一致性哈希算法

已于 2022-03-07 14:40:10 修改
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分类专栏： 分布式系统 文章标签： hash
于 2022-03-07 14:30:16 首次发布
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版权
一致性哈希算法 mysql_一致性哈希
weixin_42527464的博客
01-30 887
[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...
一致性哈希算法带来的分布式系统设计思考
MADAO的博客
10-17 1152
高扩展性：一致性哈希允许系统在增加或移除节点时，仅需重新分配受影响的数据，大大降低了数据迁移的成本。均匀分布：通过将数据均匀分布到多个节点上，一致性哈希能够有效地避免单点过载，提高系统的整体性能。高可用性：即使在部分节点失效的情况下，一致性哈希也能通过虚拟节点或其他节点来继续服务，保证系统的稳定性。灵活的应用场景：一致性哈希不仅适用于缓存、负载均衡、数据库分片等场景，还在CDN、P2P网络、分布式文件系统等多种领域有着广泛的应用。设计原则。
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
Redis一致性哈希算法和哈希槽区别
技术博客
01-31 1283
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 1093
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。
详解一致性哈希算法
qq_42700121的博客
03-06 562
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
11-10 550
哈希算法 和 一致性哈希算法
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 3165
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；
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...
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...
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...
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06-09
关于HCIP-Datacom认证培训资料，请注意以下重要信息： 官方资料获取途径： 华为官方课程材料仅通过授权培训中心提供 建议访问华为企业技术支持官网（e.huawei.com）查询最新课程信息 联系当地华为授权培训中心（HALP）获取正规培训服务 推荐备考资源： $$ \text{备考资料} = \left{ \begin{array}{l} \text{《HCIP-Datacom-Core Technology 官方考试大纲》} \ \text{华为产品文档（支持网站技术白皮书）} \ \text{ENSP模拟器实验手册} \ \text{华为社区技术论坛案例分享} \end{array} \right. $$ 核心技术重点领域： exam_keypoints = [ "网络架构设计（SDN/NFV）", "路由协议高级应用（OSPFv3, BGP路由策略）", "IPv6过渡技术", "MPLS VPN原理与实践", "QoS部署方案", "网络安全实施方案" ] 实验环境搭建建议： 使用华为eNSP模拟器完成至少80%的拓扑实验 重点练习VXLAN、MPLS VPN等复杂组网场景 建议配置日志记录：[Huawei] info-center enable 最新考试动态： 建议定期查看华为认证官网更新，当前版本V1.0重点关注： $$ \frac{\partial}{\partial t}(\text{网络自动化能力}) > \text{传统配置技能} $$ 如需了解具体技术点解析或实验配置示例，请告知具体方向，我将提供详细说明。备考时请注重理论与实践结合，建议预留至少30%的学习时间用于实验验证。
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(源码)基于SSM框架和VUE3的在线宠物商城.zip
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# 基于SSM框架和VUE3的在线宠物商城 ## 项目简介 本项目是基于VUE3+SSM框架构建的在线宠物商城，涵盖前台用户界面与后台管理界面。用户能够在前台浏览宠物商品并完成购买，管理员可通过后台对商品、用户等进行管理。 ## 项目的主要特性和功能 1. 前台功能 用户注册与登录实现用户账号创建及登录系统。 浏览宠物商品支持用户查看各类宠物商品信息。 购买宠物商品提供完整的购买流程。 其他相关功能如个人中心、订单管理等。 2. 后台功能 管理员登录保障后台管理的安全性。 商品管理可执行添加、修改、删除商品操作。 用户管理实现对用户信息的查看、修改、删除等。 订单管理对订单进行全面管理。 其他相关管理功能包括系统设置、数据统计等。 ## 安装使用步骤 假设已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作 1. 配置数据库
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