一致性hash算法(consistent hashing and HRW )

一致性hash算法(consistent hashing and HRW )

       为什么需要一致性hash算法？

在缓存应用层面，如何保证数据访问的平横性，单调性？

平横性：主要是数据的平均分布，及当集群中某一个缓存服务失效，数据也能够正常分布

单调性：当数据插入某个缓存之后，再次调用，同样会落到对应的缓存上面。

两个算法比较：

consistent hashing：通常做法就是通过一个环状来对缓存的key进行均横分布，如果不能命中，查找相邻节点。另外，通过虚拟结点部分解决

数据的平横性问题（不能根本解决）。因为，节点如果失效较多，数据还是不均横。

RendezvousHash：HRW，高可能随机权重算法，这个算法的NB之处就在于解决了上面两个问题。

看图：

可以看出，完胜。

我们代码中如何操作：

1 初始化

2 通过KEY取对应的hash

3 与业务中的REDIS缓存实例进行映射

这样，redis就可以横向扩展了。

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