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一致性哈希 由於hash算法結果一般為unsigned int型，因此對於hash函數的結果應該均勻分布在[0,2^32-1]區間，如果我們把一個圓環用2^32 個點來進行均勻切割，首先按照hash(key)函數算出服務器(節點)的哈希值， 並將其分布到0～2^32的圓環上。用同樣的hash ...

一致性哈希算法在1997年由麻省理工學院提出的一種分布式哈希（DHT）實現算法，設計目標是為了解決因特網中的熱點(Hot spot)問題，初衷和CARP十分類似。一致性哈希修正了CARP使用的簡 單哈希算法帶來的問題，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P環境中真正得到應用 ...

/（n+1））,這顯然是不能接受的。 在設計分布式緩存集群的時候，需要考慮集群的伸縮性，也就是當向集群 ...

其實不管redis還好，Mysql也好 這種數據存儲介質，在分布式場景中都存在共同問題:即集群場景下服務路由。比如redis集群場景下，原本我們分3主3從部署。但萬一有一天出現訪問量暴增或其中一台機器掛了的場景，那么服務路由(一般采用HASH取模定位的方式)重新計算后 會面臨數據在新的節點找不到 ...

作者：吳香偉 發表於 2014/09/05 版權聲明：可以任意轉載，轉載時務必以超鏈接形式標明文章原始出處和作者信息以及版權聲明 數據分布是分布式存儲系統的一個重要部分，數據分布算法至少要考慮以下三個因素： 故障域隔離。同份數據的不同副本分布在不同的故障域，降低數據損壞的風險； 負載 ...

　　由於redis是單點，但是項目中不可避免的會使用多台Redis緩存服務器，那么怎么把緩存的Key均勻的映射到多台Redis服務器上，且隨着緩存服務器的增加或減少時做到最小化的減少緩存Key的命中率呢？這樣就需要我們自己實現分布式。 　　Memcached對大家應該不陌生，通過把Key映射 ...

在了解一致性哈希算法之前，最好先了解一下緩存中的一個應用場景，了解了這個應用場景之后，再來理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能體現出一致性哈希算法的優點，那么，我們先來描述一下這個經典的分布式緩存的應用場景。 1 、場景描述　　 　　假設，我們有三台緩存服務器，用於緩存圖片 ...