一致性哈希算法应用及优化(最简洁明了的教程)

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哈希常见算法及原理

计算与数据结构篇 - 哈希算法 (Hash)

哈希算法的定义和原理非常简单，基本上一句话就可以概括了。将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。

构成哈希算法的条件：

从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit，最后得到的哈希值也大不相同；

散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小；

哈希算法的执行效率要尽量高效，针对较长的文本，也能快速地计算出哈希值。

哈希算法的应用(上篇)

安全加密

说到哈希算法的应用，最先想到的应该就是安全加密。最常用于加密的哈希算法是 MD5（MD5 Message-Digest Algorithm，MD5 消息摘要算法）和 SHA（Secure Hash Algorithm，安全散列算法）。

除了这两个之外，当然还有很多其他加密算法，比如 DES（Data Encryption Standard，数据加密标准）、AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准）。

前面我讲到的哈希算法四点要求，对用于加密的哈希算法来说，有两点格外重要。第一点是很难根据哈希值反向推导出原始数据，第二点是散列冲突的概率要很小。

不过，即便哈希算法存在散列冲突的情况，但是因为哈希值的范围很大，冲突的概率极低，所以相对来说还是很难破解的。像 MD5，有 2^128 个不同的哈希值，这个数据已经是一个天文数字了，所以散列冲突的概率要小于 1-2^128。

MySQL数据库的哈希和索引优化技巧

MySQL是广泛使用的关系型数据库管理系统，它的性能优化在大型应用中至关重要。其中，哈希和索引技巧在提升数据库查询速度和提高性能方面起着非常重要的作用。本文将重点讨论MySQL数据库的哈希和索引优化技巧，以帮助读者更好地了解和应用这些技术。

一、哈希优化技巧

1.选择适当的哈希算法

哈希算法是将数据映射到哈希表的关键步骤。在选择哈希算法时，应根据具体的应用场景和数据特点来确定。常见的哈希算法有MD5、SHA-1、CRC32等，每种算法都有自己的特点和适用范围。根据实际情况选择适当的哈希算法可以提高哈希表的效率和性能。

2.合理设置哈希表的大小

哈希表的大小直接影响哈希查找的效率。如果哈希表的大小太小，会导致哈希冲突增多，查找效率降低；如果哈希表的大小太大，会导致内存消耗过高。因此，应根据数据量和查询频率合理设置哈希表的大小，以达到最佳的查询效率和内存利用率。

3.使用一致性哈希算法

一致性哈希算法可以解决分布式系统中的负载均衡问题。它通过将哈希值映射到一个虚拟环上，将数据均匀地分布在各个节点上，实现了负载的均衡。在MySQL数据库中，可以利用一致性哈希算法将数据分片存储在不同的数据库节点上，从而提高数据库的并发性和吞吐量。

二、索引优化技巧

1.选择合适的索引类型

MySQL提供了多种索引类型，包括B树索引、哈希索引、全文索引等。不同

类型的索引适用于不同的查询场景。B树索引适用于范围查询和排序操作；哈希索引适用于等值查询；全文索引适用于文本搜索。根据实际的查询需求选择合适的索引类型，可以大大提高查询效率。

一致性哈希算法的基本原理

一致性哈希算法的基本原理是通过使用简单的散列函数，将存储对象映射到一个固定大小的圆环上，这样可以实现对存储对象的快速查找和排序。当新增或删除了某个存储对象时，整个圆环上的其他存储对象仍然会保持在原来位置上，可以实现一致性。

一致性哈希算法是一种分布式哈希算法，它可以将一组服务器映射到一个环形空间中，从而实现服务器的负载均衡。它的基本原理是：

1. 首先，将服务器映射到一个环形空间中，每个服务器都有一个唯一的哈希值，这个哈希值可以用来表示服务器在环形空间中的位置。

2. 然后，当有新的请求到达时，根据请求的哈希值，找到最近的服务器，将请求分发到该服务器上。

3. 当服务器发生变化时，可以重新计算服务器的哈希值，从而实现负载均衡。

分布式数据库中的数据一致性验证技术(Ⅱ)

