普通哈希:var x = hash(dataKey) % N一致性哈希:将数据的key的hashcode与存放数据的节点(如缓存节点)的IP(或服务器名)的hashcode都分布到同一个环形数值空间,比如0~2^32-1。然后,把数据的hashcode沿着顺时针方向找第一个存 ...
普通哈希:
var x = hash(dataKey) % N
一致性哈希:
将数据的key的hashcode与存放数据的节点(如缓存节点)的IP(或服务器名)的hashcode都分布到同一个环形数值空间,比如0~2^32-1。然后,把数据的hashcode沿着顺时针方向找第一个存放数据的节点的hashcode,找到的那个就是要存放的节点。
var dataValue = hash(dataKey) % N
var nodeValue = hash(nodeIP) % N
将dataValue沿数值空间顺时针寻找第一个nodeValue,找到的那个对应的node就是要存放数据的节点。
一致性哈希数据不均匀的问题:
通过增加虚拟节点的思路,为每个node设计多个虚拟节点(比如100个),虚拟节点可以在物理节点的IP的基础之上加上数字后缀。然后把虚拟节点hash分布到hash环。然后我们先按照上面的一致性哈希思路计算出需要存放的虚拟节点,然后再根据虚拟节点和物理节点的对应关系,找到具体的物理节点。
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原标题:一致性哈希速记
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