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hash算法和hash一致性_分布式一致性hash

为了解决这种数据倾斜问题，一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。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。...，于是形成六个虚拟节点：同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A...数据结构的选取一致性Hash算法最先要考虑的一个问题是：构造出一个长度为232的整数环，根据节点名称的Hash值将服务器节点放置在这个Hash环上。...不带虚拟节点的一致性Hash Java实现 import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; /** * 不带虚拟节点的一致性Hash算法...值为" + getHash(nodes[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(nodes[i]) + "]"); } } 带虚拟节点的一致性Hash Java实现 import

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一致性hash算法java_一致性hash和普通hash

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...为了解决这种情况， consistent hashing 引入了“虚拟节点”的概念，它可以如下定义： “虚拟节点”（ virtual node ）是实际节点在 hash 空间的复制品（ replica...），一实际个节点对应了若干个“虚拟节点”，这个对应个数也成为“复制个数”，“虚拟节点”在 hash 空间中以 hash 值排列。...引入“虚拟节点”后，映射关系就从 { 对象 -> 节点 } 转换到了 { 对象 -> 虚拟节点 } 。查询物体所在 cache 时的映射关系如图 7 所示。...引入“虚拟节点”前，计算 cache A 的 hash 值： Hash(“202.168.14.241”); 引入“虚拟节点”后，计算“虚拟节”点 cache A1 和 cache A2 的 hash

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一致性Hash

2.5一致性Hash的虚拟节点如果一致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点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，一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。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。...，于是形成六个虚拟节点： ?...同时请求定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。...一致性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，可以使用虚拟节点来保障分布式系统的负载均衡。（3）低分散性（Spread）。

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使用虚拟节点改进的一致性哈希算法

假设初始节点数为 N，则传统的对 N 取模的映射方式存在一个问题在于：当节点增删，即 N 值变化时，整个哈希表（Hash Table）需要重新映射，这便意味着大部分数据需要在节点之间移动。...2 致性哈希（Consistent Hashing) “一致性” 这个定语的意义在于：当增删节点时，只影响到与变动节点相邻的一个或两个节点，散列表的其他部分与原来保持一致。...某种程度上可以将其理解为：一致性哈希算法的哈希函数与节点数 N 无关。其他地方对一致性哈希配图的时候，都会选择一个圆环来解释，但我个人感觉哈希表更加直观： ?...这两个问题有一个公共的解决方法：新增的 “节点 5” 不只从 “节点 4” 搬运数据，而从所有其他节点（或子集）处搬运数据，同时还要继续保持哈希一致性。...这个过程，“节点 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。当然一致性也得到了保证。

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一致性hash算法 java实现_一致性hash算法实现

那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢？一致性hash：对节点和数据，都做一次hash运算，然后比较节点和数据的hash值，数据值和节点最相近的节点作为处理节点。...3、平衡性–虚拟节点根据上面的图解分析，一致性哈希算法满足了单调性和负载均衡的特性以及一般hash算法的分散性，但这还并不能当做其被广泛应用的原由，因为还缺少了平衡性。...在一致性哈希算法中，为了尽可能的满足平衡性，其引入了虚拟节点。...1、不带虚拟节点的 package hash; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; /** * 不带虚拟节点的一致性Hash...; import java.util.TreeMap; import org.apache.commons.lang.StringUtils; /** * 带虚拟节点的一致性Hash算法 *

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一致性hash算法

一致性hash算法在分布式系统中，如果数据是存储在很多个节点中，由于节点的状态是不稳定的，可能新增节点也可能随时有节点下线。可以参考P2P下载网络，节点的个数和在线时间都是不稳定的。...一致性hash算法的原理一致性Hash算法是在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式hash实现算法。...由此可见，一致性hash算法在系统节点变化的时候，只需要重定向一小部分数据的存储位置，具有较强的容错性和可扩展性。...虚拟节点当系统中节点很少的情况下，或者现有的节点计算出来的Hash值比较接近的情况下， ?...解决办法就是我们可以创出一下虚拟节点，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，如下图所示： ? 这样就可以解决数据倾斜的问题。

