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，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景。 1、场景描述 ? 假设，我们有三台缓存服务器，用于缓存图片，我们为这三台缓存服务器编号为 ...
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2021-07-02 15:40:28
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一致性hash算法 一致性哈希：就是普通取模哈希算法的改良版，哈希函数计算方法不变，只不过是通过构建环状的 Hash 空间代替普通的线性 Hash 空间。 一致性Hash性质 考虑到分布式系统每个节点都有可能失效，并且新的节点很可能动态的增加进来，如何保证当系统的节点数目发生变化时仍然能够对外提供良 ...
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2021-03-09 12:58:37
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前言 近段时间在了解分布式时，经常绕不开一个算法: 一致性哈希算法。于是在了解并实践这个算法后，就有了此文章。 算法间的对比 在分布式分片中，存在着几种算法: 取模，分段，一致性 hash。 取模 分段 一致性哈希 上层是否感知 是 是 否 迁移成本 高 高 低，只涉及相邻节点 单点故障影响 高 高 ...
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2021-02-04 12:15:26
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承接【数据结构】跳表(SkipList)原理篇，本篇文章我们来分析下如何使用代码实现SkipList。在JDK中并没有SkipList的直接实现，当然我们可以自己写代码实现，但是为了给后面“一致性Hash算法”系列文章做铺垫， 这里我选择 ConcurrentSkipListMap 类来进行分析。 ...
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2020-12-29 11:19:49
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前言记得一年前分享过一篇《一致性Hash算法分析》，当时只是分析了这个算法的实现原理、解决了什么问题等。但没有实际实现一个这样的算法，毕竟要加深印象还得自己撸一遍，于是本次就当前的一个路由需求来着手实现一次。背景看过《为自己搭建一个分布式IM(即时通讯)系统》的朋友应该对其中的登录逻辑有所印象。先给新来的朋友简单介绍下cim是干啥的：其中有一个场景是在客户端登录成功后需要从可用的服务端列表中选择一
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2020-12-16 12:54:59
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一直性Hash算法在很多场景下都有应用，尤其是在分布式缓存系统中，经常用其来进行缓存的访问的负载均衡，比如：redis等<k,v>非关系数据库作为缓存系统。我们首先来看一下采用取模方式进行缓存的问题。 一致性Hash算法的使用场景 假设我们的将10台redis部署为我们的缓存系统，存储<k,v>数据 ...
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2020-11-01 10:19:01
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概述平常在请求服务的时候，负载均衡一般会用到随机访问，但是随机访问的缺点是负载不均衡，有的服务请求的次数多，有的少；轮询，请求分配均衡，但是如果性能好的机器，想多分配些不行，导致资源白白浪费；权重轮询，权重静态配置，不灵活。hash取模策略，如果某台机器宕机，就会导致返回服务失败。分库分表的时候采取hash取模，如果是增加机器或者是减少机器，数据迁移就会全局迁移，因为机器数据增加或者减少，导致取模
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2020-09-18 00:48:54
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我有一个图片存取服务，为了快速获取图片，我架起了3台缓存服务器，用简单的Hash映射决定图片存储在哪台缓存上。比如:f(x)%3=0存储在s0上f(x)%3=1存储在s1上f(x)%3=2存储在s2上某天，缓存负载过高，需要扩容1台，缓存数量由3变为4，那么按获取图片按公式：f(x)%n,很多会请求失败，这样会直接访问后台服务，给后台服务造成很大的压力，可能造成雪崩。是否有这样的算法，解决分布式缓
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2020-08-17 16:51:07
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上午刚写完一篇关于一致性hash思想的举一反三，下午就去看redis的官方文档，就在我看到redis分区集群的原理的时候，哇那真是茅塞顿开把我多年对redis的疑惑都解开了，它分区的思想不就是我上篇文章的思想吗？接下来我用故事的形式来讲解redis集群，揭开它的面纱。 故事开始：小李是一家创业公司的 ...
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2020-08-07 18:06:03
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其实不管redis还好，Mysql也好 这种数据存储介质，在分布式场景中都存在共同问题:即集群场景下服务路由。比如redis集群场景下，原本我们分3主3从部署。但万一有一天出现访问量暴增或其中一台机器挂了的场景，那么服务路由(一般采用HASH取模定位的方式)重新计算后 会面临数据在新的节点找不到，... ...
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2020-07-05 15:47:15
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