受的。一致性哈希算法则通过引入虚拟...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值