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哈希和一致性哈希算法
哈希 Hash 算法介绍 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 一致性Hash算法 同样的,一致性Hash算法也是利用取模的方式, 不过通常是用一个很大的数字进行求模, 你可以用整数的最大值 int.Max, 2的32次方, 当然这个并没有要求, 不过越大的数字, 总结 本文介绍了哈希和一致性哈希算法, 以及提供了一些数据迁移的思路, 回顾下这个方案, 首先需要定义一个比较大的固定值用于取模, 然后创建和真实节点对应的虚拟节点, 最后再把虚拟节点映射到数组上, 通过范围区间的方法 可能还有同学会说, 一致性hash也有缓存失效的时候,也需要手动迁移数据。是的, 维基百科对一致性Hash的定义是, 当节点的数量变动时,可以允许少部分的数据进行迁移, 而大部分的数据还是不变的。 上面的一致性Hash算法其实是经典的哈希环算法, 当然还有其他的算法, 比如跳跃一致性哈希法, 有兴趣也可以看一下, 以上内容均为个人理解, 如果错误, 可以指出, 希望对您有用！
59730编辑于 2022-09-18 - 来自专栏全栈程序员必看
一致性哈希 哈希槽(哈希碰撞和哈希冲突)
背景 随着memcache和redis的出现，更多人认识到了一致性哈希。 哈希槽是在redis cluster集群方案中采用的，redis cluster集群没有采用一致性哈希方案，而是采用数据分片中的哈希槽来进行数据存储与读取的。 一致性哈希 一致性hash是一个0-2^32的闭合圆，（拥有2^23个桶空间，每个桶里面可以存储很多数据，可以理解为s3的存储桶）所有节点存储的数据都是不一样的。 和一致性哈希相比 它并不是闭合的，key的定位规则是根据CRC-16(key)%16384的值来判断属于哪个槽区，从而判断该key属于哪个节点，而一致性哈希是根据hash(key)的值来顺时针找第一个hash 一致性哈希是创建虚拟节点来实现节点宕机后的数据转移并保证数据的安全性和集群的可用性的。
1.2K11编辑于 2022-07-29 - 来自专栏全栈程序员必看
一致性哈希算法实现(一致性哈希与哈希的异同)
数据的迁移成本是非常高的 2、如何使用一致性哈希实现哈希寻址？ 1）、一致性哈希算法是什么 哈希算法是对节点的数量进行取模运算，而一致性哈希是对 2 32 2^{32} 232进行取模运算。 一致性哈希将整个哈希值空间组成一个虚拟的圆环，也就是哈希环： 哈希环的空间按照顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推直到 2 32 − 1 2^{32}-1 232 −1，也就是说0点左侧的第一个点代表 2 32 − 1 2^{32}-1 232−1 在一致性哈希中，通过执行哈希算法，将节点映射到哈希环上。 ()计算后，在哈希环上的位置如下图： 根据一致性哈希算法，key-01将寻址到节点A，key-02将寻址到节点B，key-03将寻址到节点C 2）、一致性哈希算法如何避免哈希算法的问题 1）假设，现在节点 在一致性哈希算法中，如果某个节点宕机不可用了，那么受影响的数据仅仅是会寻址到此节点和前一节点之间的数据。
55610编辑于 2022-07-29 - 来自专栏全栈程序员必看
一致性哈希算法的原理(一致性哈希与哈希的异同)
一、普通 hash 算法 (取模算法)： 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 为了解决这种情况，就有了一致性哈希算法。 二、一致性哈希算法： 1、什么是一致性 hash 算法： 一致性哈希算法也是使用取模的方法，但是取模算法是对服务器的数量进行取模，而一致性哈希算法是对 2^32 取模，具体步骤如下： 步骤一：一致性哈希算法将整个哈希值空间按照顺时针方向组织成一个虚拟的圆环，称为 Hash 环； 步骤二：接着将各个服务器使用 Hash 函数进行哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希， 2、一致性 hash 算法的优点： 前面提到，如果简单对服务器数量进行取模，那么当服务器数量发生变化时，会产生缓存的雪崩，从而很有可能导致系统崩溃，而使用一致性哈希算法就可以很好的解决这个问题
77830编辑于 2022-07-29 - 来自专栏DDD
一致性哈希