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一致性hash算法

一致性hash修正了CARP使用的简单hash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。...image.png 3.hash环的偏斜在上述介绍一致性hash概念的时候，是理想化的把节点均匀的分布在了hash环上，但在实际情况下，可能会出现服务器节点集中在某一处的情况，这可能会造成某些服务器负载过大...image.png 4.解决hash环的偏斜一致性hash算法中解决hash环的偏斜采用的是“虚拟节点”的方式。...即一个真实节点对应多个虚拟节点，引入虚拟节点后，可以使节点在hash环上的分布更均匀，以便减小hash环偏斜所带来的影响，虚拟节点越多，hash环上的节点就越多，缓存被均匀分布的概率就越大。...将虚拟节点的哈希值映射到环上，查询 key 的目标节点只需先查询虚拟节点再找到真实节点即可。

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一致性 Hash 算法

一致性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：就是对一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，性能也就越好。...这里就引入了一致性哈希算法：将所有的哈希值构成了一个环，其范围在 0 ~ 2^32-1。...虚拟节点到目前为止该算法依然也有点问题:当节点较少时会出现数据分布不均匀的情况： image.png 这样会导致大部分数据都在 N1 节点，只有少量的数据在 N2 节点。...为了解决这个问题，一致哈希算法引入了虚拟节点。将每一个节点都进行多次 hash，生成多个节点放置在环上称为虚拟节点: 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一步由虚拟节点映射到实际节点的步骤即可让少量节点也能满足均匀性。本文参考：https://www.jianshu.com/p/0bc075473eb5

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一致性Hash算法

hash，面试的时候都没答出来，面完用手机查了一下一致性hash，看到很多人拿那个圈做比喻也一下子没看懂；直到入职后，有天中午跟CTO一起吃饭，又问了他如何去理解一致性hash，当时CTO解释了一下，...在Memcached、Key-Value Store 、Bittorrent DHT、LVS中都采用了一致性hash算法，可以说一致性hash是分布式系统负载均衡的首选算法。...增加机器意味着按照hash取模的方式，在增加机器节点的这一时刻，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，设置导致DB服务器宕机。...一致性hash算法，就是用来解决这个大量缓存不命中的问题的~ 3 一致性哈希算法简单来说，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...综上所述，一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。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。

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一致性hash算法

一致性hash算法在分布式系统中，如果数据是存储在很多个节点中，由于节点的状态是不稳定的，可能新增节点也可能随时有节点下线。可以参考P2P下载网络，节点的个数和在线时间都是不稳定的。...一致性hash算法的原理一致性Hash算法是在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式hash实现算法。...容错性下面我们考虑下节点挂掉的情况，如下图所示，当node4节点挂掉之后，按照一致性hash算法的原则，A，B，C存储节点不做任何变化，只有D节点会重新存储到node1 上。...虚拟节点当系统中节点很少的情况下，或者现有的节点计算出来的Hash值比较接近的情况下，如上图所示，所有A-B这一段路径上的数据都会存储在node1上面，很明显这会导致node1上面数据过多，不满足系统分散性的需求...解决办法就是我们可以创出一下虚拟节点，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，如下图所示：这样就可以解决数据倾斜的问题。

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一致性hash实现

缘起一致性hash也算是接触到过很多回了，不过一直没有自己真正去实现过，今天在一致性hash在分布式系统中的应用看到了一个简单的Python版本实现，正好这两天在学习scala，尝试着用scala...一致性hash 分布式系统一致性hash一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性和容量，可用性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，一致性hash...上面这张图是一致性hash的简单描述，这是一个有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节点，就由这个节点来提供具体的服务了...在节点数较少的时候，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。我们可以通过加入虚拟节点来保证，每个节点有n个replica，这样可以做到相对均匀。...= null && servers.nonEmpty) val hash = getKeyHash(key) val avail = hashRing.filter(_ > hash)

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数据分布算法：hash+ 一致性 hash + redis cluster 的 hash slot

