（转）每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Bal

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Bal

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.很多哈希算法都能够满

5分钟理解一致性哈希算法 每天给你诚意满满的干货 来自:cywosp 链接:https://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Ca

场景分析 在分布式缓存的伸缩性设计中,最主要的目标就是在新加入缓存服务器后,应该使整个服务器集群中已经缓存的数据尽可能还被访问到.对于服务器集群管理,路由算法至关重要,它决定着客户端究竟该访问集群中的哪台服务器. 余数Hash 简单的路由算法可以使用余数Hash: 用服务器数目除缓存数据key的Hash值,余数为服务器列表下标编号. 该思路的简单代码实现如下: class RemainderHash { private List<String> serverNodes; private int

“元类的魔幻变化比 99% 的用户所担心的更多,当你搞不懂是否真的需要用它的时候,就是不需要.” —Tim Peters 本文源于在 PyCon UK 2008 上的一个快速演讲. 元类被称为 Python 中的“深奥的巫术”.尽管你需要用到它的地方极少(除非你基于zope 编程),可事实上它的基础理论其实令人惊讶地易懂. 一切皆对象 一切皆对象 一切都有类型 “class”和“type”之间本质上并无不同 类也是对象 它们的类型是 type 以前,术语 type 用于内置类型,而术语 clas

好程序员带你五分钟了解一致性hash算法,一致性哈希算法的设计目标是为了解决因特网中的热点问题,现在也被广泛应用在分布式系统中. 比如针对负载均衡问题,对hash值取模的算法扩展性差,当增加或者减少服务器时,映射关系可能会出现问题,采用一致性hash算法,就能较好的解决该问题. Hash值取模算法存在的问题 比如,我们有海量的图片存储在服务器上,假如,现在有4台服务器,我们可以根据图片名称,采用hash算法,决定图片存储在哪台服务器 如果现在需要增加服务器,那么存取图片的服务器的算法就会发生改变

Java进阶(五十七)-基于感知哈希算法的pHash图像配准算法 ??毕业论文提交之后,老师交给自己一项任务:图像配准,也就是给你两幅图像,通过系统来判定两幅图像是否为同一副图像.自己作为这一方面的小白,先去网上搜索一下相应的检测方法,当然有现成的API调用最好,花钱也无所谓. ??我们这里采用的基础关键技术叫做 "感知哈希算法"(Perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图片生成一个"指纹"(fingerprint)字符串,然后比较不同

前言 由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构,为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画,推出一个新系列 ---<图解数据结构>,主要使用动画来描述常见的数据结构和算法.本系列包括十大排序.堆.队列.树.并查集.图等等大概几十篇. 希尔排序 希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本.但希尔排序是非稳定排序算法.希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的: 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时,效率高,即可以达到线性排序的效率: 但插入排序