一致性雜湊演算法原理
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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
一致性雜湊演算法原理及其在分散式系統中的應用
分散式快取問題 假設我們有一個網站，最近發現隨著流量增加，伺服器壓力越來越大，之前直接讀寫資料庫的方式不太給力了，於是我們想引入Memcached作為快取機制。現在我們一共有三臺機器可以作為Memcached伺服器，如下圖所示。 很顯然，最簡單的策略是將每一次Memcached請求隨機發送到一臺Memca
一致性雜湊演算法的基本原理-如何解決雜湊傾斜問題
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關於一致性雜湊演算法
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【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
SM3密碼雜湊演算法原理
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分散式memcache 一致性雜湊演算法（採用環狀資料結構）
<?php #分散式memcache 一致性雜湊演算法（採用環狀資料結構） class ConsistentHashMemcache { private $virtualNode=''; #用於儲存虛擬節點個數 private $realN
Redis一致性雜湊演算法
場景描述 假設有N臺快取伺服器，現在我們希望把3萬張圖片快取到這些伺服器上。目標：快取儘可能均勻分佈在各伺服器上，以上它們能夠平攤快取壓力。那麼可以： 無任何規律的將3萬張圖片平均快取到所有伺服器上。但當需訪問某圖片時，需要遍歷所有伺服器所有快取項，效率太
關於一致性雜湊演算法的簡單講解
傳統的取模方式例如10條資料，3個節點，如果按照取模的方式，那就是node a: 0,3,6,9node b: 1,4,7node c: 2,5,8當增加一個節點的時候，資料分佈就變更為node a:0,4,8node b:1,5,9node c: 2,6node d: 3,7總結：資料3,4,5,6,7,8
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
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
一致性雜湊演算法在分散式場景中的應用
文章概要 本文將會從實際應用場景出發，介紹一致性雜湊演算法（Consistent Hashing）及其在分散式系統中的應用。首先本文會描述一個在日常開發中經常會遇到的問題場景，藉此介紹一致性雜湊演算法以及這個演算法如何解決此問題；接下來會對這個演算法進行相對詳細的描述，並討論一些如虛擬節
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
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)
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三分鐘看懂一致性雜湊演算法
受一篇“五分鐘看懂”的啟發，來個譁眾取寵的標題 一致性雜湊演算法，作為分散式計算的資料分配參考，比傳統的取模，劃段都好很多。 在電信計費中，可以作為多臺訊息介面機和線上計費主機的分配演算法，根據session_id來分配，這樣當計費主機動態伸縮的時候，因為session_i
布隆過濾器、一致性雜湊演算法總結
認識布隆過濾器 不安全網頁的黑名單包含 100 億個黑名單網頁，每個網頁的 URL 最多佔用 64B。 現在想要實現一種網頁過濾系統，可以根據網頁的 URL 判斷該網頁是否在黑名單上，請設計該系統。 1.該系統允許有萬分之一以下的判斷失誤率。 2.使用的額外空間不要超過 3
[轉]理解一致性雜湊演算法(consistent hashing)
[size=medium]一致性雜湊演算法原理[url]http://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html[/url]白話解析一致性雜湊演算法(Excellent)[url]http://www.zsythink.net/archiv
一致性雜湊演算法與C++實現
一. 演算法解決問題 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
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