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。
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hash运算，然后比较节点和数据的hash值，数据值和节点最相近的节点作为处理节点。为了分布得更均匀，通过使用虚拟节点的方式，每个节点计算出n个hash值，均匀地放在hash环上这样数据就能比较均匀地分布到每个节点。 1、原理 (1)环形Hash空间 按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0~(2^32)-1的数字空间中。 现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。如下图
哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。 手撸过JVM、内存池、垃圾回收算法、synchronized、线程池、NIO、三色标记算法…
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。
hash算法有很多种。比如MD5、SHA1、SH2（SHA224、SHA256、SHA384和SHA512）、SH3、RIPEMD-160。
小伙伴们在上网或者搞程序设计的时候，总是会听到关于“哈希(hash)”的一些东西。比如哈希算法、哈希表等等的名词，那么什么是hash呢？
Kafka 支持的压缩算法还挺多的，这一篇来站在Kafka的角度看一下压缩算法。就当前情况来说，支持GZIP、Snappy、LZ4 这三种压缩算法。具体是通过compression.type 来开启消息压缩并且设定具体的压缩算法。
传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概 率 下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义 上来 说，要设计一个 hash 算法，对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外，还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息。 而 Google 的 simhash 算法产生的签名，可以满足上述要求。出人意料，这个算法并不深奥，其思想是非常清澈美妙的。
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。
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。
摘要 HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合JDK1.7和JDK1.8的区别，深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。 简介 Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeM
马克·吐温曾经说过，所谓经典小说，就是指很多人希望读过，但很少人真正花时间去读的小说。这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍。
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。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：何甜甜在吗 链接：https://juejin.cn/post/6916150628955717646 写在前面 在介绍具体方案之前，首先先介绍一下常见的加密算法。加密算法可以分为三大类： 对称加密算法 非对称加密算法 Hash算法 对称加密算法 加密和解密使用相同的密钥。对称加密算法加密解密速度快，但安全性较差 常见的对称加密算法：DES、3DES、DESX、Blowfish、IDEA、RC4、RC5、RC6和AES 非对称加密算法 加密和解密使用不同的密钥
hash是密码学和平时的程序中经常会用到的一个功能，如果hash算法设计的不好，会产生hash碰撞，甚至产生碰撞攻击。
布隆过滤器(BloomFilter)是由只存0或1的位数组和多个hash算法, 进行判断数据一定不存在或者可能存在的算法.
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。
MurmurHash可以将一个字符串hash出一个碰撞率极低的long型数值，且效率很高
HashMap是日常开发中经常会用到的一种数据结构，在介绍HashMap的时候会涉及到很多术语，比如时间复杂度O、散列(也叫哈希)、散列算法等，这些在大学课程里都有教过，但是由于某种不可抗力又还给老师了，在深入学习HashMap之前先了解HashMap设计的思路以及以及一些重要概念，在后续分析源码的时候就能够有比较清晰的认识。
Jedis作为推荐的java语言redis客户端，其抽象封装为三部分：
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
首先说一下hash冲突吧，hash冲突在hash表中一般情况下是会遇到的； hash冲突指的是你在向hash表中存数据时，首先要通过key值进行指定的hash算法进行计算，然后得到一个值，这个值就是你要将这个key对应的value存入的地址。但是在这个地址中已经有值存在，所以这个时候就发生了hash冲突，不同的key通过hash算法得到了对应的同一个值。
Jedis设计 Jedis作为推荐的java语言redis客户端，其抽象封装为三部分： 对象池设计：Pool，JedisPool，GenericObjectPool，BasePoolableObjectFactory，JedisFactory 面向用户的redis操作封装：BinaryJedisCommands，JedisCommands，BinaryJedis，Jedis 面向redis服务器的操作封装：Commands，Client，BinaryClient，Connection，Protocol 其类
