来源声明: http://blog.minidx.com/2008/01/27/446.html 先保存下来,以备后面研究,现在还看不懂! 哈希算法将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值,这个小的二进制值称为哈希值.哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式.如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母,随后的哈希都将产生不同的值.要找到散列为同一个值的两个不同的输入,在计算上是不可能的,所以数据的哈希值可以检验数据的完整性. 链表查找的时间效率为O(N),二分法为log2N,B+

一致性Hash算法 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.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

一.简介: 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance) 2.单调性(Monotonicity) 3.分散性(Spread) 4.负载(Load) 普通的哈希算法(也称硬哈希)采用简单取模的方式,将机器进行散列,这在cache环境不变的情况下能取得让人满意的结果,但是当cache环境动态变化时,这种静态取模的方式显然就不满足单调性的要求(当增加或减少一台机子时,几乎所有的存储内容都要被重新散列到别的缓冲区中). 一致性哈希算法的

一致性Hash算法: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点,完成Key到服务器的映射查找. 这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题,可以保证在上线.下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器. 当然,万事不可

一.一致性Hash算法原理 基本概念 一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1(即哈希值是一个32位无符号整形),整个哈希空间环如下: 整个空间按顺时针方向组织.0和232-1在零点中方向重合. 下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希,具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置,这里假设将上文中四台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下: 接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器:将数据

转载:http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5186728.html 一致性Hash算法 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.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个H

原文地址:http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5186728.html 一致性Hash算法 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.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这

直接上干活 /** * @version 1.0.0 * @@menu <p> * @date 2020/11/17 16:28 */ public class LoadBlance { static Map<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<>(); static { serverWeightMap.put("192.168.1.100", 1); serverWeightMap.put(

Hash算法详解 想象一下如果高级语言(Java,C++ ,C#)中如果没有实现类似List.Map等数据结构,企业级应用开发将是多么痛苦的事吧? Key-Value这种数据结构对于数据处理非常方便.在Java中是Map,在C#中是Dictionary.那么我们常用的HashMap是如何实现的呢? 存储数据有两种策略,数组和链表. 数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难:而链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易.那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构? 答案是肯

[一]一致性hash算法,基本实现分布平衡. package org.ehking.quartz.curator; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode { /** * 待添加入Hash环的服务器列表 */ private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", &qu

一.概述 1.我们的memcache客户端(这里我看的spymemcache的源码),使用了一致性hash算法ketama进行数据存储节点的选择.与常规的hash算法思路不同,只是对我们要存储数据的key进行hash计算,分配到不同节点存储.一致性hash算法是对我们要存储数据的服务器进行hash计算,进而确认每个key的存储位置.  2.常规hash算法的应用以及其弊端 最常规的方式莫过于hash取模的方式.比如集群中可用机器适量为N,那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K

散列表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法.顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙. 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 比如我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间.70/100=0.7,这个

参考博客: http://zha-zi.iteye.com/blog/1124484 http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3681042.html(参考了hashCode与equals) http://www.cnblogs.com/leesf456/p/5242233.html(转载了hashMap源码分析) http://www.cnblogs.com/mengfanrong/p/4034950.html http://blog.csdn.net/tan

前言 很多人到现在为止都总是问我算法该怎么学啊,数据结构好难啊怎么的,学习难度被莫名的夸大了,其实不然.对于一个学计算机相关专业的人都知道,数据结构是大学的一门必修课,数据结构与算法是基础,却常常容易被忽视,行业越浮躁,变化越快,开发平台越便捷,高级 API 越多,基本功的重要性就越容易被忽视.即使能意识到基础薄弱,肯下定决心腾出几个月时间恶补基本功不是件容易的事,尤其是参加工作后,琐事繁多,一时热血下定的决心能坚持一周都实属不易.数据结构与算法的学习难度经常被夸大,不少人甚至谈算法色变,尤其无

计算理论中,没有Hash函数的说法,只有单向函数的说法.所谓的单向函数,是一个复杂的定义,大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据.用“人 类”的语言描述单向函数就是:如果某个函数在给定输入的时候,很容易计算出其结果来:而当给定结果的时候,很难计算出输入来,这就是单项函数.各种加密函 数都可以被认为是单向函数的逼近.Hash函数(或者成为散列函数)也可以看成是单向函数的一个逼近.即它接近于满足单向函数的定义. Hash函数还有另外的含义.实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围.把大

为了为保证存储于区块链中的信息的安全与完整,区块链中使用了包含密码哈希函数和椭圆曲线公钥密码技术在内的大量的现代密码学技术,同时,这些密码学技术也被用于设计基于工作量证明的共识算法并识别用户. 在前边的文章中已经系统的讲述了密码学中的哈希算法,在本节,将会给大家介绍Hash算法在区块链中的应用! 概念回顾: 哈希函数:是一类数学函数,可以在有限合理的时间内,将任意长度的消息压缩为固定长度的二进制串,其输出值称为哈希值,也称为散列值. 以哈希函数为基础构造的哈希算法,在现代密码学中扮演着重要的角色

散列表,又叫哈希表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法.顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙. 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表.比如我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间.70/100=0

哈希计算就是努力的把比较大的数据存放到相对较小的空间中.最常见的哈希算法是取模法.下面简单讲讲取模法的计算过程.比如:数组的长度是5.这时有一个数据是6.那么如何把这个6存放到长度只有5的数组中呢.按照取模法,计算6%5,结果是1,那么就把6放到数组下标是1的位置.那么,7就应该放到2这个位置.到此位置,哈斯冲突还没有出现.这时,有个数据是11,按照取模法,11%5＝1,也等于1.那么原来数组下标是1的地方已经有数了,是6.这时又计算出1这个位置,那么数组1这个位置,就必须储存两个数了.这时,就

常见hash算法的原理   散列表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法.顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙. 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 比如我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间

计算理论中,没有Hash函数的说法,只有单向函数的说法.所谓的单向函数,是一个复杂的定义,大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据.用“人 类”的语言描述单向函数就是:如果某个函数在给定输入的时候,很容易计算出其结果来:而当给定结果的时候,很难计算出输入来,这就是单项函数.各种加密函 数都可以被认为是单向函数的逼近.Hash函数(或者成为散列函数)也可以看成是单向函数的一个逼近.即它接近于满足单向函数的定义. Hash函数还有另外的含义.实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围.把大

参考 Link 另外,这篇文章也提到了利用Hash碰撞而产生DOS攻击的案例: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/5990475.html DJB的算法实现核心是通过给哈希值(Key)乘以33(即左移5位再加上哈希值)计算哈希值 Zend HashTable的哈希算法异常简单:hashKey = key & nTableMask; 概况来说只要保证后16位均为0,则与掩码位于后得到的哈希值全部碰撞在位置0. 一 加法Hash 所谓的加法Hash就是把输入元素