一致性哈希速记

普通哈希:

var x = hash(dataKey) % N

一致性哈希:

将数据的key的hashcode与存放数据的节点(如缓存节点)的IP(或服务器名)的hashcode都分布到同一个环形数值空间,比如0~2^32-1。然后,把数据的hashcode沿着顺时针方向找第一个存放数据的节点的hashcode,找到的那个就是要存放的节点。

var dataValue = hash(dataKey) % N

var nodeValue = hash(nodeIP) % N

将dataValue沿数值空间顺时针寻找第一个nodeValue,找到的那个对应的node就是要存放数据的节点。

一致性哈希数据不均匀的问题:

通过增加虚拟节点的思路,为每个node设计多个虚拟节点(比如100个),虚拟节点可以在物理节点的IP的基础之上加上数字后缀。然后把虚拟节点hash分布到hash环。然后我们先按照上面的一致性哈希思路计算出需要存放的虚拟节点,然后再根据虚拟节点和物理节点的对应关系,找到具体的物理节点。

时间: 2024-12-18 08:55:00

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转(一致性哈希算法(consistent hashing))

转自: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(Balance)

一致性哈希算法原理

一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,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DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓存数据库的人都知道,memcached服务器端本身不提供分布式cache的一致性,而是由客户端来提供,具体在计算一致性has

一致性哈希算法(consistent hashing)(转)

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

Go语言实现一致性哈希(Consistent Hashing)算法

一致性哈希可用于解决服务器均衡问题. 用Golang简单实现了下,并加入了权重.可采用合适的权重配合算法使用. package main //一致性哈希(Consistent Hashing) //author: Xiong Chuan Liang //date: 2015-2-20 import ( "fmt" "hash/crc32" "sort" "strconv" "sync" ) const DE

一致性哈希算法

tencent2012笔试题附加题    问题描述: 例如手机朋友网有n个服务器,为了方便用户的访问会在服务器上缓存数据,因此用户每次访问的时候最好能保持同一台服务器.已有的做法是根据ServerIPIndex[QQNUM%n]得到请求的服务器,这种方法很方便将用户分到不同的服务器上去.但是如果一台服务器死掉了,那么n就变为了n-1,那么ServerIPIndex[QQNUM%n]与ServerIPIndex[QQNUM%(n-1)]基本上都不一样了,所以大多数用户的请求都会转到其他服务器,这样

一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用(转)

原文:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 本文将会从实际应用场景出发,介绍一致性哈希算法(Consistent Hashing)及其在分布式系统中的应用.首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题场景,借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题:接下来会对这个算法进行相对详细的描述,并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题. 分布式缓存问题 假设我们有一个网站,最近发现随着流量增加,服务器压力越来越

一致性哈希

http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393 比如你有 N 个 cache 服务器(后面简称 cache ),那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到到 N 个 cache : hash(object)%N 一切都运行正常,再考虑如下的两种情况: 1 一个 cache 服务器 m down 掉了(在实际应用中必须要考虑

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

一致性哈希(consistent hashing)算法

文章同步发表在博主的网站朗度云,传输门:http://www.wolfbe.com/detail/201608/341.html 1.背景 我们都知道memcached服务器是不提供分布式功能的,memcached的分布式完全是由客户端来实现的.在部署memcached服务器集群时,我们需要把缓存请求尽可能分散到不同的缓存服务器中,这样可以使得所有的缓存空间都得到利用,而且可以降低单独一台缓存服务器的压力.     最简单的一种实现是,缓存请求时通过计算key的哈希值,取模后映射到不同的memc