分布式数据库中的数据一致性验证技术

随着互联网和大数据应用的不断发展，分布式数据库成为了数据存储和处理

的主流方式之一。然而，在分布式数据库中，数据一致性验证一直是一个重要的挑战。数据一致性验证是指在分布式环境下，确保各个节点之间的数据是一致的，没有出现数据不一致的情况。在本文中，我们将探讨分布式数据库中的数据一致性验证技术。

一、数据一致性问题的挑战

在传统的集中式数据库中，数据的一致性验证相对较为简单，因为所有的数

据都存储在同一个地方，可以通过事务来确保数据的一致性。然而，在分布式数据库中，数据分散在不同的节点上，数据一致性验证就变得非常复杂。由于网络延迟、部分节点故障等原因，可能导致数据在不同节点上的不一致。因此，如何在分布式环境下有效地验证数据的一致性成为了一个重要的研究课题。

二、数据一致性验证的技术方案

为了解决分布式数据库中的数据一致性问题，研究人员提出了多种技术方案。其中，一致性哈希算法是一种常用的技术方案。一致性哈希算法通过将数据映射到一个哈希环上，然后根据哈希环上的数据分布来确定数据存储的位置。这样可以有效地解决数据分布不均匀的问题，从而保证数据的一致性。另外，一致性哈希算法还可以很好地应对节点故障和节点动态变化的情况，从而提高了系统的容错性。

除了一致性哈希算法，版本控制机制也是一种常用的数据一致性验证技术。版本控制机制通过给数据增加版本号的方式来确保数据的一致性。每当数据发生变化时，系统都会为数据增加一个新的版本号，这样可以有效地跟踪数据的变化，并且可以通过比较版本号来验证数据的一致性。版本控制机制在分布式数据库中得到了广泛的应用，因为它能够很好地解决数据分布式环境下的一致性验证问题。

计算机操作系统算法题(最全)

计算机操作系统算法题(最全)计算机操作系统算法题(最全)

一、引言

在计算机科学和操作系统领域，算法是一项重要的研究内容。本文将介绍一些计算机操作系统中常见的算法题，从最基础的调度算法到更高级的分布式算法。

二、调度算法

1. 先来先服务调度算法（FCFS）

先来先服务调度算法是一种简单而常见的调度算法。它根据作业到达的顺序进行调度，先到先服务。该算法不具有抢占性，即一旦作业开始执行，就会一直执行直到完成。

2. 最短作业优先调度算法（SJF）

最短作业优先调度算法通过预测作业执行时间，选择估计执行时间最短的作业进行调度。这种算法能够最大限度地减少平均等待时间和响应时间。

3. 时间片轮转调度算法（RR）

时间片轮转调度算法将CPU时间划分为固定长度的时间片，每个进程在一个时间片内执行，超过时间片的进程会被暂停，为其他进程让出CPU。

4. 优先级调度算法

优先级调度算法根据作业的优先级进行调度。每个进程被分配一个优先级，优先级高的进程优先获得CPU。

5. 多级反馈队列调度算法

多级反馈队列调度算法将进程划分为多个队列，每个队列拥有不同的优先级。进程首先进入最高优先级的队列，如果执行时间超过了一个时间片，则进入下一优先级队列，以此类推。这种算法能够兼顾长作业和短作业的调度。

三、内存分配算法

1. 静态分区分配算法

静态分区分配算法将内存分为固定大小的若干区域，每个进程根据大小分配到相应的区域。这种算法简单直观，但会造成内存碎片。

2. 动态分区分配算法

动态分区分配算法根据进程大小动态分配内存空间，在进程调度时查找合适的内存分区进行分配。常见的动态分区分配算法有首次适应算法、循环首次适应算法和最佳适应算法。

哈希表的原理及应用

1. 哈希表的概述

哈希表（Hash Table），也称为散列表，是一种将键（Key）映射到值（Value）的数据结构。它通过哈希函数将键值对存储在一个数组中，以便快速地获取和查找数据。哈希表的优势在于可以在常数时间内执行插入、删除和搜索操作，因此被广泛应用于数据库、缓存和各种算法中。

