[白话解析] 深入浅出一致性Hash原理 0x00 摘要 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.但相信很多朋友都是知其然而不知其所以然.本文将尽量使用易懂的方式介绍一致性哈希原理,并且通过具体应用场景来帮助大家深入这个概念. 0x01. 概念&原理 Hash,一般翻译做散列.杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值. 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,主要是

分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 以一个航班订票系统为例,这个航班订票系统有航班预定.网上值机.旅客信息管理.订单管理.运价计算等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,

分布式一致性hash算法简介 当你看到"分布式一致性hash算法"这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几个概念. 分布式 分布式(distributed)是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块,通过远程调用协同工作,对外提供服务. 现有系统system,有modelA.modelB.modelC等服务模块.现在要以集中式(集群,cluster)和分布式的方式进行部署,下面我们来看看它们部

一.一致性Hash算法原理 基本概念 一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1(即哈希值是一个32位无符号整形),整个哈希空间环如下: 整个空间按顺时针方向组织.0和232-1在零点中方向重合. 下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希,具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置,这里假设将上文中四台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下: 接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器:将数据

学习记录: 一致性Hash算法原理及java实现:https://blog.csdn.net/suifeng629/article/details/81567777 一致性Hash算法介绍,原理,及使用场景:https://blog.csdn.net/cbmljs/article/details/88021598 纯转载,侵删

一致性Hash算法解决的问题: 解决分布式系统中的负载均衡问题 背景问题:有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均发到每台服务器上,每台服务器负载1/N的服务 硬Hash映射:将每台服务器结点进行编号,0到N-1,Key%N就是映射到的服务器结点编号 硬Hash映射存在的问题:当分布式系统中服务器结点个数N变化的时候,每个Key对应的服务器结点的映射关系都要被改变,这会导致大量的Key会被重定向到不同的服务器结点上从而造成大量的缓存不命中,这种情况在分布式系统中是非常糟糕的

作者:中华石杉 面试题 redis 集群模式的工作原理能说一下么?在集群模式下,redis 的 key 是如何寻址的?分布式寻址都有哪些算法?了解一致性 hash 算法吗? 面试官心理分析 在前几年,redis 如果要搞几个节点,每个节点存储一部分的数据,得借助一些中间件来实现,比如说有 codis,或者 twemproxy,都有.有一些 redis 中间件,你读写 redis 中间件,redis 中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的 redis 实例中. 这两年,redis 不断在发展

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

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

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足

一致性 hash 算法( consistent hashing ) 张亮 consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出,目前在cache 系统中应用越来越广泛: 1 基本场景 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

一.简介: 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) 2.单调性(Monotonicity) 3.分散性(Spread) 4.负载(Load) 普通的哈希算法(也称硬哈希)采用简单取模的方式,将机器进行散列,这在cache环境不变的情况下能取得让人满意的结果,但是当cache环境动态变化时,这种静态取模的方式显然就不满足单调性的要求(当增加或减少一台机子时,几乎所有的存储内容都要被重新散列到别的缓冲区中). 一致性哈希算法的

http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 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

一.问题产生背景      在使用分布式对数据进行存储时,经常会碰到需要新增节点来满足业务快速增长的需求.然而在新增节点时,如果处理不善会导致所有的数据重新分片,这对于某些系统来说可能是灾难性的. 那么是否有可行的方法,在数据重分片时,只需要迁移与之关联的节点而不需要迁移整个数据呢?当然有,在这种情况下我们可以使用一致性Hash来处理. 二.一致性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

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中”一致性Hash算法”部分,对于为什么要使用一致性Hash算法和一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为2 32 的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 2 32 -1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 2 32 -1]),接着

1.Ring的基本概念 Ring是swfit中最重要的组件.用于记录存储对象与物理位置之间的映射关系,当用户须要对Account.Container.Object操作时,就须要查询相应的Ring文件(Account.Container.Object都有自己相应的Ring),Ring 使用Region(近期几个版本号中新增加的).Zone.Device.Partition和Replica来维护这些信息,对于每个对象,依据你在部署swift设置的Replica数量,集群中会存有Replica个对象.

定义 一致性hash算法,在维基百科的定义是: Consistent hashing is a special kind of hashing such that when a hash table is resized, only K/n keys need to be remapped on average, where K is the number of keys, and n is the number of slots. In contrast, in most traditiona

一致性Hash算法: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点,完成Key到服务器的映射查找. 这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题,可以保证在上线.下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器. 当然,万事不可

转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 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memcach

32的整数环(这个环被称作一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布范围同样为0~232)将节点放置在这个Hash 环上.然后根据KEY值计算得到其Hash值(其分布范围也同样为0~232 ),然后在Hash环上顺时针查找距离这个KEY的Hash值最近的节点,完成KEY到节点的Hash映射查找.         一致性哈希所带来的最大变化是,当然根据集群规模和负载均衡的精度需求,这个值应该根据具体情况具体对待. 代码实现(Java): https://github.com/Jerome

最近有一个项目,其中某个功能单表数据在可预估的未来达到了亿级,初步估算在90亿左右.与同事详细讨论后,决定采用一致性Hash算法来完成数据库的自动扩容和数据迁移.整个程序细节由我同事完成,我只是将其理解并成文,供有相同问题的同行参考. 参看此文的兄弟,默认各位已经熟悉一致性hash算法了.此文仅仅阐述代码细节,实现语言为Java. 项目背景 项目是一个实验室项目 其中有一个表叫做试验表,用于存储车型的试验数据,每个试验大概有6000条数据 总计初期约有2万个车型,每个车型初期包含超过50个试验.