在了解redis分布式算法之前，最好先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景。
这两天看到技术群里，有小伙伴在讨论一致性hash算法的问题，正愁没啥写的题目就来了，那就简单介绍下它的原理。下边我们以分布式缓存中经典场景举例，面试中也是经常提及的一些话题，看看什么是一致性hash算法以及它有那些过人之处。
前几天在技术群里，看到有小伙伴在讨论一致性hash算法的问题，正好今天以这个为话题，简单介绍下它的原理。下边我们以分布式缓存中经典场景举例，面试中也是经常提及的一些话题，看看什么是一致性hash算法以及它有那些过人之处。
在了解一致性哈希算法之前，我们先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景。
什么是Hash一致性算法？面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上。在此为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！今天的分享先从历史的角度来一步步分析，探讨一下到底什么是Hash一致性算法！
随着云计算、移动通信、IoT的发展，传统的块设备和文件系统的方式访问面临着越来越多的局限，对象存储应运而生。对象存储使得应用或端设备直接通过web或http访问数据成为可能。其次，由于对象存储的分布式存储的特点，天然地适合于大规模非结构化数据的存储的应用场景，如备份、归档、文件共享等。
近段时间一直在总结分布式系统架构常见的算法。前面我们介绍过布隆过滤器算法。接下来介绍一个非常重要、也非常实用的算法：一致性哈希算法。通过介绍一致性哈希算法的原理并给出了一种实现和实际运用的案例，带大家真正理解一致性哈希算法。
最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法，说面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上，问我有没有相应的学习资料推荐，当时上班，没时间回复，晚上回去了就忘了这件事，今天突然看到这个，加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！
最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法，说面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上，问我有没有相应的学习资料推荐，当时上班，没时间回复，晚上回去了就忘了这件事，今天突然看到这个，加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！文末送书，长按抽奖助手小程序即可参与，祝君好运！
原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：
本文主要介绍了一致性哈希算法的基本概念、实现思想及其在实际中的应用。文章通过一个具体的实例，详细阐述了该算法在分布式缓存系统中的应用，并针对该算法在实际应用中可能遇到的问题进行了讨论。总的来说，一致性哈希算法具有分布均匀、查找准确、负载均衡等优点，在分布式系统中具有广泛的应用前景。
一致性Hash算法背景，一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。
Tungsten Fabric从云基础架构（计算、网络和存储）及其上运行的工作负载收集信息，以便于运营监控、故障排除和容量规划。
写这篇博客是因为之前面试的一个问题： 如果memcached集群需要增加机器或者减少机器，那么其他机器上的数据怎么办？ 最后了解到使用一致性hash算法可以解决，下面一起来学习下吧。 声明与致谢： 本文转载于朱双印博主的个人日志《白话解析：一致性哈希算法 consistent hashing》一文。 ---- 一. 引子 在了解一致性哈希算法之前，最好先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述
在介绍一致性哈希之前，首先来看看集群部署可能发生的问题：比如说我现在有5台 Redis 服务器，正常运行了很久，很不巧有一天A服务器崩溃了，这个时候还有4台服务器，系统还可以正常运行，原来发送到A服务器的请求我们肯定要想办法进行重定向吧，如果说我们使用一般的哈希函数进行分配，无疑是 hash(key) % num，不过因为 num 现在变成了 num-1，那么很有可能所有的请求都会发生改变打到不同的服务器上，原来发送到B的请求重新处理之后可能发送到了C服务器了。
redis系列之——分布式锁 redis系列之——缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩 redis系列之——Redis为什么这么快？ redis系列之——数据持久化（RDB和AOF） redis系列之——一致性hash算法 redis系列之——高可用（主从、哨兵、集群） redis系列之——事物及乐观锁 redis系列之——数据类型geospatial：你隔壁有没有老王？ redis系列之——数据类型bitmaps：今天你签到了吗？ 布隆过滤器是个啥！
有关对 SQL Server 2012 中的数据库镜像的支持的信息，请参考：https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sql-server-2012/cc645993%28v%3dsql.110%29
随着业务系统越来越大,我们需要对API的访问进行更多的缓存,使用Redis是一个很好的解决方案.
