一致性hash算法，是麻省理工学院1997年提出的一种算法，目前主要应用于分布式缓存当中。 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。 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算法是分布式系统负载均衡的首选算法。
Hash算法的第一个作用就是数据的快速存储与查找。写过程序的人都知道，基本上主流的编程语言里面都有个数据结构叫做Map（dictionary或者 hash table）。它是根据key来直接访问结果的数据结构。key的种类多种多样，形式各异，怎么通过key来快速查找结果呢？如果将key通过一定的Hash算法变成通用一致的格式（索引），就可以实现这一功能。
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今天我们就来看看工作和面试中经常被点名的算法，一致性hash算法，并且我会介绍它在实际的应用场景并用代码实现出来。
说到Hash（哈希），开发人员应该不陌生，比如Hash表是一种非常常用的数据结构，通过Hash表能够根据键值快速找到数据。哈希函数将文本（或其他数据）映射为整数，从而能够提高检索效率。
在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用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，起到负载均衡的作用。我们常想到的就是“哈希”，另外一个名词“一致性哈希”也经常被提起，甚至再面试中也会被经常被问。
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。
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！
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。
这里存在一种场景, 当一个缓存服务由多个服务器组共同提供时, key应该路由到哪一个服务.这里假如采用最通用的方式key%N(N为服务器数目), 这里乍一看没什么问题, 但是当服务器数目发送增加或减少时, 分配方式则变为key%(N+1)或key%(N-1).这里将会有大量的key失效迁移,如果后端key对应的是有状态的存储数据,那么毫无疑问,这种做法将导致服务器间大量的数据迁移,从而照成服务的不稳定. 为了解决类问题,一致性hash算法应运而生.
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！
这里的MAC，并不是计算机中的MAC地址，而是消息验证码（Message Authentication Code，MAC)。在写给开发人员的实用密码学 - Hash算法中讲到的Hash算法能够进行完整性校验，但却不能避免消息被篡改，而MAC正是为了避免消息被篡改而设计。
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！
目前已经曝光的信息泄露事件至少上百起，其中包括多家一线互联网公司，泄露总数据超过10亿条。
问题导读 1.哈希算法在区块链的作用是什么？ 2.什么是哈希算法？ 3.哈希算法是否可逆？ 4.比特币采用的是什么哈希算法？ 作用 在学习哈希算法前，我们需要知道哈希在区块链的作用 哈希算法的作用如下： 区块链通过哈希算法对一个交易区块中的交易信息进行加密，并把信息压缩成由一串数字和字母组成的散列字符串。 区块链的哈希值能够唯一而精准地标识一个区块，区块链中任意节点通过简单的哈希计算都接获得这个区块的哈希值，计算出的哈希值没有变化也就意味着区块链中的信息没有被篡改。 定义 hash （哈希或散列）
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爬虫的原理就不细说了，无非是通过种子URL来顺藤摸瓜，爬取出网站关联的所有的子网页，存入自己的网页库当中。
默认的负载均衡策略, 常用于多台服务器,资源配置一样的情况, 这样可以把流量均匀的分配到每台服务器
当单个节点（缓存服务器等）的能力达到上限，一般需要增加节点来打破瓶颈。在分布式系统中，扩容缩容操作极为常见。为了保证数据的均匀，一般情况会采用对key值hash，然后取模的方式，然后根据结果，确认数据落到哪台节点上。如：hash(key)%N，这的确实现了初步的分布式，数据均匀分散到了各个节点上，流量请求也均匀的分散到了各个节点；但出现以下情况：
在分布式系统中，随着数据量的增加和负载的变化，对于存储系统的扩容变得尤为重要。Redis作为一种高性能的内存数据库，其在扩容方面采用了一致性Hash算法，以实现无缝的数据分布和负载均衡。本篇博客将详细探讨Redis的扩容机制，同时深入解析一致性Hash算法，并提供相应的代码示例。
Kafka 支持的压缩算法还挺多的，这一篇来站在Kafka的角度看一下压缩算法。就当前情况来说，支持GZIP、Snappy、LZ4 这三种压缩算法。具体是通过compression.type 来开启消息压缩并且设定具体的压缩算法。
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。
一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法、或者数据库分库分表算法。现在的互联网服务架构中，为避免单点故障、提升处理效率、横向扩展等原因，分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式，所以也产出了几种数据分片的方法： 1.取模，2.划段，3.一致性hash 前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数，即节点数不能变，不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点，变了分片规则就需要改变，需要迁移的数据也多。 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。为了分布得更均匀，通过使用虚拟节点的方式，每个节点计算出n个hash值，均匀地放在hash环上这样数据就能比较均匀地分布到每个节点。 1、原理 (1)环形Hash空间 按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0~(2^32)-1的数字空间中。 现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。如下图
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。