算法 一致性哈希算法的思路为：先构造出一个长度为2^32 整数环，根据N0-3的节点名称的hash值（分布为[0,2^32 -1]）放到这个环上 ? ，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，这里假设四台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下： ? 一般的，在一致性Hash算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响 综上所述，一致性Hash 很多哈希算法都能够满足这一条件 单调性(Monotonicity)：单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。 当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。
48220发布于 2021-03-23 - 来自专栏全栈程序员必看
hash 哈希算法_哈希一致性算法
文章目录 一、哈希函数 定义 特点 应用 常见哈希算法 二、murmurhash 定义 特点 应用 介绍 三、MurmurHash使用 四、性能测试 MurmurHash：(multiply 一、哈希函数 定义 散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。 常见哈希算法 MD系列(MD5)、SHA系列(SHA-1)、CRC，甚至JDK hashCode()也是哈希算法的一种。 二、murmurhash 定义 MurmurHash 是一种非加密型哈希函数，适用于一般的哈希检索操作。 介绍 MD5 生成的哈希值是 128 比特的。这里的哈希值指的是二进制的值，而不是 HEX 或 base64 格式化后的人类可读的值。
1.4K80编辑于 2022-11-02 - 来自专栏爬虫技术学习
图解一致性哈希
一致性哈希 一致性哈希把哈希值想象成一个环，比如说在 0 ~ 2^32-1 这个范围内，然后将节点（名字、IP等）求哈希之后分布到环上。 当有访问请求时，把请求信息求哈希之后，寻找小于该哈希值的下一个节点。 当有节点宕机的时候，请求会依次查找下一个节点，从而不让所有节点的缓存都失效。 原始的一致性哈希中，每个节点通过哈希之后在环上占有一个位置，可以通过对每个节点多次计算哈希来获得多个虚拟节点。 比如说，本来我们通过节点的 IP 来计算哈希 hash('10.1.1.1') => n1 hash('10.1.1.2') => n2 hash('10.1.1.3') => n3 现在引入两倍的虚拟节点之后 最后，一致性哈希可以用跳表或者平衡二叉树来实现。
31120编辑于 2023-02-10 - 来自专栏java达人
一致性哈希指南
其中一种类型的系统是分布式缓存，它支持许多高流量动态网站和web应用程序，通常由一种特定的分布式哈希实现，一种一致性哈希算法。 什么是一致性哈希?它背后的动机是什么? 解决方案：一致性哈希 那么，如何解决这个问题呢?我们需要一个不直接依赖于服务器数量的分发方案，这样，在添加或删除服务器时，需要重新定位的key的数量就可以最小化。 有一个这样的方案—一个聪明的，却非常简单的方案—被称为一致性哈希，它首次由麻省理工学院的Karger等人在1997年的一篇学术论文中提出(根据维基百科)。 一致性哈希是一种分布式哈希方案，它在一个抽象的圆或哈希环上为服务器或对象分配一个位置，它的操作不依赖于分布式哈希表中服务器或对象的数量。这允许服务器和对象在不影响整个系统的情况下进行伸缩。 几个像Memcached和Redis系统的客户端，包含对一致性哈希开箱即用的支持。 或者，您可以使用您选择的语言自己实现算法，一旦概念被理解，这应该是比较容易的。
92820发布于 2019-08-21 - 来自专栏月梦·剑心的技术专栏
一致性哈希算法
一致性哈希是一种哈希算法，主要用于分布式系统中数据的分片和负载均衡，一致性哈希算法解决了传统哈希算法在节点动态增减时可能导致数据迁移量过大的问题，能够提供更好的扩展性和性能。 普通的哈希算法 众所周知，哈希算法用于将字符串映射到固定长度的哈希值上，应用广泛，譬如Java中的HashMap，C++中的unordered_map，都是用到了哈希算法。 一致性哈希算法就是用来解决普通哈希算法下分布式缓存系统无法实现动态容量更改的情况。 一致性哈希算法 哈希环 一致性哈希算法将数据或者节点映射到一个哈希环上，哈希环具有2^32个环空间，示意图如下： 一致性哈希算法也是取模算法，不过它是对2^32-1取模，任何一个数据都会被映射在哈希环上的固定位置 （采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议进行授权） 本文标题：《 一致性哈希算法 》
37410编辑于 2023-12-05 - 来自专栏全栈程序员必看
一致性哈希算法 虚拟节点(比一致性哈希还好的算法)
