对一致性hash原理的理解

本文介绍了一致性Hash算法,该算法解决了在缓存服务器数量变化时如何最小化数据迁移的问题。通过将Hash值域组织成环,并在环上均匀分布服务器节点来实现这一目标。此外,还介绍了引入虚拟节点来提高数据分布的均匀性。

一致性hash算法解决的核心问题是,当solt数发生变化的时候能够尽量少的移动数据。该算法最早在《Consistent Hashing and Random Trees:Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》一文中被提出。它能够在添加/移除一台缓存服务器的时候,尽可能小的改变已存在key的映射关系,避免大量key的重新映射。

原理

一致性hash算法将Hash函数的值域空间组织成一个大的圆环,假设Hash函数的值域空间为0~ 2^32-1(即HASH值是一个32位的无符号整数),整个值域空间按照顺时针方向进行组织,然后对相应的服务器节点进行hash,将它们映射到HASH环上,假设有四台服务器,分别是node1,node2,node3,node4,它们在环上的位置如下图所示:
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接下来使用相同的hash函数,计算出对应key的hash值在环上的对应位置,根据一致性hash算法,按照顺时针方向,分布在node1和node2之间的key,它们的请求会被定位到node2上,node2和node4之间的key,会被定位到node4上,以此类推。

假设有新节点node5进来,它被hash到node2和node4之间,如下图,受影响的只是node2和node5之间的节点,它们被映射到node5上,其他key的映射不会改变

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当然上面只是一种理想的情况,各个节点的分布十分的均匀,正常情况下,当节点数量较少的时候,节点的分布可能十分的不均匀,从而导致数据访问的倾斜,大量的key被映射到同一台服务器上。为了避免这种情况发生,可以引入虚拟节点机制,对每个服务器节点都计算出多个hash值,每个hash值对应环上一个位置,该节点称为虚拟节点,而key的映射方式不变,只是多个一步从虚拟几点映射到实际节点的操作,这样如果虚拟节点数量足够多,即使实际节点很少,也能使得key的分布足够均衡

转载于:https://www.cnblogs.com/senlinyang/p/8184397.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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