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关键词

使用改进的哈希算法

2 哈希(Consistent Hashing)“” 这个定语的意义在于:当增删时,只影响到与变动相邻的个或两个,散列表的其他部分与原来保持。 某种程度上可以将其理解为:哈希算法的哈希函数与数 N 无关。其他地方对哈希配图的时候,都会选择个圆环来解释,但我个人感觉哈希表更加直观:? 这两个问题有个公共的解决方法:新增的 “ 5” 不只从 “ 4” 搬运数据,而从所有其他(或子集)处搬运数据,同时还要继续保持哈希。 ,从而将过程变为: 通过 md5 将 key 哈希出个 32 位的 16 进制哈希值将这个哈希值映射到将这个映射到个物理 新哈希表的关键之处在于的数量比物理数多得多 这个过程,“ 5” 既可以使用 100% 的网络带宽来接收数据;新的哈希表也实现了负载均衡。当然也得到了保证。

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Hash

2.5Hash如果哈希算法在服务太少时,容易因为分部不均匀而造成数据倾斜问题。例如系统中只有两台服务器,其环分布如下: ? 为了解决这种数据倾斜问题,哈希算法引入了机制,即对每个服务计算多个哈希,每个计算结果位置都放置个此服务,称为。具体做法可以在服务器ip或主机名的后面增加编号来实现。 ,于是形成六个: ? 同时请求定位算法不变,只是多了到实际的映射,例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个的数据均定位到Node A上。 Hash可以做到每个服务器都进行处理请求,当出现数据倾斜(负载不均衡)时,可以使用来保障分布式系统的负载均衡。(3)低分散(Spread)。

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    Dubbo的zookeeperHash发现

    接之前篇,使用Hash来进行查找需要寻找的服务.Hash处理接口public interface HashFunc { public Long hash(Object key);}Hash int numberOfReplicas; ** * Hash环 * private SortedMap circle = new TreeMap(); ** * 构造,使用Java默认的Hash T node : nodes) { add(node); } } ** * 增加 * 每增加,就会在闭环上增加给定复制数 * 例如复制数是2,则每调用此方法次,增加两个,这两个指向同 = 0; i < numberOfReplicas; i++) { circle.put(hashFunc.hash(node.toString() + i), node); } } ** * 移除的同时移除相应的 (hashFunc.hash(node.toString() + i)); } } ** * 获得个最近的顺时针 * * @param key 为给定键取Hash,取得顺时针方向上最近的对应的实际

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    hash实现

    缘起hash也算是接触到过很多回了,不过直没有自己真正去实现过,今天在hash在分布式系统中的应用 看到了个简单的Python版本实现,正好这两天在学习scala,尝试着用scala实现了hash分布式系统hash般都是在分布式系统中应用,分布式系统的目的之二就是提高系统可用和容量,可用要求我们在机器挂掉之后能快速恢复,容量要求我们要用多台机器来存储数据,hash 上面这张图是hash的简单描述,这是个有2^32个位置的圆,每个node根据ID(可以是主机名也可以是ip)分布到环上,在数据过来之后,将数据取hash值,向后找到离自己最近的那个,就由这个来提供具体的服务了 在数较少的时候,因为node也是通过计算hash来确认自己在环上的位置,想要保证均匀分布还是很困难的。我们可以通过加入来保证,每个有n个replica,这样可以做到相对均匀。 注:不要使用Object的hashCode方法,在只有i变化时,生成的hash也是连续的,我使用md5摘要后做了下变通 import java.security.MessageDigest import

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    Hash算法

    hash,面试的时候都没答出来,面完用手机查了hash,看到很多人拿那个圈做比喻也下子没看懂;直到入职后,有天中午跟CTO起吃饭,又问了他如何去理解hash, 当时CTO解释了下, 增加机器意味着按照hash取模的方式,在增加机器的这时刻,大量的缓存命不中,缓存数据需要重新建立,甚至是进行整体的缓存数据迁移,瞬间会给DB带来极高的系统负载,设置导DB服务器宕机。 hash算法 : h = hash(key) % n   n为服务器台数;这跟hashmap中计算 对象落在哪个桶的位置是个道理,如果你对hashmap实现原理明白,你定秒懂~首先这个算法会将key hash算法,就是用来解决这个大量缓存不命中的问题的~3 哈希算法简单来说,哈希将整个哈希值空间组织成的圆环,如假设某哈希函数H的值空间为0 - (2^32)-1(即哈希值是个 综上所述,哈希算法对于的增减都只需重定位环空间中的小部分数据,具有较好的容错和可扩展。 总结:在什么场景下会用到这个技术?答:在分布式缓存,负载均衡策略中会用到。解决了什么问题?

