Java语言中,Object对象有个特殊的方法:hashcode(), hashcode()表示的是JVM虚拟机为这个Object对象分配的一个int类型的数值,JVM会使用对象的hashcode值来提高对HashMap.Hashtable哈希表存取对象的使用效率. 关于Object对象的hashCode()返回值,网上对它就是一个简单的描述:“JVM根据某种策略生成的”,那么这种策略到底是什么呢?我有一个毛病,遇到这种含糊其辞的东西,就想探个究竟,所以,本文就将hashCode()本地方法的实

深入理解 hashcode 和 hash 算法 2017年12月30日 23:06:07 阅读数:5197 标签: hashhashmaphashcode二进制 更多 个人分类: jdk-源码  https://blog.csdn.net/qq_38182963/article/details/78940047 摘要 二进制计算的一些基础知识 为什么使用 hashcode String 类型的 hashcode 方法 为什么大部分 hashcode 方法使用 31 HashMap 的 hash

1 如果两个对象相同,那么它们的hashCode值一定要相同.也告诉我们重写equals方法,一定要重写 hashCode方法,同一个对象那么hashcode就是同一个(同一个对象什么都是相同的).2 如果两个对象的hashCode相同,它们并不一定相同,这里的对象相同指的是用eqauls方法比较. Object类中hashCode()方法的声明如下: Object类中hashCode()方法的声明如下:1 public native int hashCode();可以看出,hashCode()

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

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

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

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

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

缓存作为数据库前的一道屏障,它的可用性与缓存命中率都会直接影响到数据库,所以除了配置主从保证高可用之外还需要设计分布式缓存来扩充缓存的容量,将数据分布在多台机器上如果有一台不可用了对整体影响也比较小.不多说,你懂我意思的! 缓存的分布式集群和应用服务器不同,缓存的分布式是每台机器上的缓存数据是不一样的,不像应用服务器是无状态的,每台机器上的服务是一致的.缓存访问请求不可以在缓存服务器集群中的任意一台处理,必须找到缓存有需要数据的服务器.所以保证在新上线机器和删除机器的时候整个集群中的已经缓存的数

一.分布式算法 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N ):对机器编号

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

32的整数环(这个环被称作一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布范围同样为0~232)将节点放置在这个Hash 环上.然后根据KEY值计算得到其Hash值(其分布范围也同样为0~232 ),然后在Hash环上顺时针查找距离这个KEY的Hash值最近的节点,完成KEY到节点的Hash映射查找.         一致性哈希所带来的最大变化是,当然根据集群规模和负载均衡的精度需求,这个值应该根据具体情况具体对待. 代码实现(Java): https://github.com/Jerome

一.分布式算法 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N ):对机器编号

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

关于这个问题,查阅了网上的资料,发现证明过程太繁琐,这里我用了反证法. java.lang.Object.hashCode()的返回值到底是不是对象内存地址? hashCode契约 说到这个问题,大家的第一反应一定和我一样——去查Object.hashCode的源码,但翻开源码,看到的却是这样的(Oracle JDK 8): /** * Returns a hash code value for the object. This method is * supported for the ben

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

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

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