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。
一致性hash算法提出了在动态
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。但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人都知道，memc
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2023-07-19 14:33:03
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现在公司业务慢慢增大，单机的redis缓存已经只撑不住了 ，因此考虑redis集群，然而高并发集群的数据一致性性问题，是一个难以解决的问题，由于缓存数据量很大，Redis快正是快在其基于内存的快速存取。redis存在的问题，所有的缓存数据是分散存放在各个Redis节点上的，通过客户端实现路由算法，来将某个key路由到某个具体的节点。下面简单的了解下 hash算法一致性Hash概述为了能直观的理解一
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2023-08-16 18:27:37
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写在前面 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（并维护这些请求的信息），起到负载均衡的作用。但是普通的余数hash（hash(比如用户id)%服务器机器数）算法伸缩性很差，当新增或者下线服务器机器时候，用户id与服务器的映射关系会大量失效。一致性hash则利用hash环对其进行了改进。一致性Hash概述
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2023-09-25 15:36:28
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一致性Hash是一种特殊的Hash算法，由于其均衡性、持久性的映射特点，被广泛的应用于负载均衡领域。非常简单的Hash算法Group = Key % N来实现请求的负载均衡，通过对集群数量 N 取模，得到该 key 应该查找、存储的服务器节点问题1：当缓存服务器数量发生变化时，会引起缓存的雪崩，可能会引起整体系统压力过大而崩溃（大量缓存同一时间失效）。问题2：当缓存服务器数量发生变化时，几乎所有缓
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2021-12-21 18:11:00
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一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在1997年由 David Karger 等人在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出，其设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot
简单的用代码表述一下hash一致性
package com;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
/**
* hash一致性算法
* 存在雪崩的情况，所以我们创建多个虚拟节点对应物理机可以利用虚拟节点
* Created by lijianzhen1 on 2017/9/6.
*/
public class Has
一、一致性哈希算法的概念一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则要做数据迁移，如果是分布式缓存，则其他缓存就失效了。 因此，引入了一致性哈希算法： 把数据用
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2023-08-01 20:05:24
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目录一、一致性Hash(Consistent Hashing)原理剖析二、一致性hash算法的Java实现一、一致性Hash(Consistent Hashing)原理剖析引入一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。一致性哈希算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。在业务开发中，我们常把数据持久化到数据库中。如果需要读取
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2023-09-27 09:53:58
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一致性 Hash 常用于缓解分布式缓存系统扩缩容节点时造成的缓存大量失效的问题。一致性 Hash 与其说是一种 Hash 算法，其实更像是一种负载均衡策略。GroupCache 是 golang 官方提供的一个分布式缓存库，其中包含了一个简单的一致性 Hash 的实现。其代码在 github.com/golang/groupcache/consistenthash 。本文将会基于 GroupCac
consistent hashing 是一种 hash 算法，简单的说，在移除 / 添加一个 cache 时，它能够尽可能小的改变已存在 key 映射关系，尽可能的满足单调性的要求。 1.环形结构通常的 hash 算法都是将 value 映射到一个 32 为的 key 值，也即是 0~2^32-1 次方的数值空间；我们可以将这个空间想象成一个首（ 0 ）尾（ 2^32-1 ）相接的圆环，
一、前言 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（并维护这些请求的信息），起到负载均衡的作用。 但是普通的余数hash（ha
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2023-07-17 00:10:13
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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。 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义： 1、平衡性(Balance)：
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2023-11-03 16:32:02
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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。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。 在分布式集群环境当中，机器的
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2023-08-08 13:11:35
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前言之前讲了 一致性hash算法的原理，现在撸代码。环的数据结构，可能首先想到的是常用的List。一致性hash需要找比当前元素大的节点，那么list要么排好序然后比较找到对应的节点，要么是不排序直接遍历算差值。显然在这种查找比较频繁的场景树结构更适合，所以我们用有序的树结构TreeMap。节点的hash冲突时我们再取一次hash值/**一致性hash
* Created by szk
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2023-12-02 13:09:52
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Hash取余集群场景下，使用Hash(key)/N的方式将请求分配到某一个服务器上，N为服务器数量。存在的问题，当增加或者减少集群节点的时候，Hash(key)/N的结果将发生变化，导致数据大量读不到，进一步导致大量的请求同时打到DB上，增加DB压力。同时可能导致缓存雪崩的发生（大量缓存同时失效）。一致性Hash算法为了解决上述Hash取余方式的弊端，引入了一致性Hash算法。一致性hash算法本
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2023-11-14 12:41:00
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1、hash算法使用场景一般情况下hash算法主要用于：负载均衡（nginx 请求转发，scg路由等），分布式缓存分区，数据库分库分表（mycat，shardingSphere）等。2、hash算法大致实现变量%固定值目的是将目标值锁定在固定值内3、普通hash算法遇到的问题普通hash算法计算会依赖于这个固定值1、固定请求映射到固定服务器处理，可能导致某一时间段这个服务器很忙，其他服务器很闲，整
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2023-08-10 21:30:41
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# Java实现一致性Hash
一致性Hash是分布式系统中用于负载均衡的算法，它通过将数据分散在多个节点上，提高了系统的扩展性和容错性。今天，我们将通过步骤化的方式理解并实现这一算法。以下是我们实施一致性Hash的流程图：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义Hash环及节点 |
| 2 | 实现Hash函数 |
| 3 | 对节点进行H
# 一致性Hash算法的Java实现
## 简介
一致性Hash算法是分布式系统中常用的负载均衡算法，其主要用途是将请求合理地分配到服务器集群中，以降低服务器的负载压力，并提高系统的可用性和性能。本文将介绍一致性Hash算法的流程，并提供Java代码实现。
## 一致性Hash算法流程
一致性Hash算法的实现流程如下所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-10-23 20:09:02
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上文主要介绍了一致性hash算法的由来以及概念知识。本文主要对其进行实现及演示。「分布式专题」分布式系统中一致性hash算法_国涛i的博客_分布式一致性hash算法近年来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
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2023-09-09 22:29:35
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