一.概述 在分布式环境下,开发者通常会遇到一些分布存储的场景,例如数据库的分库分表(比如用户id尾号为1的放入数据库1,id尾号为2的放入数据库2):又如分布式缓存数据的获取(比如根据ip地址进行缓存数据的分布存放).在这种情况下,如何快速的将数据放入指定的位置,又如何快速获取是个最基本的要求,对于这种实现,有以下两种常用的方式: 1.配置中心拉取:这种情况下,数据的路由都会通过这一个中心节点取拉起配置,具体的方式如下: 这种模式下的优点和缺点都很明显,优点就是方便维护,后面弹性扩展都只需要对配

web qq 获取好友列表hash算法 在使用web qq的接口进行好友列表获取的时候,需要post一个参数:hash 在对其js文件进行分析之后,发现计算hash的函数位于: http://0.web.qstatic.com/webqqpic/pubapps/0/50/eqq.all.js 这个文件中: P = function(b, i) { for (var a = [], s = 0; s < i.length; s++) a[s % 4] ^= i.charCodeAt(s); var

转自:http://colobu.com/2015/04/13/consistent-hash-algorithm-in-java-memcached-client/ memcached Java客户端spymemcached的一致性Hash算法 最近看到两篇文章,一个是江南白衣的陌生但默默一统江湖的MurmurHash,另外一篇是张洋的一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用.虽然我在项目中使用memcached的java客户端spymemcached好几年了,但是对它的一致性哈希算法的细节从来

Java代码实现了一致性Hash算法,并加入虚拟节点.,具体代码为: package com.baijob.commonTools;   import java.util.Collection; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap;   /** * 一致性Hash算法 * 算法详解:http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393 * 算法实现:https://we

目前我们很多时候都是在做分布式系统,但是我们需把客户端的请求均匀的分布到N个服务器中,一般我们可以考虑通过Object的HashCodeHash%N,通过取余,将客户端的请求分布到不同的的服务端.但是在分布式集群中我们通常需要添加或删除服务器,所以通过取余是不行的.一致性Hash就是为了解决这个问题. Consistent Hashing 一致性Hash的原理 1.环型Hash空间 根据常用的Hash,是将key哈希到一个长为2^32的桶中,即0-2^32-1的数字空间,最后通过首尾相连,我们可

转载 https://blog.csdn.net/Walk_er/article/details/74976146 hash算法是一个摘要算法(yy:描述性算法:可以给一个物体确切的描述,但是不能通过这个描述去确定这个物体):,从数据A的基础上,获取一个新的数据B,那么B就是A的指纹,它从某种程度上“描述”了A. 指纹数据一般都是整型数据. hash算法有很多应用: 加密:MD5 SHA1等:辨数据完整性(是否被篡改过):编程领域它还可以用在快速存取上,也就是Hash表. 哈希算法并不是一个特定

导读:今天看了java里面关于hashmap的相关源码(看了java6和java7),尤其是resize.transfer.put.get这几个方法,突然明白了,为什么我之前考数据结构死活考不过,就差那么一点点.答:代码积累太少了!这段时间,看了java的源码.演变过程等,被虐的很惨,但是,很开心! 本篇文章,主要介绍解决hash算法冲突的方法 一.基本概念 散列表: hash:a mixture of meat, potatoes, and vegetables cut into small

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算法和一致性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2 32 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, 2 32 -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, 2 32 -1]),接着

追求极致才能突破极限 一.案例背景 1.1 系统简介 首先看一下系统架构,方便解释: 页面给用户展示的功能就是,可以查看任何一台机器的某些属性(以下简称系统信息). 消息流程是,页面发起请求查看指定机器的系统信息到后台,后台可以查询到有哪些server在提供服务,根据负载均衡算法(简单的轮询)指定由哪个server进行查询,并将消息发送到Kafka,然后所有的server消费Kafka的信息,当发现消费的信息要求自己进行查询时,就连接指定的machine进行查询,并将结果返回回去. Server

一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法.或者数据库分库分表算法.现在的互联网服务架构中,为避免单点故障.提升处理效率.横向扩展等原因,分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式,所以也产出了几种数据分片的方法: 1.取模,2.划段,3.一致性hash 前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数,即节点数不能变,不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点,变了分片规则就需要改变,需要迁移的数据也多. 那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢? 一致性hash:对节点和数据,都做一次has

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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

[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

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

一.简介 大家都知道,HashMap中定位到桶的位置 是根据Key的hash值与数组的长度取模来计算的. JDK8中的hash 算法: static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 取模算法: hash(key)&(length-1) 二.深入分析 1.取模算法为什么用的是位与运算? 由于位运算直接对内存数据进行操

现在很多公司面试都喜欢问java的HashMap原理,特在此整理相关原理及实现,主要还是因为很多开发集合框架都不甚理解,更不要说各种其他数据结构了,所以造成面子造飞机,进去拧螺丝. 1.哈希表结构的优势? 哈希表作为一种优秀数据结构 本质上存储结构是一个数组,辅以链表和红黑树 数组结构在查询和插入删除复杂度方面分别为O(1)和O(n) 链表结构在查询和插入删除复杂度方面分别为O(n)和O(1) 二叉树做了平衡 两者都为O(lgn) 而哈希表两者都为O(1) 2.哈希表简介 哈希表本质是一种(ke

学习记录: 一致性Hash算法原理及java实现:https://blog.csdn.net/suifeng629/article/details/81567777 一致性Hash算法介绍,原理,及使用场景:https://blog.csdn.net/cbmljs/article/details/88021598 纯转载,侵删

consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出,目前在cache 系统中应用越来越广泛: 1 基本场景 比如你有 N 个 cache 服务器(后面简称 cache ),那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到到 N 个 cache : hash(object)%N 一切都运行正常,

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(

参看了 https://github.com/awnuxkjy/recommend-system 对方用了 余弦 函数实现相似度计算,我则用的是 hanlp+hash 算法(Hash算法总结) 再看服务器的工作情况