很好的解决的哈希方法存在的稳定性问题，当节点加入或退出时，仅影响该节点哈希环上顺时针相邻的后继节点。

当一个用户访问服务器A的时候，该台服务器A会保存这台服务器的session，但是当下次再访问的时候，被负载均衡算法可能算到了不同的服务器B，服务器B中没有用户的session，会要求用户再次登录。因为客户端发起的请求是无穷无尽的，所以对于的哈希值也是无穷大

我们知道，在分布式系统中当数据量无法使用单机进行存储时，最简单粗暴的方法就是水平扩展：加机器，搞集群。最开始的解决方案就是首先给5台机器分别编号：1、2、3、4、5 当对一个数据进行操作时首先计算key的hash然后对机器数量5进行取余，得出的余数就是需要

关于一致性哈希算法的原理，网上有很多介绍，在此只是简单介绍一下，不做详细说明。一致性哈希算法可以将数据尽可能平均的存储到N台缓存服务器上，提高系统的负载均衡，并且当有缓存服务器加入或退出集群时，尽可能少的影响现有缓存服务器的命中率，减少数据对后台服务的大量

Hash设计的原则是尽量使元素均匀分布，从而最大处利用内存。可以说散列函数在当代计算机和网络系统中所起的重要作用大家应该 都有目共睹了，特别是在目前这个分布式应用爆炸的时代，这个方面的知识只会越来越引起人们的重视，本文重在从 Memcached 这个流行的

我们知道，在分布式系统中当数据量无法使用单机进行存储时，最简单粗暴的方法就是水平扩展：加机器，搞集群。最开始的解决方案就是首先给5台机器分别编号：1、2、3、4、5 当对一个数据进行操作时首先计算key的hash然后对机器数量5进行取余，得出的余数就是需要

前言一致性哈希算法在分布式系统的应用还是十分广泛的，本文尽量结合业务场景快速讲解一致性哈希算法的应用及与其相关的话题。1 分布式缓存随着业务的扩展，流量的剧增，单体项目逐渐划分为分布式系统。对于经常使用的数据，我们可以使用Redis作为缓存机制，减少数据层

首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题场景，借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题；接下来会对这个算法进行相对详细的描述，并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题。分布式缓存问题假设我们有一个网站，最近发现随着流量增加，服务器压力越来

前言在我们的日常web应用开发当中memcached可以算作是当今的标准开发配置了。相信memcache的基本原理大家也都了解过了，memcache虽然是分布式的应用服务，但分布的原则是由client端的api来决定的，api根据存储用的key以及已知的服

可以说散列函数在当代计算机和网络系统中所起的重要作用大家应该都有目共睹了，特别是在目前这个分布式应用爆炸的时代，这个方面的知识只会越来越引起人们的重视，本文重在从 Memcached 这个流行的分布式应用的场景中来对一致性哈希散列的几个主流算法做一些比较和

可自定义节点数据类型可自定义hash函数原理一致性哈希可应用于负载均衡、分布式缓存等场景中，以下以分布式缓存为例。传统方式如，现有N个缓存实例，将一个对象object映射到某一个缓存上可以采取取模方式 hash % N我们称之为简单hash算法。一般，简单

Consistent Hashing based Key-Value Memory Storage基于一致性哈希的分布式内存键值存储——CHKV。目前的定位就是作为 Cache，DataBase 的功能先不考虑。NameNode 失效则整个系统不可用。Da

最后，我们还将探究一个实际例子。还记得你在大学里学到的那种传统的朴素哈希方法吗？使用哈希函数，我们确保计算机程序所需的资源能够高效地存储在内存中，从而确保内存中的数据结构均匀地加载。经典的哈希方法使用哈希函数来生成伪随机数，然后除以内存空间的大小，将随机标