作者简介 张辉，就职于携程技术中心信息安全部，负责安全产品的设计与研发。 作为互联网公司的信息安全从业人员经常要处理撞库扫号事件，产生撞库扫号的根本原因是一些企业发生了信息泄露事件，且这些泄露数据未加密或者加密方式比较弱，导致黑客可以还原出原始的用户密码。目前已经曝光的信息泄露事件至少上百起，其中包括多家一线互联网公司，泄露总数据超过10亿条。 要完全防止信息泄露是非常困难的事情，除了防止黑客外，还要防止内部人员泄密。但如果采用合适的算法去加密用户密码，即使信息泄露出去，黑客也无法还原出原始的密码（或者还原
作为互联网公司的信息安全从业人员经常要处理撞库扫号事件，产生撞库扫号的根本原因是一些企业发生了信息泄露事件，且这些泄露数据未加密或者加密方式比较弱，导致黑客可以还原出原始的用户密码。
当服务器的数据量和访问量很大的时候，我们可能需要寻找一种解决方案去解决诸如分布式、缓存优化的问题，这也是面试高级或资深服务器开发经常会遇到的问题。 我们先以一个例子来说明为什么要使用一致性哈希算法，这里以著名的开源缓存库memcache来说明： MemCache是什么 MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。MemCaChe是一个存储键值对的HashMap
按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有232次方个桶的空间中，即0~(232)-1的数字空间中。现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。如下图
从emule诞生到现在也已经有了两年左右时间了，随着emule的普及，喜欢他的人也越来越多，但是由于emule对技术相应有一个门槛，不像bt那么容易上手，所以很多朋友很长时间以来一直都有这样或那样的疑问，今天是周末我也献献丑，写一篇关于hash的文章。
hash算法有很多种。比如MD5、SHA1、SH2（SHA224、SHA256、SHA384和SHA512）、SH3、RIPEMD-160。
假设现在有5台服务器，然后有10万份的文件数据，想这些文件平均的分布在5台服务器上，平均每台2万份，用来分摊缓存压力。如果仅仅只是直接把文件分布在这5台服务器，自然是可以的，但是当要读取文件的时候，需要访问这5台服务器，因为不知道某个文件具体放在了哪台服务器，这就导致了效率低下，也没有起到缓存的作用了。
哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。 手撸过JVM、内存池、垃圾回收算法、synchronized、线程池、NIO、三色标记算法…
一致性Hash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十分相似。一致性Hash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。
小伙伴们在上网或者搞程序设计的时候，总是会听到关于“哈希(hash)”的一些东西。比如哈希算法、哈希表等等的名词，那么什么是hash呢？
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在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法（[Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿）以及局部敏感hash算法（[Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)），本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash，它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法。
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。
哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
Jedis作为推荐的java语言redis客户端，其抽象封装为三部分：
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。
在数据量很大的时候，就会出现hash之后的数值，指向相同的位置，也就是所谓的hash冲突。这个取决于hash算法的好坏，以及数据量的大小，hash算法越差，数据量越大，hash冲突的概率就会越大。
面临的问题 首先，只有存储型的组件，我们才会使用一致性hash；计算型的服务增删节点对整个任务一般没影响，所以负载均衡直接用random就可以。那么像redis、memcache怎么实现负载均衡的呢?
举个例子，比如给定的数组是[eat, ate, tea, tan, nat, bat]。
Jedis设计 Jedis作为推荐的java语言redis客户端，其抽象封装为三部分： 对象池设计：Pool，JedisPool，GenericObjectPool，BasePoolableObjectFactory，JedisFactory 面向用户的redis操作封装：BinaryJedisCommands，JedisCommands，BinaryJedis，Jedis 面向redis服务器的操作封装：Commands，Client，BinaryClient，Connection，Protocol 其类
http://hongyitong.github.io/2016/07/18/%E5%AF%B9%E7%A7%B0%E5%8A%A0%E5%AF%86%E3%80%81%E9%9D%9E%E5%AF%B9%E7%A7%B0%E5%8A%A0%E5%AF%86%E3%80%81Hash%E7%AE%97%E6%B3%95/
传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上仅相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名，如果原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别很大。所以传统的Hash是无法在签名的维度上来衡量原内容的相似度，而SimHash本身属于一种局部敏感哈希算法，它产生的hash签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。
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