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 ...

/（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 ...

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 引言 当前memcached，redis这类分布式kv缓存已经非常普遍。我们知道memcached的分布式其实是一种"伪分布式"，也就是它的服务器节点之间其实是无关联的，之间没有网络拓扑关系，由客户端来决定一个key要存放在哪台机器。 具体来讲，假设我们有多台memcached服务器，编号 ...

分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时，第一时间可能会问，什么是分布式，什么是一致性，hash又是什么。在分析分布式一致性hash算法原理之前，我们先来了解一下这几个概念。 分布式 分布式（distributed）是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块 ...

今天阅读了一下大型网络技术架构这本苏中的分布式缓存一致性hash算法这一节，针对大型分布式系统来说，缓存在该系统中必不可少，分布式集群环境中，会出现添加缓存节点的需求，这样需要保障缓存服务器中对缓存的命中率，就有很大的要求了： 　　采用普通方法，将key值进行取hash后对分布式缓存机器数目进行 ...

　　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 ...