2. 哈希表的原理

哈希表的原理基于哈希函数和数组。当我们插入一对键值对时，哈希函数会将

键映射到一个固定的位置（即数组的索引），并将值存储在该位置上。当我们需要获取某个键对应的值时，哈希函数会根据键计算出对应的位置，并返回该位置上的值。

2.1 哈希函数的作用

哈希函数是哈希表的核心组成部分，它负责将任意长度的键转换为固定长度的

索引。优秀的哈希函数应该满足以下两个原则：

•一致性：对于相同的键，哈希函数应该始终返回相同的索引。

•高效性：哈希函数应该具有较低的冲突率，即不同的键应尽量映射到不同的索引上，以避免哈希表性能下降。

2.2 处理哈希冲突

由于哈希函数的有限性，不同的键可能会映射到相同的索引上，导致哈希冲突。为了解决这个问题，常用的方法有两种：

•开放寻址法（Open Addressing）：当发生冲突时，再找一个空的槽位，将键值对放置在该位置上。这种方法中，所有的键值对都存储在数组中，因此可以避免链表带来的额外开销。

•链表法（Chaining）：当发生冲突时，将键值对放置在链表的末尾。

这种方法中，数组的每个槽位都是一个链表的头节点，链表的节点包含键值对。

如果哈希冲突较多，链表长度可能会很长，影响到哈希表的性能。

哈希常见算法及原理

分布式缓存中的一致性哈希算法，这篇文章给讲透了！

一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCached，负载均衡领域的Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用

它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。

本文会介绍一致性哈希算法的原理及其实现，并给出其不同哈希函数实现的性能数据对比，探讨Redis 集群的数据分片实现等，文末会给出实现的具体 github 地址。

一、Memcached 与客户端分布式缓存

Memcached 是一个高性能的分布式缓存系统，然而服务端没有分布式功能，各个服务器不会相互通信。它的分布式实现依赖于客户端的程序库，这也是 Memcached 的一大特点。比如第三方的 spymemcached 客户端就基于一致性哈希算法实现了其分布式缓存的功能。

其具体步骤如下:

向 Memcached 添加数据，首先客户端的算法根据 key 值计算出该key 对应的服务器。

服务器选定后，保存缓存数据。

获取数据时，对于相同的 key ，客户端的算法可以定位到相同的服务器，从而获取数据。

在这个过程中，客户端的算法首先要保证缓存的数据尽量均匀地分布在各个服务器上，其次是当个别服务器下线或者上线时，会出现数据迁移，

应该尽量减少需要迁移的数据量。

客户端算法是客户端分布式缓存性能优劣的关键。

普通的哈希表算法一般都是计算出哈希值后，通过取余操作将 key 值映射到不同的服务器上，但是当服务器数量发生变化时，取余操作的除数发生变化，所有 key 所映射的服务器几乎都会改变，这对分布式缓存系统来说是不可以接收的。

哈希算法转化-概述说明以及解释

1.引言

1.1 概述

哈希算法是一种重要的加密技术，它通过将任意长度的数据转化为固定长度的哈希值，以实现数据的加密和验证。哈希算法广泛应用于数据安全领域，包括密码学、数字签名、数据完整性校验等方面。随着信息技术的不断发展，哈希算法在保护数据安全和防止数据篡改方面发挥着重要作用。本文将从哈希算法的基本概念、在数据安全中的应用和未来发展等方面对哈希算法进行探讨。通过对哈希算法的深入了解，可以更好地认识和应用这一重要的加密技术，从而提高数据安全保护的能力。

