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一致性哈希 由于hash算法结果一般为unsigned int型，因此对于hash函数的结果应该均匀分布在[0,2^32-1]区间，如果我们把一个圆环用2^32 个点来进行均匀切割，首先按照hash(key)函数算出服务器(节点)的哈希值， 并将其分布到0～2^32的圆环上。用同样的hash ...

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 ...

/（n+1））,这显然是不能接受的。 在设计分布式缓存集群的时候，需要考虑集群的伸缩性，也就是当向集群 ...

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 ...

作者：吴香伟 发表于 2014/09/05 版权声明：可以任意转载，转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分，数据分布算法至少要考虑以下三个因素： 故障域隔离。同份数据的不同副本分布在不同的故障域，降低数据损坏的风险； 负载 ...

　　由于redis是单点，但是项目中不可避免的会使用多台Redis缓存服务器，那么怎么把缓存的Key均匀的映射到多台Redis服务器上，且随着缓存服务器的增加或减少时做到最小化的减少缓存Key的命中率呢？这样就需要我们自己实现分布式。 　　Memcached对大家应该不陌生，通过把Key映射 ...

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 ...