Hash（哈希），亦称作散列或杂凑，指将输入通过散列算法变换成对应的散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是说散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，这种现象称为碰撞，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。
在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡的作用。
这里存在一种场景, 当一个缓存服务由多个服务器组共同提供时, key应该路由到哪一个服务.这里假如采用最通用的方式key%N(N为服务器数目), 这里乍一看没什么问题, 但是当服务器数目发送增加或减少时, 分配方式则变为key%(N+1)或key%(N-1).这里将会有大量的key失效迁移,如果后端key对应的是有状态的存储数据,那么毫无疑问,这种做法将导致服务器间大量的数据迁移,从而照成服务的不稳定. 为了解决类问题,一致性hash算法应运而生.
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Nginx 可以基于ngx_http_upstream_module模块提供服务器分组转发、权重分配、状态监测、调度算法等高级功能
使用服务器集群，即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务。具体来说，集群伸缩性又分为应用服务器集群伸缩性和数据服务器集群伸缩性。这两种集群对于数据状态管理的不同，技术实现也有很大的区别。
近年来，随着云计算和大数据等概念的出现，分布式系统得到了普及。有这样一种系统为许多高流量动态网站和 Web 应用程序提供分布式缓存，这其中就利用了一种称为一致性Hash的算法。
一、网站架构的伸缩性设计 01、不同功能进行物理分离实现伸缩 （1）纵向分离：将业务处理流程上得不同部分分离部署，实现系统的伸缩性； （2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，实现系统的伸缩性； 02
这两天看到技术群里，有小伙伴在讨论一致性hash算法的问题，正愁没啥写的题目就来了，那就简单介绍下它的原理。下边我们以分布式缓存中经典场景举例，面试中也是经常提及的一些话题，看看什么是一致性hash算法以及它有那些过人之处。
一致性hash算法，是麻省理工学院1997年提出的一种算法，目前主要应用于分布式缓存当中。 一致性hash算法可以有效地解决分布式存储结构下动态增加和删除节点所带来的问题。 在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了一致性hash算法，可以说一致性hash算法是分布式系统负载均衡的首选算法。
在 go-zero 的分布式缓存系统分享里，Kevin 重点讲到过一致性hash的原理和分布式缓存中的实践。本文来详细讲讲一致性hash的原理和在 go-zero 中的实现。
今天我们就来看看工作和面试中经常被点名的算法，一致性hash算法，并且我会介绍它在实际的应用场景并用代码实现出来。
在学习一致性hash算法之前，首先要考虑下为什么要使用它，使用它能解决什么样的问题。带着问题去学习相信理解起来会更容易。
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在研究分布式存储Ceph的CRUSH算法时，看到文章介绍它是一种特殊的一致性HASH算法，于是我便开始研究一致性HASH算法，做先期准备，发现理念确实接近,所以先研究一致性HASH算法的实现思路。
当单个节点（缓存服务器等）的能力达到上限，一般需要增加节点来打破瓶颈。在分布式系统中，扩容缩容操作极为常见。为了保证数据的均匀，一般情况会采用对key值hash，然后取模的方式，然后根据结果，确认数据落到哪台节点上。如：hash(key)%N，这的确实现了初步的分布式，数据均匀分散到了各个节点上，流量请求也均匀的分散到了各个节点；但出现以下情况：
在分布式系统中，随着数据量的增加和负载的变化，对于存储系统的扩容变得尤为重要。Redis作为一种高性能的内存数据库，其在扩容方面采用了一致性Hash算法，以实现无缝的数据分布和负载均衡。本篇博客将详细探讨Redis的扩容机制，同时深入解析一致性Hash算法，并提供相应的代码示例。
当一个缓存服务由多个服务器共同提供时，存在一个key应该路由到哪一个服务器的问题。假如采用最通用的方式 key % N(N为服务器的数目)， 当服务器数量发生增加或者减少时，分配方式则变成 key % (N+1)或者 key%(N-1)，这时候会有大量的key失效迁移，如果后端的key对应的是有状态的存储数据， 那么这种做法就会导致服务器间大量的数据迁移，从而造成服务器的不稳定，而使用槽映射的方式有一个缺点就是所有节点都需要知道槽与节点对应关系，如果client端不保存槽与节点对应的关系，client就需要实现重定向的逻辑。这时候使用一致性hash算法就很适合。
什么是Hash一致性算法？面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上。在此为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！今天的分享先从历史的角度来一步步分析，探讨一下到底什么是Hash一致性算法！
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在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求，起到负载均衡的作用。我们常想到的就是“哈希”，另外一个名词“一致性哈希”也经常被提起，甚至再面试中也会被经常被问。
一致性Hash和有权重的轮询是较为复杂的。不仅sofa-rpc中有，dubbo中也有，不过dubbo中实现的更复杂。
最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法，说面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上，问我有没有相应的学习资料推荐，当时上班，没时间回复，晚上回去了就忘了这件事，今天突然看到这个，加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！文末送书，长按抽奖助手小程序即可参与，祝君好运！
该系列博文会告诉你什么是分布式系统，这对后端工程师来说是很重要的一门学问，我们会逐步了解常见的分布式技术、以及一些较为常见的分布式系统概念，同时也需要进一步了解zookeeper、分布式事务、分布式锁、负载均衡等技术，以便让你更完整地了解分布式技术的具体实战方法，为真正应用分布式技术做好准备。
前几天在技术群里，看到有小伙伴在讨论一致性hash算法的问题，正好今天以这个为话题，简单介绍下它的原理。下边我们以分布式缓存中经典场景举例，面试中也是经常提及的一些话题，看看什么是一致性hash算法以及它有那些过人之处。
最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法，说面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上，问我有没有相应的学习资料推荐，当时上班，没时间回复，晚上回去了就忘了这件事，今天突然看到这个，加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！
原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：
关于一致性Hash算法，在我之前的博文中已经有多次提到了，MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分，对于为什么要使用一致性Hash算法和一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读。
面临的问题 首先，只有存储型的组件，我们才会使用一致性hash；计算型的服务增删节点对整个任务一般没影响，所以负载均衡直接用random就可以。那么像redis、memcache怎么实现负载均衡的呢?