1.2 文章结构

文章结构部分的内容：

文章结构部分将详细介绍整篇文章的组织框架和内容安排。本文将分为引言、正文和结论三部分来展开讨论。

第一部分是引言部分，主要包括概述、文章结构和目的三个小节。在概述中，将介绍哈希算法的基本概念和作用，引出对哈希算法的深入探讨。文章结构部分将对整篇文章的框架和内容进行概述，为读者提供整体的思路导向。目的部分将明确本文的写作目的，阐明对哈希算法进行讨论的意

义和价值。

第二部分是正文部分，主要包括哈希算法的基本概念、在数据安全中的应用以及未来发展三个小节。在哈希算法的基本概念部分，将介绍哈希算法的基本原理和相关概念，为后续讨论提供基础知识。在哈希算法在数据安全中的应用部分，将探讨哈希算法在数据加密、数字签名和身份验证等方面的应用，并分析其作用和意义。在哈希算法的未来发展部分，将展望哈希算法在未来的发展趋势和突破方向，探讨其在新技术和场景下的应用前景。

第三部分是结论部分，主要包括总结哈希算法的重要性、对哈希算法的展望和结论三个小节。在总结哈希算法的重要性部分，将对哈希算法在数据安全中的重要作用进行总结和归纳，强调其在信息安全领域的重要性。在对哈希算法的展望部分，将就哈希算法的未来发展趋势和应用前景进行展望和思考，指出其在新技术和场景下的可能发展方向。最后，在结论部分，将对全文进行总结，对哈希算法的重要性和未来发展进行概括和总结，同时提出作者的个人观点和看法。

哈希函数的设计原则和优化策略

哈希函数的设计原则和优化策略哈希函数是计算机科学中常用的一种算法，用于将任意长度的输入数据映射为固定长度的哈希值。在很多应用中，哈希函数起到了至关重要的作用，例如数据加密、数据验证和数据索引等。本文将探讨哈希函数的设计原则和优化策略。

一、哈希函数的设计原则

1. 低冲突率：哈希函数应该尽量减少冲突的发生，即不同的输入应该产生不同的哈希值，这样可以最大程度地减少数据的碰撞，提高数据的查询速度。

2. 高效计算：哈希函数的计算应该尽可能地高效，即输入数据较小的改动也不应该造成计算复杂度的显著增加，提高处理速度和效率。

3. 均匀分布：哈希函数应该尽可能地将不同的输入数据均匀地映射到哈希值空间中，避免出现过多的热点数据。

4. 确定性：相同的输入应该始终产生相同的哈希值，这样可以实现数据的可持久化和一致性校验。

二、优化策略

1. 良好的散列函数选择：选择一个合适的散列函数可以有效地提高哈希函数的性能。通常，散列函数应该具备高效计算、低碰撞率和均匀分布等特点。

2. 哈希冲突解决策略：即使选择了好的散列函数，冲突仍然会发生。为了避免冲突对哈希函数性能的影响，可以采用开散列（开放寻址法）和闭散列（链式寻址法）等策略。

- 开散列：当发生哈希冲突时，将冲突的键值对放到散列表中的其他位置。开散列的方法有线性探测法、平方探测法和双重散列法等。

- 闭散列：当发生哈希冲突时，将冲突的键值对存储在同一个位置，使用链表或者其他数据结构来解决冲突问题。

3. 动态调整哈希表大小：为了提高哈希表的性能，可以根据数据量

的变化来动态调整哈希表的大小。当负载因子超过某个阈值时，可以

dht算法 c程序 -回复

dht算法c程序-回复

DHT算法C程序：构建高效的分布式哈希表

引言

在计算机科学中，哈希表是一种常用的数据结构，实现了快速的插入、删除和查询操作。然而，传统的哈希表通常是基于集中式架构设计的，这就限制了其在大规模分布式计算环境中的应用。为了克服这个问题，分布式哈希表（DHT）算法被提出。本文将使用C语言实现一个DHT算法，详细介绍其原理和实现方法。

