一致性哈希算法

最新推荐文章于 2025-06-12 14:39:42 发布
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博客聚焦于一致性哈希算法，提出哪种该算法才是解决分布式缓存问题的最佳选择这一问题，围绕一致性哈希算法展开探讨，旨在寻找解决分布式缓存问题的有效方案。
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
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...
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
常见一致性哈希算法简析
qq_40529346的博客
05-23 948
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。
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 1067
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。
Redis一致性哈希算法和哈希槽区别
技术博客
01-31 1505
一致性哈希算法和哈希槽（Hash Slot）都是在分布式系统中用于数据分片和节点映射的技术，主要应用于像 Redis 集群这样需要将数据分散存储在多个节点的场景。一致性哈希是在哈希取余算法基础之上优化的，分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不对了。用于解决分布式缓存系统中的数据选择节点存储问题和数据选择节点读取问题以及在增删节点后减少数据缓存的消失范畴，防止雪崩的发生。
一致性哈希算法：分布式系统中的关键技术
码上一元
09-27 1288
一致性hash算法本质上也是一种取模算法。不过，不同于传统的 hash 算法按服务器的数量取模，一致性hash是对固定值2^32取模。
一致性哈希算法 mysql_一致性哈希
weixin_42527464的博客
01-30 907
[TOC]前言伴随着系统流量的增大,出现了应用集群。在 Redis 中为了保证 Redis 的高可用也为 Redis 搭建了集群对数据进行分槽存放。在 Mysql数据库要存储的量达到一个很高的地步的时候,我们会对数据库进行分库分表操作。OK，到这儿先假设我们不知道什么是集群、什么是分库分表,我们先来看一个数据库水平切分演变的例子:假设我们的系统中有一张会员表 customer_info, 我们的系...
详解一致性哈希算法
qq_42700121的博客
03-06 648
常见的哈希算法，先计算出哈希值，再根据服务数量取模(hash%N)，将数据存储到固定的服务器下。当节点增加或者减少，N发生了变化，原来hash%N方式都失效了，数据也无法正常的获取了。一致性哈希算法就是为了解决节点数量发生变化时，数据一致性的问题。在一个环上有2^32节点，新增一个数据，先算出来哈希值，然后取模，算出来在环上的位置，往顺时针找到第一个服务节点，就是存储的服务节点。如果添加或者减少服务，比如服务挂了，或者服务扩容了。
哈希算法和一致性哈希算法
sunlaji008的专栏
11-10 620
哈希算法 和 一致性哈希算法
基于一致性哈希算法的分布式数据库高效扩展方法.pdf
08-08
一致性哈希算法最初由麻省理工学院的K等人提出，并被广泛应用于分布式系统中，以解决节点动态变化时数据一致性问题。其核心思想是通过引入哈希环，将数据对象均匀分布在哈希环上的不同节点中，以此降低节点变更对...
分布式存储系统中改进的一致性哈希算法.pdf
08-09
一致性哈希算法通过将哈希值空间组织成一个虚拟的环状结构，使得每个存储节点仅负责环上的一段区域，从而有效减少了节点变化时的数据迁移量。然而，一致性哈希算法也存在一些问题，比如在节点数量较少时，节点间的...
语音信号的采集、谱分析和滤波.zip
12-14
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
在线考试系统研究与实现_iq653_springbootiq653数据库文档.doc
12-14
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基于微信小程序的付费自习室管理系统_ssm02y6o数据库文档.doc
12-14
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基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）
12-14
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）对永磁同步电机（PMSM）进行磁场定向控制（FOC），并通过Simulink仿真平台实现了对PMSM转速的精确控制。文中详细阐述了FOC控制策略与MPC算法的结合方式，利用MPC的多步预测和滚动优化特性提升系统动态响应性能与抗干扰能力，仿真结果验证了该方法在速度调节中的有效性与稳定性。此外，文档还附带了相关MATLAB/Simulink代码资源链接，便于读者复现实验并进一步研究。; 适合人群：具备自动控制理论基础、电机控制背景及一定MATLAB/Simulink仿真经验的高校研究生、科研人员或从事电机驱动开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解FOC与MPC在电机控制中的协同机制；②掌握基于Simulink的PMSM控制系统建模与仿真方法；③为高性能电机控制算法的研究与优化提供可复现的技术参考； 阅读建议：建议结合提供的仿真代码进行实操演练，重点关注MPC控制器的设计参数设置与FOC模块的集成逻辑，同时可通过调整负载扰动等条件测试系统鲁棒性，加深对先进控制策略应用的理解。
200智能模拟量转化函数
12-14
C# S7-200smartPLC 上位机代码 简介 本仓库提供了一个使用C#编写的S7-200smartPLC上位机源代码。 该上位机程序可以实现对电机的控制，包括电机的启停与转速调节，同时还能监控变量参数的变化。 功能特点 电机控制：通过上位机界面，用户可以方便地控制电机的启动、停止以及调整电机的转速。 变量监控：实时监控PLC中的变量参数变化，确保系统运行状态的实时反馈。 源代码开放：提供完整的C#源代码，方便开发者进行二次开发和定制。 使用说明 环境配置：确保开发环境已安装.NET Framework及相关开发工具。 导入项目：将本仓库的源代码导入到开发环境中。 配置PLC连接：根据实际PLC的IP地址和端口配置上位机的连接参数。 下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/fecc0635644f 编译运行：编译项目并运行，即可通过上位机界面进行电机控制和变量监控。 注意事项 请确保PLC与上位机在同一网络中，并且网络连接正常。 在修改源代码时，请注意保持代码的稳定性和兼容性。 贡献 欢迎开发者对本项目进行改进和优化，可以通过提交Pull Request的方式贡献代码。 许可证 本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。 下载链接 CS7-200smartPLC上位机代码 (备用: 备用下载)
论文复现一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略需求响应（Matlab代码实现）
最新发布
12-14
【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略，旨在通过需求响应机制优化电力负荷分布。利用Matlab进行代码实现与仿真，构建价格弹性模型分析居民用电行为对电价变化的敏感度，并据此设计合理的峰谷电价方案，引导用户调整用电时段，实现削峰填谷，提升电网运行效率与稳定性。文中详细阐述了模型构建、算法设计及仿真验证过程，展示了该策略在促进电力资源优化配置方面的有效性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事电力需求侧管理的相关技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的需求响应项目，优化居民用电行为；②为电力公司制定科学合理的分时电价政策提供理论支持和技术工具；③作为教学案例帮助理解价格弹性、负荷调控与优化算法的实际应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解模型实现细节，重点关注价格弹性矩阵的构建方法与优化目标函数的设计逻辑，同时可尝试调整参数进行仿真实验，加深对峰谷电价激励机制的理解。
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