我们都知道,当数据量大了的时候,我们都会选择使用多台服务器共存数据,通过 取模方式进行随机分配服务器存储.
一致性hash就是 计算每个分布式服务器落点的算法 假设，服务器都在一个线上或则环上，缓存请求落点顺时针寻找最近的服务器，这样的好处就是，如果一台服务器down了，只会影响一段缓存，其他的不受影响，加减服务器成本降到最低，如果是余数散列算法，只要down掉一台缓存失败率上升至少80%，所以memcache分布式，都是用一致性hash算法来计算服务器散列位置的，你用php的memcached扩展，add服务器，可以选择散列算法，默认是一致性hash，也可以选择余数。
memcached虽然称为“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有“分布式”功能。Memcache集群主机不能够相互通信传输数据，它的“分布式”是基于客户端的程序逻辑算法进一步实现的。
在当前业务量迅猛增加的情况下，数据库经常面临性能的极致挑战。尤其是在处理大规模的数据集，例如超过千万条数据记录的情况下，SQL查询的性能将显著下降。随着数据量的增加，查询所需要扫描的数据范围变得更广，从而导致查询速度的减慢。
PHP内核中的哈希表是十分重要的数据结构，PHP的大部分语言特性都是基于哈希表实现的，例如：变量的作用域，寒暑表，类的属性，方法等，zend引擎内部的很多数据都是保存在哈希表中的。
上篇文章的查找是不是有意犹未尽的感觉呢？因为我们是真真正正地接触到了时间复杂度的优化。从线性查找的 O(n) 直接优化到了折半查找的 O(logN) ，绝对是一个质的飞跃。但是，我们的折半查找最核心的一个要求是什么呢？那就是必须是原始数据是要有序的。这可是个麻烦事啊，毕竟如果数据量很庞大的话，排序又会变得很麻烦。不过别着急，今天我们要学习的散列表查找又是另一种形式的查找，它能做到什么程度呢？
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。
PHP中使用最为频繁的数据类型非字符串和数组莫属，使用哈希表实现的PHP数组。 1.数据结构：保存哈希表容器，保存数据的容器 2.哈希函数实现：需要尽可能的将不同的key映射到不同的槽(bucket)中，首先我们采用一种最为简单的哈希算法实现，将key字符串的所有字符加起来，然后以结果对哈希表的大小取模，这样索引就能落在数组索引的范围之内了 3.操作接口函数：初始化，查找，插入，删除，销毁
Go源码版本1.13.8 系列导读 本系列基于64位平台、1Page=8KB 前言 是的，我也是一个PHPer，对于我们PHPer转Gopher的银?，一定有个困扰：Go语言里每次遍历Map输出
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇主要介绍了哈希算法相关的内容，包括什么是哈希算法、哈希算法的设计要点以及哈希算法的应用场景。
所谓分布式对象缓存是指对对象缓存以一个分布式集群的方式对外提供服务，多个应用系统使用同一个分布式对象缓存提供的缓存服务。这里的缓存服务器是由多台服务器组成。这些服务器共同构成了一个集群对外提供服务，所以使用分布式对象缓存一个重要的问题就是，数据进行读写操作的时候，如何找到正确的缓存服务器进行读写操作。如果第一次写入数据的时候写入的是A服务器，但是数据进行缓存读取操作的时候访问的是B服务器，就不能够正确的查找到数据，缓存也就没有效果。
Warning：这是《Java 程序员进阶之路》专栏的第 55 篇。那天，小二去蔚来面试，面试官老王一上来就问他：HashMap 的 hash 方法的原理是什么？当时就把裸面的小二给蚌埠住了。
Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。 这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
你知道HashTable、ConcurrentHashMap中hash方法的实现以及原因吗？
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。
HashMap是Java中最常用的数据结构之一，用于存储键值对。其设计目标之一是提高查找、插入和删除操作的效率。为了实现这一目标，HashMap采用了许多优化策略，其中之一就是将长度设置为2的幂次方。下面将详细解释为什么HashMap的长度是2的幂次方，并提供相关代码片段来支持这一观点。
一致性哈希分片的实现思路和我们之前介绍的水平分表中的取模分片是类似的。只不过取模分片，采用的是利用主键和分片数进行取模运算，然后根据取模后的结果，将数据写入到不同的分片数据中。但是这种分片方式有一个局限性就只能对id是整形的数据使用，如果id是个uuid类型这个的非整形的字段，就没有办法使用取模的方式进行分片了。这时候就可以采用一致性hash算法分片，其分片的原则是根据id 哈希运算之后，然后再决定写入到哪个分片，所以我认为一致性哈希的分表方式是对取模分片的补充。
哈希表的英文叫“Hash Table”，我们平时也叫它“散列表”或者“Hash 表”，是一种常用的数据结构。Java中的HashMap、HashTable就是基于哈希表实现的。
哈希函数，想必大家都不陌生。通过哈希函数我们可以将数据映射成一个数字（哈希值），然后可用于将数据打乱。例如，在HashMap中则是通过哈希函数使得每个桶中的数据尽量均匀。那一致性哈希又是什么？它是用于解决什么问题？本文将从普通的哈希函数说起，看看普通哈希函数存在的问题，然后再看一致性哈希是如何解决，一步步进行分析，并结合代码实现来讲解。
一致性哈希算法是一种常用的分布式算法，其主要用途是在分布式系统中，将数据根据其键（key）进行散列（hash），然后将散列结果映射到环上，再根据数据节点的数量，将环划分为多个区间，每个节点负责处理环上一定区间范围内的数据。