第一步：理解DHT算法的原理

DHT算法是一种用于在分布式环境中构建哈希表的方法。其基本思想是将数据均匀分布在网络上的各个节点上，通过节点之间的协作来管理和查询数据。DHT算法的核心思想是将数据的键值对映射到一个由节点组成的环上。在这个环上，每个节点负责一定范围的键值对。通过一个一致性哈希函数，将键值对映射到环上的位置，可以快速查找到对应的节点。

第二步：实现DHT的基本数据结构

在C程序中，我们首先需要定义DHT的基本数据结构。一个节点可以用

一个结构体表示，其中包括节点的ID、IP地址和端口号等信息。另外，我们需要定义一个表示环的结构体，其中包括环的大小和节点数组等成员变量。

第三步：实现一致性哈希函数

一致性哈希函数是DHT算法的关键。该函数将一个键值对映射到环上的一个位置。在C程序中，可以使用一致性哈希算法的实现来计算一个键值对的哈希值。常见的一致性哈希算法有MD5、SHA-1等，在C语言中都有现成的库可供使用。

第四步：实现节点的加入和离开功能

在DHT算法中，节点动态的加入和离开是常见的情况。当一个节点加入时，它需要找到自己在环中的位置，并更新其他节点的指针，以便正确路由数据。当一个节点离开时，它需要将自己负责的键值对转移给其他节点。在C程序中，可以通过定义相应的函数来实现节点的加入和离开功能。

hutool 权重算法

Hutool 是一个Java工具类库，提供了很多常用的工具方法和功能，其中就包

括了权重算法。权重算法在很多应用场景中都非常有用，比如负载均衡、推荐系统、广告投放等领域都会用到权重算法来进行决策和优化。下面我将详细介绍Hutool

中的权重算法相关内容。

Hutool中的权重算法主要包括三种：加权轮询算法（WeightedRoundRobin）、

一致性哈希算法（ConsistentHash）、权重随机算法（WeightedRandom）。这三种

算法分别适用于不同的场景，可以根据具体的需求来选择合适的算法。

加权轮询算法（WeightedRoundRobin）是一种简单且高效的负载均衡算法，根

据节点的权重来决定每个节点被选择的概率。在Hutool中，可以通过WeightedRoundRobin类来实现加权轮询算法，只需要将节点列表和权重信息传入

算法中，即可实现按权重轮询选择节点的功能。

一致性哈希算法（ConsistentHash）是一种分布式系统中常用的算法，可以实

现数据的分布均衡和动态扩缩容。在Hutool中，ConsistentHash类提供了一致性哈

希算法的实现，可以根据节点的哈希值来选择数据的分布节点，保证数据的均衡性和高效性。

权重随机算法（WeightedRandom）是一种根据节点的权重来选择节点的随机

算法，适用于一些需要按权重随机选择节点的场景。在Hutool中，WeightedRandom类提供了权重随机算法的实现，可以根据节点的权重来确定节点

的选择概率，实现按权重随机选择节点的功能。

【数据结构与算法】一致性Hash算法及Java实践

【数据结构与算法】⼀致性Hash算法及Java实践

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是集群架构，可能动态增加或减少。

⾄于架构为什么这么设计，不是重点，只能说这是符合当时环境的最优架构。

1.2 遇到问题

遇到的问题就是慢，特别慢，经过初步核实，最耗时的事是server连接machine的时候，基本都要5s左右，这是不能接受的。

1.3 初步优化

因为耗时最⼤的是server连接machine的时候，所以决定在server端缓存machine的连接，经过测试如果通过使⽤的连接缓存进⾏查询，那么耗时将控制在1秒以内，满⾜了⽤户的要求，不过还有⼀个问题因此产⽣，那就是根据现有负载均衡算法，假如server1已经缓存了到machine1的连接，但是再次查询时，请求就会发送到下⼀个server，如server2，这就导致了两个问题，⼀是，重新建⽴了连接耗时较长，⼆是，两个server同时缓存着到machine1的连接，造成了连接浪费。

