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 ...

/（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 ...

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 ...

一 引言 當前memcached，redis這類分布式kv緩存已經非常普遍。我們知道memcached的分布式其實是一種"偽分布式"，也就是它的服務器節點之間其實是無關聯的，之間沒有網絡拓撲關系，由客戶端來決定一個key要存放在哪台機器。 具體來講，假設我們有多台memcached服務器，編號 ...

分布式一致性hash算法簡介 當你看到“分布式一致性hash算法”這個詞時，第一時間可能會問，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，我們先來了解一下這幾個概念。 分布式 分布式（distributed）是指在多台不同的服務器中部署不同的服務模塊 ...

今天閱讀了一下大型網絡技術架構這本蘇中的分布式緩存一致性hash算法這一節，針對大型分布式系統來說，緩存在該系統中必不可少，分布式集群環境中，會出現添加緩存節點的需求，這樣需要保障緩存服務器中對緩存的命中率，就有很大的要求了： 　　采用普通方法，將key值進行取hash后對分布式緩存機器數目進行 ...

　　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 ...