我们知道，负载均衡算法有很多，比如轮询、随机、加权轮询等。那如何才能实现一个会话粘滞（session sticky）的负载均衡算法呢？也就是说，我们需要在同一个客户端上，在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。
前段时间在了解分布式，发现firefoxbug在博客中写的这篇《一致性hash在分布式系统中的应用》对这个问题说明得比较清晰易懂，本文主要是自己的理解和实践。
博主渣渣本科，挣扎到十一月秋招终于结束了。面过百度/腾讯/小米/网易/搜狗/知乎/京东/360/瓜子。期间总结了一些面试题目，现在放上来。由于是博主自己的面经记录，所以涵盖不全面的话诸位请谅解。 根据博主的面试经验来看，面试有一定的层次性，如bat级别公司每个点都会深入，而有些公司则只会问到表层，所以将每个领域都分为必须掌握和深入了解这两个部分。 一、计算机网络 基础部分 TCP报头格式 UDP报头格式 TCP/UDP区别（不仅是宏观上的，最好能根据各自的机制讲解清楚）
表被水平切分后，每个分片表所在的数据库就是一个分片节点。一个分片节点对应一个数据库（mysql数据库）。一个分片节点只能保存每个分片表的一个分片，因为db中不允许出现同名的表。 例如：
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。
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！
分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题,即把数据集划分到多个节点上,每个节点负责整体数据的一个子集。
博主渣渣本科，挣扎到十一月秋招终于结束了。面过百度/腾讯/小米/网易/搜狗/知乎/京东/360/瓜子。期间总结了一些面试题目，现在放上来。由于是博主自己的面经记录，所以涵盖不全面的话诸位请谅解。 根据博主的面试经验来看，面试有一定的层次性，如bat级别公司每个点都会深入，而有些公司则只会问到表层，所以将每个领域都分为必须掌握和深入了解这两个部分。 一、计算机网络 基础部分 TCP报头格式 UDP报头格式 TCP/UDP区别（不仅是宏观上的，最好能根据各自的机制讲解清楚） HTTP状态码（最好结合使用场景，比
在此前的面经里，曾经提到过，到EA面试时被面试官提问，使用哈希算法的分布式集群，如何处理扩容的问题。当时自己对一致性哈希完全不了解，也最终没能灵光乍现的现场想出解决办法。昨天地铁回家时不知为何突然想起这个问题，询问了Mars，才知道还有一致性哈希这种已经大量使用的解决办法，Mars用十几站地铁的时间给我大概讲明白了其原理，在此和同我一样小白的同学分享一下。
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
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
大家应该都知道一些哈希算法，比如MD5、SHA-1、SHA-256等，通常被用于唯一标识、安全加密、数据校验等场景。除此之外，还有一种应用是对某个数据进行哈希取模映射到一个有限的范围，比如哈希表快速定位、分库分表数据分配等。本文将以分库分表为主题，介绍另外一种哈希算法，并详细说明其在分库分表中的应用与优势。
在大规模的缓存应用中，应运而生了分布式缓存系统。key-value如何均匀的分散到集群中？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。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。
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：
Redis单点故障，可以通过主从复制replication，和自动故障转移sentinel哨兵机制。
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。
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。
首先简单介绍几个概念：哈希表（散列表）、映射、冲突、链地址、哈希函数。
当我们只使用一台 Redis 实例也就是 Single 架构时，需要考虑一些非常实际的问题，如：单节点一但宕机则业务停摆、单节点的容量不可能是无限制的、性能同样存在瓶颈等......
我们知道的分布式系统是多台计算机通过网络链接，协同完成计算任务的系统。通过节点的水平扩展我们可以解决系统计算能力和存储能力的瓶颈问题。
上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构，了解了Redis基于读写分离的主从架构，同时也知道当Redis的master发生故障之后，Sentinel集群是如何执行failover的，以及其执行failover的原理是什么。
最近计划参与一个换书活动，翻到《企业IT架构转型之道阿里巴巴中台战略思想与架构实战》这本书时，回想起令我印象比较深刻的一个知识点：“异构索引表”，所以在此记录并分享，和大家共同学习交流。
如果负载因子过大，那么剩余能用的空间就越少，越容易发生冲突。但如果负载因子过小，又容易频繁扩容，扩容之后要重新哈希计算放到新哈希表中，也对性能有影响。
但和分区不同的是，分区是将表拆分到不同的子目录中进行存储，而分桶是将表拆分到不同文件中进行存储。
当我们的数据表超过500万条或更多时，我们就会考虑到采用分库分表；当我们的系统使用了一台缓存服务器还是不能满足的时候，我们会使用多台缓存服务器，那我们如何去访问背后的库表或缓存服务器呢，我们肯定不会使用循环或者随机了，我们会在存取的时候使用相同的哈希算法定位到具体的位置。
实际上，不管是“散列”还是“哈希”，这都是中文翻译的差别，英文其实就是“Hash”。所以，我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash
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