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    hash算法

    hash算法的原理Hash算法是在1997年由麻省理工学院提出的种分布式hash实现算法。 图中列出了的圆环,上面有0-232个位置。算法首先需要计算出存储在圆环上的位置。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。 由此可见,hash算法在系统变化的时候,只需要重定向小部分数据的存储位置,具有较强的容错和可扩展当系统中很少的情况下,或者现有的计算出来的Hash值比较接近的情况下,? 解决办法就是我们可以创出,即对每个服务计算多个哈希,每个计算结果位置都放置个此服务,如下图所示:?这样就可以解决数据倾斜的问题。

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    Hash 算法

    hash算法:在高并发,高可用系统中,对技术的选型和设计也很重要。背景:哈希算法: 就是对个对象进行哈希获得的散列值。其中,值越分散,哈希的碰撞率也就越低,能也就越好。 其中 hash 函数是个将字符串转换为正整数的哈希映射方法,N 就是的数量。这样可以满足数据的均匀分配,但是这个算法的容错和扩展都较差。 到目前为止该算法依然也有问题:当较少时会出现数据分布不均匀的情况:image.png这样会导大部分数据都在 N1 ,只有少量的数据在 N2 。 为了解决这个问题,哈希算法引入了。将每都进行多次 hash,生成多个放置在环上称为: image.png计算时可以在 IP 后加上编号来生成哈希值。 这样只需要在原有的基础上多步由映射到实际的步骤即可让少量也能满足均匀。本文参考:https:www.jianshu.comp0bc075473eb5

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    hash算法

    hash算法的原理Hash算法是在1997年由麻省理工学院提出的种分布式hash实现算法。 我们可以将其用个首尾相连的闭合环形表示,如下图所示: 图中列出了的圆环,上面有0-2^32^个位置。算法首先需要计算出存储在圆环上的位置。 如下图所示: 由此可见,hash算法在系统变化的时候,只需要重定向小部分数据的存储位置,具有较强的容错和可扩展当系统中很少的情况下,或者现有的计算出来的Hash值比较接近的情况下, 如上图所示,所有A-B这段路径上的数据都会存储在node1上面,很明显这会导node1上面数据过多,不满足系统分散的需求 解决办法就是我们可以创出,即对每个服务计算多个哈希,每个计算结果位置都放置个此服务,如下图所示: 这样就可以解决数据倾斜的问题。

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    分布式缓存的 Hash 算法

    新加入的 Node3 对应的为 V31,V32,V33 加入到 Hash 环上后,影响 V01,V12,V22 三个,而这三个分别对应 Node0,Node1,Node2 75% 可以被继续命中,和未使用 Hash 算法结果相同。 75% 可以被继续命中,和未使用 Hash 算法结果相同。 虽然每个物理对应的越多,各个物理之间的负载越均衡,新加入物理服务器对原有的物理服务器的影响越保持(这就是 Hash 这个名称的由来)。 在实践中,台物理服务器为多少个服务器比较合适呢?太多会影响能,太少会导负载不均衡,般来说,经验值是150,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。

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    HASH算法研究

    2.3 HASH模型为了避免传统的HASH方式,在缓存出现新增和删除时数据位置的剧烈抖动,专业人士更提出了明确的要求,并形成论文,HASH便产生。 为了解决数据不均衡的问题,HASH中引入了,将对象均匀的映射到,再将映射到物理。? Monotonicity):当新增或者移除时,要么映射到原有的位置,或者映射到新;2.3.2 数据分布均衡测试为了测试hash算法的特以及对数据分布平衡的影响,我用C++实现了 ,测试不同数量下,数据的分布情况:测试样本:10000条URL记录,用作对象名称,作为hash函数的输入采用的hash函数:c++11中默认的std::hash()数据中数量参数是指每个物理对应的数量 2.3.3 hash算法实现构建带hash环,对每个真实的物理,配置若干,并进行排序for (RNode node : rnodes){for (int i = 1; i

