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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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/swty3356667/article/details/84190358
本文探讨了哈希算法在服务器缓存场景中的局限性，并引入了一致性哈希算法来解决这些问题。一致性哈希能够更好地处理服务器节点的增删，减少缓存重新分布带来的开销。同时，文章也提到了一致性哈希可能遇到的哈希偏移问题。

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为什么要用一致性哈希算法？首先我们先介绍哈希算法！

哈希算法

假如有三台服务器编号0、1，2，有三张图片分别是S0、S1、S2，现在为了分担缓存压力，想要三张图片均匀的缓存到三台服务器上。

现在将缓存下来的键进行哈希算法：

但是哈希算法也有缺点，假如现在增加服务器，从原来的的三台变成了四台，情况就会改变

就是因为哈希算法的缺陷很大，所以有了一致性哈希算法

一致性哈希算法

但是一致性哈希也有一个问题，那就是哈希偏移

哈希偏移

刚才的假设都是服务器均匀的分布在哈希环上去，但实际上并不是这样的

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

一致性哈希算法 mysql_一致性哈希
weixin_42527464的博客
01-30 891
[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...
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...
一致性哈希算法详解
zhang09090606的博客
10-06 795
一、什么是哈希 散列表，是根据键直接访问在指定储存位置数据的数据结构。通过计算一个关于键的函数也称为哈希函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，加快查找速度。这个映射函数称做「散列函数」，存放记录的数组称做散列表。 散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，是一种空间换时间的算法，通过散列函数数据元素将被更快定位。 二、常见的hash算法 MD5算法 MD5消息摘要算法（MD5 Message-Digest Algorithm），一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个
三分钟看懂一致性哈希算法
gerryke的blog
12-30 4万+
受一篇“五分钟看懂”的启发，来个哗众取宠的标题 一致性哈希算法，作为分布式计算的数据分配参考，比传统的取模，划段都好很多。 在电信计费中，可以作为多台消息接口机和在线计费主机的分配算法，根据session_id来分配，这样当计费主机动态伸缩的时候，因为session_id缓存缺失而需要放通的会话，会明显减少。 传统的取模方式 例如10条数据，3个节点，如果按照取模的方式，那就是
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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
05-23 812
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
最新发布
从不水文，坚持创作，加油
06-12 900
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 1351
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 1138
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08-08
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08-09
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Ketama一致性哈希算法源码实现分析
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