一致性哈希算法Zui早被用来解决分布式Cache问题的， 它的原理也是比较简单的，下面就有我带你揭开一致性哈希算法的真面目。.这也是一致性哈希算法相比于普通的哈希算法的优势， 弯道超车。 只有一个区间中的数据会收到影响，其他的数据不会受到影响，而普通的哈希算法会导致所有数据收到影响，缓存项的数据dou会被改变。

所以出现进阶问题：当缓存服务器数量发生变 害... 化时如何尽可Neng避免大量缓存一边失效？

f = Hash % ^

别担心... 这样一致性Hash就完成了。查找数据也是先映射、再顺时针行走找到第一台服务器。

这里0~^-1是顺时针放置还是逆时针放置， 网上的说法不一，虽然不影响算法，但统一会geng好。我在原论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on World Wide Web》中没有找到相应的描述， 离了大谱。 于是采用了网上的主流选择：顺时针放置0~^-。

答案就是一致性Hash。

暴力遍历就不要去想了否则缓存就没有意义了。一个自然的想法就是根据图片的名字Zuo一个映射， 将图片名字映射到0，1两个数字上面比方说有这样的映射函数：

而对于其他图片缓存位置并没有发生变化，影响的数据量从/ N 降为了 M，其中M是0号图片服务器到1号图片服务器之间的图片数量。需要重新获取的缓存数据量降低了雪崩问题自然也就Neng够得到缓解，未来可期。。

f = md5 %

分享名称：学习后端必须掌握的算法：一致性Hash 网站地址：https:///news/.html，共勉。

绝了... 为什么是2^-1呢？主要原因是第一次提出一致性Hash的论文是1997年发表的， 那时候32位机器还是主流，^-1是大的Integer。而现在64位早就普及了完全Ke以将这个值扩大到2^-。

一致性哈希的原理和实现

本文将深入探讨一致性哈希的原理、实现以及在分布式缓存中的应用，我晕...。

一致性哈希在分布式缓存中的应用

但假设现在我们图片太多了 需要再增加一台服务器分担压力，哈希函数必须geng改成0、、2映射，我们改为：

hen自然Ke以想到，增加多台服务器就好了嘛。我们在Hash环上生成0、 、2三台服务器的虚拟节点：，是不是？

对于每个数据，从映射的位置开始，顺时针行走，放置到碰到的第一个服务器上。比方说3、 230将会放到0号图片服务器， 交学费了。 232将会放到1号图片服务器，4175556547将会放到2号图片服务器：

破防了... 一致性哈希算法作为一种特殊的哈希算法,被广泛应用于分布式缓存、分布式文件系统和P2P网络等领域。在分布式缓存系统中,一致性哈希算法Ke以保证缓存数据的均匀分布,提高缓存效率。

减少图片服务器数量造成的后果亦是如此——在同一个时刻将会有大量缓存一边失效，称为“缓存雪崩”。失效了就会直接去后端服务器取， 对，就这个意思。 大量的请求直接透过缓存打到后端服务器，后端服务器极有可Neng承受不住压力而接连崩溃，到头来造成整个系统瘫痪。

放置服务器

原始问题：假设我们需要对一堆图片Zuo缓存， 缓存的图片放在了2台服务器上，当到来一个请求，应该如何知道请求的图片在哪台上面呢？

我们将数据也按照相同的方式放到0~^-1的某个数字上去：

放置数据

我是深有体会。 我Zui近kan的一期是利用一致性哈希算法来解决分布式缓存扩容带来的缓存雪崩的问题，我们来一起探讨下。， 指出一致性哈希算法Neng够减少数据迁移，提高扩容时的缓存命中率。在分布式系统中， 通常会采用负载均衡技术，如DNS轮询、哈希一致性算法等，将用户请求分发到不同的服务器，确保整体处理Neng力Zui大化。

于是服务器被放置到了0~^-1某个数字对应的位置上去：

总的来说... 、2三台服务器并没有均匀分布在环上，大量的图片数据dou被放到了0号服务器上，而hen少数据放到1、2号等其他图片服务器上，这种情况称之为Hash环偏斜。Ru果存放的是缓存则0号服务器崩溃就会引起缓存雪崩，Ru果存放的是数据则0号服务器就可Neng单点故障。

成dou网站建设公司_创新互联， 为您提供网站排名、网站设计公司、品牌网站建设、网站策划、企业建站、服务器托管

30元优惠券memcache分布式一致性hash Memcache分布式一致性哈希是一种解决分布式缓存中数据映射问题的算法，旨在Zui小化因节点增减而导致的数据迁移。 嗯，就这么回事儿。 为了实现缓存的分布式特性，我们Ke以使用一致性哈希算法或一致性哈希环来将缓存数据分布到不同的节点上。

而一致性哈希就Ke以hen好的解决这个问题， 一致性哈希对于增减节点只需要重定向环内的一小部分数据，只有部分缓存会失效，不会所有压力dou给到后端服务器上，具有hen好的容错性和 性。一致性哈希算法是一种分布式哈希技术，它解决了在分布式环境中数据分片和负载均衡的问题，妥妥的！。

具体的Zuo法是 在服务器IP后面增加编号，每一台服务器产生多个Hash值，就Neng放置在0~^-1的多个位置上了。这样一来顺时针行走Neng找到不同的服务器概率将会大大提高，避免了偏斜问题。虚拟的服务器节点数越多，偏斜出现的概率就越低。通常dou需要设置32或以上的虚拟节点数目，我见过甚至有设置500的，礼貌吗？。

按道理讲讲， 会有/N的缓存会失效，其中N是服务器的数量，比方说上述图片缓存，除了0图片、1图片，其余图片的存放位置dou变了失效的缓存有 / * = 4张图片：，我懵了。

1.介绍一致性哈希算法及其在分布式缓存中的应用，以及对一致性哈希算法原理的介绍。

我们都经历过... 一致性哈希算法Zui早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on World Wide Web》中被提出。

一致性哈希算法来实现分布式缓存。

md5是一个典型的哈希函数， 会产生128bit的值，模2后只可Neng是0或1，那么我们就出值，就Ke以知道图片缓存放在第几号服务器了：

Redis一致性哈希算法是一种高效的数据访问和负载均衡。缓存失效:当某个节点失效时只会影响到该节点所在区域的数据，不会影响到其他区域的数据，我悟了。。

把数据放到服务器上

我们将服务器像图片一样也进行哈希，服务器的“图片名称”一般就使用固定IP地址，Hash取模也不再是服务器数量，而是2^，Hash的方法也不局限于md5，用一个抽象的函数表示：，摸个底。