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    哈希算法及Java实现

    2.哈希算法 哈希的基本原理就是在hash环上(如范围0-2^32-1)计算服务器hash值,如果个object要寻找应该路由的服务器,则计算其hash值,并在环上顺时针查找离它最近的 hash规则.png如果删除Cache B,则影响的是CacheA-CacheB之间的key,将会路由至 Cache C ,如object4.? 3. 如果让个物理hash环上代表尽可能多的分散均匀的hash值,那么object在各个物理的分配将会更加均匀,如图:?.png 与物理的对应关系如下:? 的关系映射.png下图横轴表示需要为每台福利服务器扩展的个数,纵轴表示的是实际物理服务器个数数。 可以看出,物理服务器很少,需要更大的;反之物理服务器比较多,就可以少些。比如有10台物理服务器,那么差不多需要为每台服务器增加100~200个才可以达到真正的负载均衡。?

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    经典面试题(二)之哈希算法

    Hash算法实现版本1:不带使用Hash算法,尽管增强了系统的伸缩,但是也有可能导负载分布不均匀,解决办法就是使用代替真实,第个代码版本,先来个简单的,不带 下面来看下不带Hash算法的Java代码实现:** * 不带Hash算法 * * public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode 使用来改善Hash算法上面的Hash算法实现,可以在很大程度上解决很多分布式环境下不好的路由算法导系统伸缩差的问题,但是会带来另外个问题:负载不均。 Hash算法实现版本2:带在理解了使用来改善Hash算法的理论基础之后,就可以尝试开发代码了。编程方面需要考虑的问题是:1、个真实结如何对应成为多个? 下面来看下带Hash算法的Java代码实现: ** * 带Hash算法 * public class ConsistentHashingWithVirtualNode

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    hash算法java实现

    hash算法java版本简单实现package com.java4all.grouth.consistent; import java.util.LinkedList;import java.util.List java.util.SortedMap;import java.util.TreeMap;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory; ** * * 每个真实对应的个数 * private static final int VIRTUAL_NUM = 5; ** * * eg: * 真实数量般偏少,引入来平衡 * 每个真实对应多个,这样每个尽可能在hash环上均匀分布,可以根据找到真实 * private static SortedMap shards = new TreeMap (virtualNode); 移除 shards.remove(hash); LOGGER.info(下线{},hash为{},virtualNode,hash); } } } ** *

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    提取jedis源码的hash代码作为通用工具类

    HashHash算法是来解决热问题,如果设置过小热问题仍旧存在。 关于Hash算法的原理我就不说了,网上有很多人提供自己编写的Hash算法的代码示例,我在跑网上的代码示例发现还是有热问题。 在Sharded方法中: 1 ,定义了个TreeMap ,TreeMap 用于存储(在初始化方法中,将每台服务器采用hash算法划分为160个(默认的,DEFAULT_WEIGHT) jedis的源码提取出来后,跑了下,发现没有热问题,原理不是采用算法的问题,而是个物理对应的的数量的问题导使用hash算法后,还是有热问题。 jedis源码物理对应时160,而网上大部分代码都是10以下,所以导了热问题,这也告诉我们,实现Hash算法时,不要太吝啬,设置的大,热问题就不会再有。

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    切皆是映射》 哈希算法(consistent hashing)

    平衡根据上面的图解分析,哈希算法满足了单调和负载均衡的特以及hash算法的分散,但这还并不能当做其被广泛应用的原由,因为还缺少了平衡。下面将分析哈希算法是如何满足平衡的。 在哈希算法中,为了尽可能的满足平衡,其引入了。 “”( virtual node )是实际(机器)在 hash 空间的复制品( replica ),实际个(机器)对应了若干个“”,这个对应个数也成为“复制个数”,“” 通过的引入,对象的分布就比较均衡了。那么在实际操作中,正真的对象查询是如何工作的呢?对象从hash到实际的转换如下图:?image.png? 引入“”前,计算 cache A 的 hash 值:Hash(“192.168.1.100”);引入“”后,计算“NODE1-1和NODE1-2的hash值:Hash(“192.168.1.100