map通常是一种无序键值对的集合，map存在的意义主要是利用map的结构根据key来快速检索数据，在go中也是这样的。 map 也是一种集合，我们可以像遍历数组或者切片一样遍历它，但是需要注意的是map是无序的。
一致性hash算法java版本简单实现 package com.java4all.grouth.consistent; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; /** * 一致性hash算法java简易实现 * @au
摘要算法又称哈希算法，它表示输入任意长度的数据，输出固定长度的数据，相同的输入数据始终得到相同的输出，不同的输入数据尽量得到不同的输出。
上图中，假设我们查找的是”a.png”，由于有4台服务器（排除从库），因此公式为hash(a.png) % 4 = 2 ，可知定位到了第2号服务器，这样的话就不会遍历所有的服务器，大大提升了性能！
今天我想先给大家科普下一致性哈希算法这块，因为我下一篇文章关于缓存的高可用需要用到这个，但是又不能直接在里面写太多的代码以及关于一致性hash原理的解读，这样会失去对于缓存高可用的理解而且会造成文章很长，有担心有些朋友还没接触过一致性哈希算法，所以，我就将它单独拎出来讲一下。
从emule诞生到现在也已经有了两年左右时间了，随着emule的普及，喜欢他的人也越来越多，但是由于emule对技术相应有一个门槛，不像bt那么容易上手，所以很多朋友很长时间以来一直都有这样或那样的疑问，今天是周末我也献献丑，写一篇关于hash的文章。
一致性哈希算法（Consistent Hashing）最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出。简单来说，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：
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。
1，一致性哈希算法诞生的背景 技术和业务是相互推动，共同前进的。一致性哈希算法的产生也源于业务的需求。随着业务的增长，一台单机 已经不能满足业务的需要，分布式架构应运而生。分布式环境下，多台机器需要协同作业，如果保证数据在分布式 环境下的一致性，就成为了亟待解决的问题。一致性哈希算法，就是为了解决多台机器，在动态增删的情况下，能够 最大限度地保证信息的一致性。 一致性哈希算法是一种分布式哈希算法，设计目标是为了解决互联网中的热点(Hot spot)问题。一致性哈希算法 设计初衷和CARP十分类似。CARP，即Composition/Aggregation Principle，组合/聚合原则。CARP的目标之一，是为 了改善服务的可用性。在多台服务器环境下，进行故障转移，提高系统的可用性。一致性哈希修正了CARP使用的简单 哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。
这篇文章我们来聊一聊JDK1.8中，HashMap的具体实现。并结合JDK1.7，来看看HashMap有哪些改进。
hash算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系,(每一个真实值只能有一个键值,但是一个键值可以对应多个真实值),这样可以快速在数组等条件中里面存取数据.
作者：美团点评技术团队 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
HashMap详解
挂断电话后，我赶紧登录12306改掉了我的密码，还好我各个网站的密码不一样，这样就能很好的避免被撞库了。
HashMap是程序员使用频率较高的一种用于映射（键值对）处理的数据类型，随着JDK（Java Development Kit）版本的更新，HashMap也在不断被优化。其中JDK1.8在HashMap底层引入了红黑树的数据结构并对其扩容进行了优化等。本文将结合JDK1.7与JDK1.8对HashMap进行分析，浅析HashMap在JDK1.8中的改进。
JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，引入红黑树的数据结构和扩容的优化。 Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示：
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
本文作者：jeffhe，腾讯 IEG 开发工程师 提到hash，相信大多数同学都不会陌生，之前很火现在也依旧很火的技术区块链背后的底层原理之一就是hash，下面就从hash算法的原理和实际应用等几个角度，对hash算法进行一个讲解。 1、什么是Hash Hash也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的Hash算法，而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算
url hash架构对url进行一次hash算法，然后通过hash结果找到对应的服务器。因为针对单一个url的hash结果是一样的，所以理论上这个url会被永久分配到固定的一台服务器上。另外因为经过了hash算法，所以分配url就很均匀，同时访问量也可以达到均衡。
上一节，我们一起学习了，在Java中如何构建高性能队列，里面牵涉到很多底层的知识，不知道你有Get到多少呢？！
Hash也称散列、哈希，对应的英文都是Hash。基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的Hash算法，而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算法。
Redis集群模式的工作原理说一下？在集群模式下，key是如何寻址的？寻址都有哪些算法？了解一致性hash吗？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
