隨着memcache、Redis以及其它一些內存K/V數據庫的流行，一致性哈希也越來越被開發者所了解。因為這些內存K/V數據庫大多不提供分布式支持(本文以redis為例)，所以如果要提供多台redis server來提供服務的話，就需要解決如何將數據分散到redis server ...

緣起 我有一個圖片存取服務，為了快速獲取圖片，我架起了3台緩存服務器，用簡單的Hash映射決定圖片存儲在哪台緩存上。比如: f(x) % 3 = 0 存儲在s0上 f(x) % 3 = 1 存儲在s1上 f(x) % 3 = 2存儲在s2上 某天，緩存負載過高，需要擴容1台，緩存數量 ...

一致性hash 前言 說出來大家可能不相信，我昨天做夢夢到自己在面試，然后面試官問了我這個問題哈哈~然后我就打算按照自己的理解寫一寫。如果有寫的不對的歡迎大家指正！ 直接開始 普通hash算法 普通hash算法就是把存儲的key取hash然后再對節點數取模之后判斷key所在節點的位置 ...

一致性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，經常用於分布式、負載均衡等。 原理 　　一致哈希是一種特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表中平均只需要對 個關鍵字 ...

一致性hash算法是分布式中一個常用且好用的分片算法、或者數據庫分庫分表算法。現在的互聯網服務架構中，為避免單點故障、提升處理效率、橫向擴展等原因，分布式系統已經成為了居家旅行必備的部署模式，所以也產出了幾種數據分片的方法： 1.取模，2.划段，3.一致性hash 前兩種有很大的一個問題就是需要 ...

在 go-zero 的分布式緩存系統分享里，Kevin 重點講到過一致性hash的原理和分布式緩存中的實踐。本文來詳細講講一致性hash的原理和在 go-zero 中的實現。 以存儲為例，在整個微服務系統中，我們的存儲不可能說只是一個單節點。 一是為了提高穩定，單節點宕機情況下，整個存儲 ...

本文是使用 golang 實現 redis 系列的第七篇， 將介紹如何將單點的緩存服務器擴展為分布式緩存。godis 集群的源碼在Github:Godis/cluster 單台服務器的CPU和內存等資源總是有限的，隨着數據量和訪問量的增加單台服務器很容易遇到瓶頸。利用多台機器建立分布式系統，分工 ...

典型的應用場景是： 有N台服務器提供緩存服務，需要對服務器進行負載均衡，將請求平均分發到每台服務器上，每台機器負責1/N的服務。 常用的算法是對hash結果取余數 (hash() mod N )：對機器編號從0到N-1，按照自定義的 hash()算法，對每個請求的hash()值按N取模，得到余數 ...