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    深入浅出Hash原理

    ,这样称为hash的倾斜,的出现就是为了解决这个问题。 五、当服务器比较少的时候会出现上所说的hash倾斜的问题,个解决方法是多加机器,但是加机器是有成本的,那么就加,比如上面三个机器,每个机器引入1个后的hash image.png其中ip1-1是ip1的,ip2-1是ip2的,ip3-1是ip3的。 可知当物理机器数目为M,为N的时候,实际hash环上个数为M*N。 六、均匀hash我们使用后的图看起来比较均衡,但是如果生成的算法不够好很可能会得到下面的环:? image.png可知每个服务引入1个后,情况相比没有引入前均衡有所改善,但是并不均衡。均衡的hash应该是如下图:?

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    文讲透哈希的原理和实现

    基于上面的缺提出了种新的算法:哈希。哈希可以实现删除和添加只会影响小部分数据的映射关系,由于这个特哈希算法也常常用于各种均衡器中实现系统流量的平滑迁移。 那就加入更多的,这就引出了哈希的概念,的作用在于让环上的区间分布粒度变细。 代码实现基于上面的哈希原理,我们可以提炼出哈希的核心功能:添加删除查询我们来定义下接口:ConsistentHash interface { Add(node Node) Get 反应到哈希当中所谓的权重意思就是我们希望 key 的目标命中概率比例,个真实数量多则意味着被命中概率高。 - 真实关系存储 map 即可。 顺时针查询第如何实现 让列表保持有序,二分查找第个比 hash(key) 大的 index,list 即可。

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    hash算法(golang)

    接着我肯定被追问台机器挂了怎么办, 怎么减少挂掉的影响, 结果是被鄙视了, 从那以后也就记住了 hash 这个词.虽然工作时间也不短了, 但是现在再问我 hash算法 究竟是啥, 我大概也只能回答出 个圆环, 环里有很多, key hash后定位到对应的, 却从来没有自己动手写过行代码.老骥伏枥、志在千里. 我们开始吧~hash算法哈希算法在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(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似。 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.hash在数据存储领域中有广泛的应用, 目的主要是减少数据倾斜问题, 在失效、增加时, 只需影响少量数据 这时我们需要增加来分担 node3 压力, 将实体通过 hash计算 分散更多的分布到环上, 相对来说数据 hash key 更能随机到不同的上, 理想状态下当其中失效时, 多个分摊数据压力逻辑实现

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    数据分布之哈希

    当需要存储个对时,首先计算键key的hash值:hash(key),这个hash值必然对应于hash环上的某个位置,然后沿着这个值按顺时针找到第,并将该键值对存储在该上。 image不难发现,基本的哈希算法有些地方不太让人满意。 如下图所示,三个真实:Node1、Node2和Node3,每个真实出三个:X#V1、X#V2和X#V3,这样每个真实所负责的hash空间不再是连续的段,而是分散在环上的各处 三、Demo实现以下是针对带哈希算法的个简单的Demo实现,重在于演示其算法的工作原理。元数据包括真实以及各对应的真实映射关系。 .*;** * 哈希算法 * author:Qcer * date:20180718 * *public class ConsistentHash { 每个真实负责多少个 private

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    Hash冲突和

    问题2: hash问题? 在这种情况下,我们又希望hash之后的key尽量少的影响数据的hash指向的服务器,于是便有了hash算法。 为了解决这个问题,hash又引入了服务器的含义,思路如下:首先将同个服务器计算多次hash值,这样以来这些大量的服务器会落在环上面,这个情况下的服务器分布就会均匀很多,如此以来数据的hash 值就会被分配到的服务器上面,而服务器最终会指向真实的服务器。 对于长尾效应,笔者觉得根本原因在于消费者处理不同任务的时间有快有慢导,也就是说我们只要在hash的时候能够识别出来那些服务器处理时间久就好了,让那些处理比较慢的服务器分配少的任务数量。

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