1.4 继续优化

数据一致性算法

数据⼀致性算法

最近⼯作中遇到了数据⼀致性问题，为⽅便以后使⽤，特学习记录⼀下：

⽬前遇到现象：

（1）缓存与数据库数据不⼀致情况

（2）分布式系统中各节点数据不⼀致情况

原因：

并发情况下，执⾏顺序会引起写请求和读请求拿到的数据不⼀致，导致脏读、幻读等。

解决⽅案：

（1）针对本地缓存与数据库数据不⼀致问题，可以通过先更新数据库后删除缓存+读写分离来解决，具体可参考另⼀篇⽂章《》

<1>缓存失效

<2>请求A读缓存失败，读数据库

<3>请求A写缓存

<4>请求B写数据库，删除缓存

<5>下个请求读缓存失败，写缓存

为什么不会出现3/4步骤对调的情况，主要是数据库的读操作远快于写操作且读写分离的⼀个实现。如果还有担⼼会对调可⽤消息中间件进⾏处理。

（2）针对分布式数据不⼀致问题，⼀致性哈希算法，将数据存储在不同的机器上

原理

1）⼀致性哈希将整个哈希值空间组织成⼀个虚拟的圆环，如某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是⼀个32位⽆符号整形），整个哈希空间环起点和终点分别是0和2^32-1。

2）空间制定：整个空间按顺时针⽅向组织。0和232-1在零点中⽅向重合。

3）服务器节点位置：将分布式各个服务器使⽤Hash进⾏⼀个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进⾏哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。

数据倾斜问题优化：可对每个服务器进⾏多个hash以保证机器节点的均衡分布。

4）数据节点位置：将数据key使⽤相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“⾏⾛”，第⼀台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。

一致性哈希算法在分布式系统中的应用

统一般采用紧密偶和计算机，者是共享内存的多处或
分布式系统的主要目标之一是使用户能够方便地访问远程资源，且以一种受控的方式与其他用户共并享这些资源。资源可以包括大部分东西，比如：印机、打计算机、存储设备。如果用户可以共享这些资源，么那显然会提高设备利用率，且更经济。并
ＹＡＯｏ— ａＸＩＨｏｎｗｅＭｈｎ，Ｅｇ— ｉ
（ｏｌｇｆＣｍｕｅｃｎｅｎｅｈｏｏｙ，ｉｕｎＵｎｖｒｉ厂Ｔｅｈｏｇ，ａｙａ３０４ＣｉａＣｌｅｏｐｔｒｉｃｄＴｃｎｌｇＴａｙａｉｅｓｙＤｅｏＳｅａｔｃｎｌｙＴｉ￣Ｔ００２，ｈｎ）ｏ￣ｌ
摘
来自百度文库
要：着互联网技术的迅猛发展，布式系统逐渐成为重要的技术之一。阐述了一致性哈希算法的原理，细介绍了一致随分详
性哈希算法在分布式系统中的应用，总结了一致性哈希算法的优点。并
Ｋｙｗｒｓｄｓｒｕｅｙｔｍ，ｏｓｓｅｔａｈｎｌｏｉｍ，ｅｂｅｔｅｅｏｄ：ｉｉｔｄｓｓｅｃｎｉｎｓｉｇａｇｒｈｋｙｏｊｉｔｂｔｈｔｃｖ

哈希常见算法及原理 ( 2 0 2 0 )