互联网公司中，绝大部分都没有马爸爸系列的公司那样财大气粗，他们即没有强劲的服务器、也没有钱去购买昂贵的海量数据库。那他们是怎么应对大数据量高并发的业务场景的呢？ 这个和当前的开源技术、海量数据架构都有着不可分割的关系。比如通过mysql、nginx等开源软件，通过架构和低成本的服务器搭建千万级别的用户访问系统。 怎么样搭建一个好的系统架构，这个话题我们能聊上个七天七夜。这里我主要结合Redis集群来讲一下一致性Hash的相关问题。
简单粗暴，直接有效。只需要预估好数据规划好节点。就能保证一段时间的数据支撑。使用HASH算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求，起到负载均衡+分而治之的作用。
一致性hash是用来解决什么问题的？ 先看一个场景 有n个cache服务器，一个对象object映射到哪个cache上呢？ 可以采用通用方法计算object的hash值，然后均匀的映射到到n个cache hash(object) % n 初始阶段运行正常，但当cache服务器发生变动后就会出现问题 例如 （1）一个cache服务器down掉了，这样所有映射到此cache的对象都会失效，需要把此cache移除，这时候映射公式变成了 hash(object) % (n-1) （2）由于访问
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
阅读目录 背景 虚拟桶(virtual buckets) 实现 总结 背景 关于数据分片讨论最多的是一致性hash，然而它并不是分布式设计中的银弹百试百灵。 在数据稳定性要求比较高的场景下它的缺点是不能容忍的。 比如在Redis分布式缓存设计中，使用一致性Hash进行key分片存储，通过虚拟节点最大化降低添加或删除节点带来的影响。这里强调降低二字，即是它还是有影响的，在一般情况下我们还可以接受。 但是某些场景下要求动态扩容无影响就无法满足了。 上次(探索c#之一致性Hash详解)提到过Hash取
如今云计算、大数据、物联网、AI的兴起，使得分布系统得到了前所未有的广泛应用，然而由于分布式系统具有极高的复杂度，带来了许多难题，一致性哈希就是为了解决分布式难题之一应运而生的，本篇主要图示讲解一致性哈希的原理及其应用，助力码农变身。
随着业务系统越来越大,我们需要对API的访问进行更多的缓存,使用Redis是一个很好的解决方案.
负载均衡是什么鬼？从字面意思来看，它应该有两层意思分别是负载和均衡。而对于系统负载均衡它同样具有两层意思，其中系统负载指的系统能够承载的最大访问流量，系统均衡指的是前端请求要均匀地分配给后端机器，同时，同一用户要尽可能分配给同一机器。系统通过负载均衡以后具有如下好处：
假设现在有5台服务器，然后有10万份的文件数据，想这些文件平均的分布在5台服务器上，平均每台2万份，用来分摊缓存压力。如果仅仅只是直接把文件分布在这5台服务器，自然是可以的，但是当要读取文件的时候，需要访问这5台服务器，因为不知道某个文件具体放在了哪台服务器，这就导致了效率低下，也没有起到缓存的作用了。
一、网站架构的伸缩性设计 1.1 不同功能进行物理分离实现伸缩 （1）纵向分离：将业务处理流程上得不同部分分离部署，实现系统的伸缩性； image （2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，实现系统的
本文介绍了分布式系统中一致性hash算法的相关研究，包括一致性hash算法的背景、原理和应用。同时，文章还探讨了分布式系统中leader election和数据一致性等相关问题，并举例说明了Paxos和Raft算法在分布式系统中的应用。
当服务器的数据量和访问量很大的时候，我们可能需要寻找一种解决方案去解决诸如分布式、缓存优化的问题，这也是面试高级或资深服务器开发经常会遇到的问题。 我们先以一个例子来说明为什么要使用一致性哈希算法，这里以著名的开源缓存库memcache来说明： MemCache是什么 MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。MemCaChe是一个存储键值对的HashMap
一致性Hash算法背景，一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。
所以本质来讲：我们需要一个可以将输入值“压缩”并转成更小的值，这个值通常状况下是唯一、格式极其紧凑的，比如uint64：
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