“分布式哈希”和“一致性哈希”的概念与算法实现

最新推荐文章于 2025-12-07 21:20:15 发布
转载 最新推荐文章于 2025-12-07 21:20:15 发布 · 278 阅读 · 0
文章标签：

#算法

博客仅提供了百度技术博客的链接（http://stblog.baidu-tech.com/?p=42），未包含具体信息技术内容。
大数据领域分布式存储的一致性哈希算法应用
AI开发架构师
08-19 854
哈希空间(Hash Space)：哈希函数输出的值域，通常表示为一个环形结构（哈希环）节点映射(Node Mapping)：将物理节点通过哈希函数映射到哈希空间的过程数据映射(Data Mapping)：将数据键通过哈希函数映射到哈希空间，并确定其存储节点的过程顺时针查找(Clockwise Lookup)：在哈希环上查找数据映射位置之后第一个节点的过程虚拟节点(Virtual Node)：物理节点在哈希环上的多个映射实例，用于优化数据分布复制因子(Replication Factor)
探究分布式哈希算法：哈希取模与一致性哈希
你好，我是橙序员
04-06 858
哈希取模（Hash Modulo），堪称一种简洁明了的分布式哈希算法。其核心原理便是借助哈希函数算出键的哈希值，即 hash(key)，接着将该哈希值对节点数量取模，也就是 hash(key) % N，如此一来，所得结果便是数据应存放的节点编号，最终数据就稳稳地存储在对应编号的节点上。通过对哈希取模和一致性哈希的详细介绍，我们清楚地看到了它们各自的优缺点和适用场景。
算法——分布式——一致性哈希、一致性hash图解动画
04-26 1401
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题。在移除或者添加一个服务器时，能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系。一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表( Distributed Hash Table，DHT) 中存在的动态伸缩等问题。整体流程大致分为三步。一：生成Hash环：首先，对存储节点的哈希值进行计算，其将存储空间抽象为一个环，将存储节点配置到环上。环上所有的节点都有一个值。
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 1372
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
每日一博 - 一致性哈希：分布式系统的数据分配利器
小工匠
11-21 4442
在现代分布式系统中，如何高效地将数据分布在多个服务器上，同时保证扩展性和容错性，是一个至关重要的问题。一致性哈希算法（Consistent Hashing）正是为了解决这些挑战而设计的。今天，我们来深入探讨这个经典的分布式算法，包括它的基本原理、优缺点，以及实际应用中的Java代码实现。
一致性哈希算法：分布式系统中的关键技术
码上一元
09-27 1282
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。
分布式算法 - 一致性Hash算法
csdn_tom_168的博客
06-08 935
一致性Hash算法通过将数据和节点映射到环形空间，巧妙地解决了分布式系统中节点变动时的数据迁移问题，在保证数据一致性的同时大幅减少了系统开销，是分布式系统设计中的重要基础算法之一。一致性Hash算法是为了解决分布式缓存系统中节点增减时数据迁移量过大而提出的算法，最早由MIT的Karger等人于1997年提出。计算数据Key的Hash值。
一致性哈希：解决分布式难题的神奇密钥
Hanko的专栏
07-24 951
维基百科：一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对k/n个关键字重新映射，其中k是关键字的数量，n是槽位数量。一致哈希主要是用于解决分布式系统中的数据分布问题。因其在节点增减时只需重定位哈希环空间中的一小部分数据，展现了良好的容错性和可扩展性。这使得它在分布式系统中非常有效。它最核心目的是将数据平衡地分布在多个节点上，并在节点加入或退出时尽可能减少数据迁移。
分布式任务调度与分片——一致性哈希算法全面解析
专注分享技术、实用优质教程、资源
04-03 678
分布式任务调度与分片——一致性哈希算法全面解析
信息安全基于哈希算法的数据完整性验证与分布式系统一致性设计：SHA-256与HMAC应用实现
11-14
阅读建议：此资源理论与实践结合紧密，建议读者在学习过程中动手实现文中代码示例，尤其是带盐哈希与一致性哈希部分，同时关注安全实践建议，避免在真实项目中使用已被破解的MD5或SHA-1等弱哈希算法。
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...
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...
深入探讨一致性哈希：分布式系统中的应用与优势
08-13
本文详细介绍了一致性哈希的工作原理和在分布式系统中的应用，包括概念解释、实现代码示例和优势分析。希望这能帮助读者深入理解一致性哈希，并在适当的场景中应用它以提高分布式系统的效率和稳定性。
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 1027
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 189
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
练题100天——DAY21
最新发布
2301_81099859的博客
12-07 200
今天写了两道题，难度，并更新了之前的DAY13的冒泡排序+二进制求和、DAY14全排列的思路。
C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉
weixin_46669997的博客
12-05 28
当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
浅谈：快递物流与算法的相关性（五）
Duoya1105的博客
12-05 160
NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
一致性哈希算法解析与分布式缓存优化
一致性哈希算法的具体实现中，数据和服务器都被映射到一个连续的哈希空间，形成一个虚拟的圆环。通过计算数据的哈希值并定位到哈希环上的位置，然后找到最近的服务器节点进行存储或操作。这种方式确保了在节点数量...
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