大家好,本文给大家介绍一下Elastic-Job 中作业分片算法和分片之后使用Zookeeper事务来提交分片节点
在学习一致性hash算法之前，首先要考虑下为什么要使用它，使用它能解决什么样的问题。带着问题去学习相信理解起来会更容易。
Tech 导读 本文主要讲解了一致性哈希算法的原理以及其存在的数据倾斜的问题，然后引出解决数据倾斜问题的方法，最后分析一致性哈希算法在Dubbo中的使用。通过这篇文章，可以了解到一致性哈希算法的原理以及这种算法存在的问题和解决方案。 01负载均衡 在这里引用dubbo官网的一段话—— LoadBalance 中文意思为负载均衡，它的职责是将网络请求，或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大，而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡，可以让每台
在前两篇文章中，我们研究了如何在 Kubernetes 上托管专用游戏服务器，并测量和限制其内存和 CPU 资源。在本期中，我们将探讨如何利用上一篇文章中的 CPU 信息来确定何时需要扩展Kubernetes 集群，因为随着玩家人数的增加，我们已经没有足够的空间来容纳更多的游戏服务器。
互联网公司中，绝大部分都没有马爸爸系列的公司那样财大气粗，他们即没有强劲的服务器、也没有钱去购买昂贵的海量数据库。那他们是怎么应对大数据量高并发的业务场景的呢？ 这个和当前的开源技术、海量数据架构都有着不可分割的关系。比如通过mysql、nginx等开源软件，通过架构和低成本的服务器搭建千万级别的用户访问系统。 怎么样搭建一个好的系统架构，这个话题我们能聊上个七天七夜。这里我主要结合Redis集群来讲一下一致性Hash的相关问题。
【设计题】今日头条会根据用户的浏览行为、内容偏好等信息，为每个用户抽象出一个标签化的用户画像，用于内容推荐。用户画像的存储、高并发访问，是推荐系统的重要环节之一。现在请你给出一个用户画像存储、访问方案，设计的时候请考虑一下几个方面：
当一个缓存服务由多个服务器共同提供时，存在一个key应该路由到哪一个服务器的问题。假如采用最通用的方式 key % N(N为服务器的数目)， 当服务器数量发生增加或者减少时，分配方式则变成 key % (N+1)或者 key%(N-1)，这时候会有大量的key失效迁移，如果后端的key对应的是有状态的存储数据， 那么这种做法就会导致服务器间大量的数据迁移，从而造成服务器的不稳定，而使用槽映射的方式有一个缺点就是所有节点都需要知道槽与节点对应关系，如果client端不保存槽与节点对应的关系，client就需要实现重定向的逻辑。这时候使用一致性hash算法就很适合。
集群是指将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现相同的业务，做相同的事情。但是每台服务器并不是缺一不可，存在的作用主要是缓解并发压力和单点故障转移问题。我们可以利用一些廉价的符合工业标准的硬件构造高扩展、高性能、低成本、高可用的系统。
近年来，随着云计算和大数据等概念的出现，分布式系统得到了普及。有这样一种系统为许多高流量动态网站和 Web 应用程序提供分布式缓存，这其中就利用了一种称为一致性Hash的算法。
LoadBalance 中文意思为负载均衡，它的职责是将网络请求，或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大，而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡，可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时，还可以避免资源浪费，一举两得。负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中，一般很难接触到硬件负载均衡。但软件负载均衡还是可以接触到的，比如 Nginx。在 Dubbo 中，也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配，避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大，会导致部分请求超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上，是非常必要的。Dubbo 提供了4种负载均衡实现，分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance，以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。这几个负载均衡算法代码不是很长，但是想看懂也不是很容易，需要对这几个算法的原理有一定了解才行。
ChatGPT的推出，人工智能正式进入大模型时代。要训练一个chatgpt这样的大模型，需要分布式AI集群的支持。
简单粗暴，直接有效。只需要预估好数据规划好节点。就能保证一段时间的数据支撑。使用HASH算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求，起到负载均衡+分而治之的作用。
设计集群方案时，至少要考虑以下因素： （1）高可用要求：根据故障转移的原理，至少需要3个主节点才能完成故障转移，且3个主节点不应在同一台物理机上；每个主节点至少需要1个从节点，且主从节点不应在一台物理机上；因此高可用集群至少包含6个节点。 （2）数据量和访问量：估算应用需要的数据量和总访问量(考虑业务发展，留有冗余)，结合每个主节点的容量和能承受的访问量(可以通过benchmark得到较准确估计)，计算需要的主节点数量。 （3）节点数量限制：Redis官方给出的节点数量限制为1000，主要是考虑节点间通信带来的消耗。在实际应用中应尽量避免大集群；如果节点数量不足以满足应用对Redis数据量和访问量的要求，可以考虑：