的确它的最大弊端就是，增加或者减少节点的时候，基本上所有数据都要重建路由一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）# ?...优点：自动缓存迁移缺点：缓存热点问题一致性 hash 的严重问题是缓存热点，关键字是区间，因为它是一个环，顺时针找可用节点，所以只要节点够多，就能更均匀的均衡负载。...所以出现了虚拟节点，来解决这个缺点 ?...如上图，假设只有 3 个物理节点，但是在这个环上，分布了若干个虚拟节点（最后指向的是物理节点）对于数据落在 1-3 这个区间无虚拟节点：顺时针向右，全部导向了节点 3 有虚拟节点：顺时针向右，被多个虚拟节点分割...如上图，思路与一致性 hash 是一样的。通过更过的 hash slot，将路由分布得更均匀。

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一致性哈希算法虚拟节点(比一致性哈希还好的算法)

最常规的方式莫过于hash取模的方式。比如集群中可用机器适量为N，那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K) mod N对应的机器。...增加机器意味着按照hash取模的方式，在增加机器节点的这一时刻，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，设置导致DB服务器宕机。...一致性哈希平衡负载引入一致性哈希，解决以上增减机器导致负载瞬间整体增大问题通过在整数范围内负责各区域的方式，节点负责区域的负载不会随着增减节点发生大规模的迁移但是最简单的一致性哈希，在增减物理机的时候...，似乎要增加一倍节点或减去一半节点才能保证各个节点的负载均衡虚拟节点对一致性哈希的改进对于一致性哈希的负载分布不平均问题，所以提出：虚拟节点对一致性哈希的改进 4个物理节点可以变成很多个虚拟节点，每个虚拟节点支持连续的哈希环上的一段...就会有很多剩余的虚拟节点来承担之前虚拟节点的工作，但是对于物理节点来说，增加的负载相对是均衡的。

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从Hash到一致性Hash原理(深度好文)

要讲一致性Hash原理,先从一般性Hash讲起,其实Hash的本质就是一个长度可变的数组,那为什么Hash的时间复杂度是O(1),而其他类型的数据结构查找都是要遍历来,遍历去,即便是树,二叉树,也是要经过几次比对...知道了普通Hash的原理,我们来看看一致性Hash.一致性Hash是由一个固定长度的Hash环构成,大小为2的32次方.一般用在服务器集群的增删节点的处理上,根据节点名称的Hash值（其分布为[0, 232...(以上斜体红色为次方).这里我们有一个问题,就是构建一致性Hash环用什么数据结构,难道也要用数组?...现在我们将这些实体服务器节点进行虚拟化,给他们创造分身:虚拟节点.将一个物理节点拆分为多个虚拟节点，并且同一个物理节点的虚拟节点尽量均匀分布在Hash环上。...Hash环的只有虚拟节点,没有真实节点),运行结果如下: 虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN0]被添加, hash值为1686427075 虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN1

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浅谈一致性Hash算法

所以，一致性哈希算法虽然减少了数据迁移量，但是存在节点分布不均匀的问题。如何通过虚拟节点提高均衡度？...而在实际的工程中，虚拟节点的数量会大很多，比如 Nginx 的一致性哈希算法，每个权重为 1 的真实节点就含有160 个虚拟节点。另外，虚拟节点除了会提高节点的均衡度，还会提高系统的稳定性。...为了解决一致性哈希算法不能够均匀的分布节点的问题，就需要引入虚拟节点，对一个真实节点做多个副本。...所以，带虚拟节点的一致性哈希方法不仅适合硬件配置不同的节点的场景，而且适合节点规模会发生变化的场景。...实现一致性Hash算法工具类，VIRTUAL_COPIES 为虚拟节点个数，个数越大，越均衡，采用TreeSet实现。