哈希算法相关解析

1、散列法（哈希算法）

--原理：

一种高效的存储方式，是利用空间换取时间的快速查找算法

通过哈希函数将关键码映射到不同的位置，已达到快速查找的功能

假如关键码有40个，哈希表的位置有50个，通过哈希函数将这40个数以一定的

规律映射到表中，在你查找的时候直接调用函数就可以找到，但是，因为这个

哈希函数是自己定义的，就可能会存在将两个关键码映射到同一块地址上，就会

出现哈希冲突，要是关键码的个数大于哈希表的值，不仅会存在冲突问题吗，还

会存在溢出问题，则必须对位置取余操作。

--冲突原因：

1、处理冲突的方法是否恰当

2、哈希函数分配不够均匀

3、a负载因子太小（关键码-哈希表长度）a越大，则哈希表的剩余空间越小，

冲突概率越高

--解决冲突的方法：

一、开放定址法

1、线性探测：（步数为一步）j = (j+1)%num

当插入关键码时，如果发生冲突，可依次向后探测（每次走一步），直到找到

一个空的位置然后插入

当进行查找操作时，如果定位的地址没有值，则不存在，如果定位的位置有值，

则依次往后探测，直到遇到要查找的关键码，如果遇到了空地址还没有找到，

则不存在

--缺点：

--1、堆聚现象：

如果插入时，探测的次数比较多，那就带来一定的效率问题，而且假如每次插入

都需要探测，则冲突的可能性大大增强，产生堆聚现象（存在关键码全部连成

--2、删除出错：

删除时，本来我们只需要找到这个位置，然后清零操作，但是，由于可能会

存在冲突，影响后续的操作（这个位置后面还有与它相同的属性探测，

当置0时，后面就找不到了），所以我们只能将此位置设置为已删除的标记

一致性哈希算法在多处理机进程分配的应用

２０１３年第９期文章编号：１００６－２４７５（２０１３）０９－００７１－０４
计算机与现代化ＪＩＳＵＡＮＪＩＹＵＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ
总第２１７期
一
致性哈希算法在多处理机进程分配的应用
ｅｎｔｈａｓｈｉｎｇ — ｂａｓｅｄｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ（ＣＨ — ＤＰ）ｌａｇｏｉｒｔｈｍ．Ｆｉｒｓｌｔｙ，ｂｏｔｈｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓａｎｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｅｓａｒｅｍａｐｐｅｄｔｏｔｈｅｃｌｏｓｅ
ａｄｄｒｅｓｓｒａｎｇｅ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅＣＨ－ＤＰｌｇａｏｒｉｔｈｍｄｉｓｔｉｒｂｕｔｅｓｔｈｅｐｏｃｒｅｓｓｅｓｔｏｔｈｅｃｌｏｓｅｓｔｉｄｌｅｐｒｏｃｅｓｓｏｒｉｎａｃｌｏｃｋｗｉｓｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎ．ＴｈｅＣＨ－ＤＰｌｇａｏｒｉｔｈｍＣｎａｂｌａａｎｃｅｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｒｌｏａｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ｗｉｔｈｈｉｇｈｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｘｔｅｎｓｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣＨ— ＤＰａｌｇｏｉｒｔｈｍ；ｍｕｈｉｐｏｃｒｅｓｓｏｒｓｙｓｔｅｍ；ｐｒｏｃｅｓｓｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ；ｉｄｌｅｐｒｏｃｅｓｓｏｒ

一致性哈希算法应用及优化(最简洁明了的教程)

哈 希 常 见 算 法 及 原 理

MySQL数据库的哈希和索引优化技巧

一致性哈希算法的基本原理

分布式数据库中的数据一致性验证技术(Ⅱ)

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哈希表的原理及应用

哈 希 常 见 算 法 及 原 理

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dht算法 c程序 -回复

hutool 权重算法

【数据结构与算法】一致性Hash算法及Java实践

数据一致性算法

一致性哈希算法在分布式系统中的应用

哈 希 常 见 算 法 及 原 理 ( 2 0 2 0 )

一致性哈希算法在多处理机进程分配的应用

哈希常见算法及原理

哈希常见算法及原理

哈希常见算法及原理 ( 2 0 2 0 )