TCP 应答延迟的概念 TCP 应答延迟是 TCP 传输层的一个优化策略，为了降低网络数据包压力，减少小数据包而进行的一个处理，称之为 Nagle 演算法。从本质上讲，几个 应答响应可能结合在一起，成一个响应，减少协议开销。然而，在某些情况下，该技术可以降低应用程序的性能。 通常情况下，在服务器之间收发数据包，依据 TCP 协议，节点 A 向节点 B 发送一个数据报文 , 节点 B 收到这个数据报文以后，会向节点 A 返回一个 acknowledge 信息。然后，对于 A 节点向 B 节点发送的数据报文，可
在大型web应用中，缓存可算是当今的一个标准开发配置了。在大规模的缓存应用中，应运而生了分布式缓存系统。分布式缓存系统的基本原理，大家也有所耳闻。key-value如何均匀的分散到集群中？说到此，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。的确，这种结构是简单的，也是实用的。但是在一些高速发展的web系统中，这样的解决方案仍有些缺陷。随着系统访问压力的增长，缓存系统不得不通过增加机器节点的方式提高集群的相应速度和数据承载量。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。 那么就没有办法解决hash取模的方式带来的诟病吗？看下文。
5G的频率高、波长短，单个5G基站的覆盖范围小，而5G边缘计算需靠近最终用户部署，意味5G边缘计算节点的建设数量将快速增长，建设成本高、运维管理难度大，电力设施要求靠近负荷中心的建设特点与5G边缘计算节点的部署要求不谋而合。从5G边缘计算节点部署特性和电力设施建设规划要求等角度，分析了5G边缘节点与电力设施融合建设的可行性，讨论了5G边缘计算节点与电力设施的融合部署面临的散热、电磁兼容和安全等关键问题。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
哈希算法也叫散列算法, 不过英文单词都是 Hash, 简单一句话概括, 就是可以把任意长度的输入信息通过算法变换成固定长度的输出信息, 输出信息也就是哈希值, 通常哈希值的格式是16进制或者是10进制, 比如下面的使用 md5 哈希算法的示例
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。
近年来B2C、O2O等商业概念的提出和移动端的发展，使得分布式系统流行了起来。分布式系统相对于单系统，解决了流量大、系统高可用和高容错等问题。功能强大也意味着实现起来需要更多技术的支持。例如系统访问层的负载均衡，缓存层的多实例主从复制备份，数据层的分库分表等。我们以负载均衡为例，常见的负载均衡方法有很多，但是它们的优缺点也都很明显：
负载均衡（Load Balancing）是指将系统的负载均匀地分发到多个资源上，以提高系统的性能、可用性和可扩展性。
hello，大家好，我是小楼，终于忙完了一阵，今天来更新一篇长连接的负载均衡问题。
无论你是开发世界的新手，或者即使你是一个喜欢电脑并且每天都使用互联网的人 - 你必须了解网络的基础知识，特别是计算机网络。
作者 | Andy Kimball 译者 | Sambodhi 策划 | 蔡芳芳 在经历了 18 个月的挑战之后，我们推出了第一个真正可扩展的无服务器 SQL 数据库。这东西现在可以免费使用！请继续阅读本文，了解 CockroachDB 无服务器是如何由内而外工作的，以及我们为什么可以免费提供这种服务——不是在某段时间内免费，而是永远免费。要实现这一目标，需要进行许多重大的、迷人的工程。你一定会喜欢这个故事的。 什么是 CockroachDB 无服务器 如果你之前创建了一个数据库，根据你的
云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。
有一个 SNS 应用，用户在使用的过程中积累积分，例如登陆+3 点，个人空间每次浏览+1 点，结交每个朋友+5 点等等。同时，很重要的一点是，用户需要看到自己的积分累计有多少，能够根据积分划分用户等级，在自己的空间展示积分。
许多企业希望获得云计算基础设施的敏捷性和成本效益，但是在部署实施云计算时，在复杂性和成本方面受到阻碍。此外，企业需要将云部署扩展到任何级别的能力，以及管理许多类型的计算和存储资源的灵活性。在本文中，将看到成功部署和管理私有云或混合云的这些要求。 1 使云计算变简单 企业想要采用本地部署的云计算，但是他们不想花几个星期或几个月来开发它们，也不想雇佣一个OpenStack或VMware专家团队。实质上，企业需要与AWS或其他公共云获得相同的点对点配置，但只能使用本地部署的云计算提供的治理，可扩展性能和
本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的一致性哈希负载均衡的详细分析。对源码逐行解读、根据实际运行结果，配以丰富的图片，可能是东半球讲一致性哈希算法在Dubbo中的实现最详细的文章了。
在研究分布式存储Ceph的CRUSH算法时，看到文章介绍它是一种特殊的一致性HASH算法，于是我便开始研究一致性HASH算法，做先期准备，发现理念确实接近,所以先研究一致性HASH算法的实现思路。
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