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Hash冲突和一致性

问题2: hash的一致性问题？...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一致性算法。...2.解决方案： hash一致性算法大体的意思就是：针对一个很大的数值uint32做hash，从0~2^32-1构成一个环，首先，通过hash算法将服务器的IP或者域名计算一个数值，分布在这一个环上面；...为了解决这个问题，hash一致性又引入了虚拟服务器的含义，思路如下：首先将同一个服务器计算多次hash值，这样以来这些大量的虚拟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...值就会被分配到虚拟的服务器上面，而虚拟服务器最终会指向真实的服务器。

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一致性hash算法(golang)

, 扭头问了我一下, 当时直接说使用 hash取模的方式分摊数据。接着我肯定被追问一台机器挂了怎么办, 怎么减少节点挂掉的影响, 结果是被鄙视了, 从那以后也就记住了一致性hash 这个词....虽然工作时间也不短了, 但是现在再问我一致性hash算法究竟是啥, 我大概也只能回答出一个圆环, 环里有很多虚拟节点, key hash后定位到对应的虚拟节点, 却从来没有自己动手写过一行代码....我们开始吧~ 一致性hash算法一致性哈希算法在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, 在节点失效、节点增加时, 只需影响少量数据....这时我们需要增加虚拟节点来分担 node3 压力, 将实体节点通过 hash计算分散更多的分布到环上, 相对来说数据 hash key 更能随机到不同的节点上, 理想状态下当其中一个节点失效时, 多个节点分摊数据压力

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一致性HASH算法研究

为了解决数据不均衡的问题，一致性HASH中引入了虚拟节点，将对象均匀的映射到虚拟节点，再将虚拟节点映射到物理节点。 ?...Monotonicity)：当新增或者移除节点时，要么映射到原有的位置，或者映射到新节点； 2.3.2 数据分布均衡测试为了测试一致性hash算法的特性以及虚拟节点对数据分布平衡的影响，我用C++实现了一个一致性...，测试不同虚拟节点数量下，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()数据中虚拟节点数量参数是指每个物理节点对应的虚拟节点数量...2.3.3 一致性hash算法实现 //构建带虚拟节点的hash环，对每个真实的物理节点，配置若干虚拟节点，并进行排序 for (RNode node : rnodes) { for (int i =...在Ceph中，每个对象都属于某个PG，我把这些PG理解为一致性哈希中的虚拟节点，目的是为了让对象分布更均匀。而pg是如何映射到OSD呢。

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Hash一致算法_分布式一致性hash

一致性hash算法可以有效地解决分布式存储结构下动态增加和删除节点所带来的问题。...一致性hash算法+虚拟节点为了优化这种节点太少而产生的不均衡情况。一致性哈希算法引入了虚拟节点的概念。...所谓虚拟节点，就是基于原来的物理节点映射出N个子节点，最后把所有的子节点映射到环形空间上。虚拟节点越多，分布越均匀。...使用一致性hash算法+虚拟节点这种情况下，缓存节点从3个变成4个，缓存失效率为25%，而且每个节点都平均的承担了压力。...一致性hash算法+虚拟节点的实现原理理解了，实现并不难，主要是一些细节： hash算法的选择。Java代码不要使用hashcode函数，这个函数结果不够散列，而且会有负值需要处理。

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一致性hash算法清晰详解！

为了解决这种情况， consistent hashing 引入了“虚拟节点”的概念，它可以如下定义： “虚拟节点”（ virtual node ）是实际节点在 hash 空间的复制品（ replica...），一实际个节点对应了若干个“虚拟节点”，这个对应个数也成为“复制个数”，“虚拟节点”在 hash 空间中以 hash 值排列。...引入“虚拟节点”后，映射关系就从 { 对象 -> 节点 } 转换到了 { 对象 -> 虚拟节点 } 。查询物体所在 cache 时的映射关系如图 7 所示。 ?...图 7 查询对象所在 cache “虚拟节点”的 hash 计算可以采用对应节点的 IP 地址加数字后缀的方式。例如假设 cache A 的IP 地址为 202.168.14.241 。...引入“虚拟节点”前，计算 cache A 的 hash 值： Hash(“202.168.14.241”); 引入“虚拟节点”后，计算“虚拟节”点 cache A1 和 cache A2 的 hash

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