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理解一致性雜湊演算法(consistent hashing)
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理解一致性雜湊演算法(consistent hashing)（轉）
根據上面的圖解分析，一致性雜湊演算法滿足了單調性和負載均衡的特性以及一般hash演算法的分散性，但這還並不能當做其被廣泛應用的原由，因為還缺少了平衡性。下面將分析一致性雜湊演算法是如何滿足平衡性的。hash演算法是不保證平衡的，如上面只部署了NODE1和NODE3的情況（NODE2被刪除的圖），object1
每天進步一點點——五分鐘理解一致性雜湊演算法(consistent hashing)
根據上面的圖解分析，一致性雜湊演算法滿足了單調性和負載均衡的特性以及一般hash演算法的分散性，但這還並不能當做其被廣泛應用的原由，因為還缺少了平衡性。下面將分析一致性雜湊演算法是如何滿足平衡性的。hash演算法是不保證平衡的，如上面只部署了NODE1和NODE3的情況（NODE2被刪除的圖），object1
一致性雜湊演算法(consistent hashing)
本文要解決的問題： 從原理上理解一致性雜湊演算法。 轉自：http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179/ 一致性雜湊演算法在1997年由麻省理工學院提出的一種分散式雜湊（DHT）實現演算法，設計目標是為了解決
詳解一致性雜湊演算法(consistent hashing)
根據上面的圖解分析，一致性雜湊演算法滿足了單調性和負載均衡的特性以及一般hash演算法的分散性，但這還並不能當做其被廣泛應用的原由，因為還缺少了平衡性。下面將分析一致性雜湊演算法是如何滿足平衡性的。hash演算法是不保證平衡的，如上面只部署了NODE1和NODE3的情況（NODE2被刪除的圖），object1
每天進步一點點——一致性雜湊演算法(consistent hashing)
根據上面的圖解分析，一致性雜湊演算法滿足了單調性和負載均衡的特性以及一般hash演算法的分散性，但這還並不能當做其被廣泛應用的原由，因為還缺少了平衡性。下面將分析一致性雜湊演算法是如何滿足平衡性的。hash演算法是不保證平衡的，如上面只部署了NODE1和NODE3的情況（NODE2被刪除的圖），object1
【轉】一致性雜湊演算法
在瞭解一致性雜湊演算法之前，最好先了解一下快取中的一個應用場景，瞭解了這個應用場景之後，再來理解一致性雜湊演算法，就容易多了，也更能體現出一致性雜湊演算法的優點，那麼，我們先來描述一下這個經典的分散式快取的應用場景。 場景描述 假設，我們有三臺快取伺服器，用於快取圖片，我們為這三臺快取伺服器編號為0
一致性雜湊（Consistent Hashing）原理
-轉自【http://afghl.github.io/2016/07/04/consistent-hashing.html】，僅供學習 看一些分散式相關的技術文章或書籍時，經常看到一個詞，一致性雜湊。對於這個技術一直似懂非懂。今天花了半天的時間好好研究了它的原理和實現，發現
查詢--深入理解一致性雜湊演算法
注：本篇部落格只是講述了一致性雜湊的思想，我們會在之後講述分散式雜湊表以及一致性雜湊的一種實現（Chord演算法）。 什麼是一致性雜湊演算法？ 引用自維基百科： 一致性雜湊是一種特殊的雜湊演算法。在使用一致雜湊演算法後，雜湊表槽位數（大小）的改變
分散式一致性演算法（一）一致性雜湊演算法（consistent hashing）
一 基本場景 比如你有 N 個 cache 伺服器（後面簡稱 cache ），那麼如何將一個物件 object 對映到 N 個 cache 上呢，你很可能會採用類似下面的通用方法計算 object 的 hash 值，然後均勻的對映到到 N 個 cache ； hash(o
Consistent Hashing 一致性雜湊演算法
按照我的理解方式 就是將所有的cache伺服器的標識分別hash到的值分佈到0-pow(2,32)中. 然後將你要取的key的hash值進行比較。取第一個大於key的hash值的伺服器。 如果從0-pow(2,32)也沒有找到，那麼則取最小hash值的伺服器。例如 上圖中， 伺服器 a 的hash值 為 1,
一致性雜湊演算法（consistent hashing)
一致性雜湊演算法在1997年由麻省理工學院提出的一種分散式雜湊（DHT）實現演算法，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。一致性雜湊修正了CARP使用的簡單雜湊演算法帶來的問題，使得分散式雜湊（DHT）可以在P2P環境
一致性雜湊演算法（consistent hashing）
應用場景： 在做伺服器負載均衡時候可供選擇的負載均衡的演算法有很多，包括： 輪循演算法（ RoundRobin）、雜湊演算法（ HASH）、最少連線演算法（ Least Connection）、響應速度演算法（ ResponseTime）、加權法（ Weight
LintCode Consistent Hashing（一致性雜湊演算法）
一般的資料庫進行horizontal shard的方法是指，把 id 對 資料庫伺服器總數 n 取模，然後來得到他在哪臺機器上。這種方法的缺點是，當資料繼續增加，我們需要增加資料庫伺服器，將 n 變為 n+1 時，幾乎所有的資料都要移動，這就造成了不 consistent。為了減少這種 naive 的 ha
Consistent Hashing一致性雜湊演算法
一、簡單介紹一致性雜湊演算法分散式儲存中，常常涉及到負載均衡問題，由於有多個數據儲存伺服器。因此當一個物件被儲存時候，它究竟應該存放到哪個資料儲存伺服器上面呢？這就是負載均問題。 又例如：現在假設有一個網站，最近發現隨著流量增加，伺服器壓力越來越大，之前直接
一致性雜湊演算法（consistent hashing）例子+測試。
一個簡單的consistent hashing的例子，很容易理解。 首先有一個裝置類，定義了機器名和ip： public class Cache { public String name; public String ipAddress; } 然後是主要的實現： pub
一致性雜湊演算法（consistent hash）的黑科技
這是一個來自Google的零記憶體消耗、均勻、快速、簡潔的一致性雜湊演算法 – Jump Consistent Hash 演算法的作者是Google的John Lamping和Eric Veach，論文原文連結 – 點這裡，一些討論 – 點這裡 整篇文章基於對論文原文的翻譯，摻雜自己的
關於一致性雜湊演算法
假設我們有 K 個機器，資料的雜湊值的範圍為 [0, MAX]。我們將整個範圍劃分為 m 個小區間（m 遠大於 K），每個機器負責 m/K 個小區間。當有新機器加入的時候，我們就將某幾個小區間的資料搬移到新機器上去。這樣，既不用全部重新計算雜湊值，搬移資料，也保持了各個機器上資料數量的均衡。 1
一致性雜湊演算法的基本原理-如何解決雜湊傾斜問題
在日常工作中，經常有這樣的情況，我們需要做hash，雜湊開資料到不同的區或節點。目標要的結果是要均勻雜湊，避免某個節點積累大量的資料，出現傾斜情況。 比如目前有N臺機器，過來的資料key，需要做雜湊key%N,分發到對應的節點上。 一致性雜湊演算法原理 為了解決has
一致性雜湊演算法原理
2018年11月12日 14:01:38 he582754810 閱讀數：6 個人分類： 分散式