采用固定哈希算法平衡负载 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。 一致性哈希平衡负载 引入一致性哈希，解决以上增减机器导致负载瞬间整体增大问题 通过在整数范围内负责各区域的方式，节点负责区域的负载不会随着增减节点发生大规模的迁移 但是最简单的一致性哈希，在增减物理机的时候 ，似乎要增加一倍节点或减去一半节点才能保证各个节点的负载均衡 虚拟节点对一致性哈希的改进 对于一致性哈希的负载分布不平均问题，所以提出：虚拟节点对一致性哈希的改进 4个物理节点可以变成很多个虚拟节点，每个虚拟节点支持连续的哈希环上的一段 而这时如果加入一个物理节点，就会相应加入很多虚拟节点，这些新的虚拟节点是相对均匀地插入到整个哈希环上，这样，就可以很好的分担现有物理节点的压力了；如果减少一个物理节点，对应的很多虚拟节点就会失效，这样，
52910编辑于 2022-07-29 - 来自专栏悟空聊架构 | 公众号
韩信大招：一致性哈希
不过我还有一个技能：一致性哈希。 二技能：一致性哈希 哈希环 一致性哈希算法也用了取模运算，但是它与哈希算法不同的地方： 哈希算法：对节点的数量进行取模运算。 一致性哈希算法：对 2^32 进行取模运算。 可以想象一下，一致性哈希算法，是将整个哈希值空间组成了一个虚拟的圆环，也就是哈希环。 如下图，把 3 个组映射到固定大小为 2^32 的哈希环中。 现在对故事中的知识点做一个总结： 哈希算法会带来增加或删除节点时，数据迁移量太大的问题。 一致性哈希算法降低了数据迁移量。 节点越多时，使用哈希算法时，需要迁移的数据就越多，而使用一致性哈希算法，迁移的数据就越少。 一致性哈希算法本质上是一种路由寻址算法，适合简单的路由寻址场景。 一致性哈希算法常用在负载均衡的架构设计中。 封面图片来源王者荣耀。 往期推荐： 四：用动图讲解分布式 Raft 三：诸葛亮 VS 庞统，拿下分布式 Paxos 二：用太极拳讲分布式理论，真舒服！
67941发布于 2021-02-02 - 来自专栏IT专栏
一致性哈希和哈希槽使用场景对比
一致性哈希和哈希槽是分布式缓存集群系统常用的两种算法，本文不会再介绍这两种算法，感兴趣的可以阅读参考博文。本文想在此基础上分析下两种算法使用场景的差异。 因而个人认为，单纯的一致性哈希算法比较适合做内存存储的集群缓存算法。 哈希槽算法的图示如下： 另外，哈希槽算法实现比一致性哈希算法相对简单，而一致性哈希算法的灵活性相对更高。 最后，我想说的是，其实完全可以将一致性哈希算法和哈希槽进行融合，利用哈希槽的优点弥补一致性哈希的不足：在一致性哈希的示例中，A、B、C、D是四台单独的机器，而如果我们将A、B、C、D都改成由类似哈希槽的主从机制 ，那么改造的一致性哈希算法也可以用于做持久化存储的集群算法。
74230发布于 2021-11-22 - 来自专栏全栈程序员必看
【redis】一致性哈希算法
前言 这周复习redis，被集群和分布式搞得头大，也接触到一致性哈希算法， 因此博主进行了一定得学习，故，写下这篇文章。 一、普通哈希算法 普通得哈希算法是对服务器得数量进行一定得取模预算得出，常见得公式如下: index = hash(key)%N N就是服务器得数量。 由于以上问题，我们引入一致性哈希算法。 二、一致性哈希算法 一致性哈希算法的出现，避免了大量数据的迁移(交普通哈希算法而言)，解决了普通哈希算法取模动态调整带来的全量数据的变动。 1.一致性哈希算法的原理 一致性哈希算法避免了N的变动，所以说N是固定的，这个N就是2^32次方。 一般我们将这些数字想象成一个闭合的环。 2 缺点 一致性哈希算法也是有缺点的，就是数据落到每台机器上的概率不同，可能会出现数据分配不均匀的情况。造成某台服务器压力增大。
38930编辑于 2022-09-18 - 来自专栏Lemon黄
一致性哈希初认识
一致性哈希 一致哈希算法简单得令人难以置信，但却非常强大，但直到我坐下来亲自研究它之前，我都不太明白它到底是什么。 在介绍一致性散列之前，你需要先了解我们要解决的问题： 如何确定分布式网络中哪个服务器存储和检索键呢？要求是：所有节点获得相对相等数量的键，能够添加和删除节点，从而使移动的键数量最少。 以下是维基百科[1]中对一致性哈希的定义： 一致哈希是一种特殊的哈希方式，当调整哈希表大小并使用一致哈希时，平均只需重新映射 K/n 个键，其中 K 是键的数量，n 是槽的数量。 实现一致性哈希 接下来，我们将使用 Go 来实现一致哈希。在我找到一个很好的实现并把打印语句放在各处并修改代码之前，我并不太理解它。这个实现在很大程度上受到了 stathat[2] 实现的启发。 return nil } 到此，实现一致性哈希的代码就完成了，完整的代码以及测试用例我将放到文中的最后，可以结合着测试用例再好好理解下。
29730编辑于 2023-11-20 - 来自专栏全栈程序员必看
一致性哈希算法分区
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出，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，自然取余数就不行了。 2 能干什么? 提出一致性Hash解决方案。 3 三大步骤 3.1 算法构建一致性哈希环 3.2 服务器IP节点映射 3.3 key落到服务器的落键规则 4 优点 4.1 容错性 4.2 扩展性 5 缺点 5.1 Hash
28220编辑于 2022-09-18 - 来自专栏全栈修仙之路
图解一致性哈希算法
二、一致性哈希算法 一致性哈希算法在 1997 年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，在移除或者添加一个服务器时，能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系。 一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表（Distributed Hash Table，DHT）中存在的动态伸缩等问题 。 2.1 一致性哈希算法优点 可扩展性。 2.2 一致性哈希算法与哈希算法的关系 一致性哈希算法是在哈希算法基础上提出的，在动态变化的分布式环境中，哈希算法应该满足的几个条件：平衡性、单调性和分散性。 三、一致性哈希算法原理 一致性哈希算法通过一个叫作一致性哈希环的数据结构实现。 在介绍完一致性哈希算法的作用和优点等相关知识后，我们以图解的形式生动介绍了一致性哈希算法的原理，最后给出了不带虚拟节点的一致性哈希算法的 Java 实现。
1.1K32发布于 2019-12-10 - 来自专栏Java架构师必看
一致性哈希(Consistent Hashing)
一致性哈希（Consistent Hashing）： 选择具体的机器节点不在只依赖需要缓存数据的key的hash本身了，而是机器节点本身也进行了hash运算。 尽管依然存在节点增加带来的命中问题，但是比较传统的 hash取模的方式，一致性hash已经将不命中的数据降到了最低。 Consistent Hashing最大限度地抑制了hash键的重新分布。
41520发布于 2021-03-22 - 来自专栏学习
【redis】集群 数据分片算法：哈希求余、一致性哈希、哈希槽分区算法
借鉴了哈希表的基本思想。 这个级别的扩容，开销极大，往往是不能直接在生产环境上操作的，只能通过“替换”的方式来实现扩容 这样依赖的机器更多了，成本更高，操作步骤非常复杂 一致性哈希 可以有效的降低上面搬运的开销 把 0->2^ ，当前 key 属于哪个分片，是交替的，而这种交替出现就会导致成本变大 101 属于 0 102 属于 1 103 属于 2 在一致性哈希这样的设定下，把交替出现改成了连续出现 扩容 原有分片在环上的位置不动 ) hash_slot 是哈希槽 相当于是把整个哈希值，映射到 16384 个槽位上，也就是 [0, 16383]，然后再把这些槽位比较均匀的分配给每个分片上，每个分片的节点都需要记录自己持有哪些分片 此时这三个分片上的数据就是比较均匀的了 这种算法，本质就是把一致性哈希和哈希求余这两种方法结合了一下 上面只是一种可能的分片方式，实际上分片是非常灵活的。
94010编辑于 2025-03-28 - 来自专栏全栈程序员必看
一致性哈希算法的问题
本文将从如下三个方面探探一致性哈希算法 一致性哈希算法经典实用场景 一致性哈希算法通常不适合用于服务类负载均衡 面试应对之策 1、一致性哈希算法经典使用场景 在数据库存储领域如果单表数据量很大，通常会采用分库分表 一致性哈希算法闪亮登场。 1.2 一致性哈希算法 一致性哈希算法 一致性哈希算法的设计理念如下图所示： 首先将哈希值映射到 0 ~ 2的32次方的一个圆中，然后将实际的物理节点的IP地址或取其hash值，放入到hash环中。 但现在一致性在分布式服务调用的负载算法竟然也引入了一致性哈希算法。 同时需要阐述一致性哈希算法的缺陷以及其应对策略(虚拟节点)。 聊的差不多可以顺便提一下阅读过一致性哈希算法的源码：强调TreeMap与虚拟节点哈希值的生成方法。
5K20编辑于 2022-09-18 - 来自专栏全栈程序员必看
一致性哈希算法 Java实现
= getHash(virtualNodeName); virtualNodeMap.remove(hash); } } /** * FNV哈希算法
34930编辑于 2022-09-18
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