主要的應用場景歸納起來有兩個
比如 nginx 的 ip_hash 可以在客戶端 ip 不變的情況下，將其請求始終路由到同一臺伺服器上，實現了會話粘滯，避免了 session 共享問題。
sessionid
進⾏計算雜湊值，雜湊值與伺服器數量進⾏取模運算，得到的值就是當前請求應該被路由到的伺服器編號
。
upstream lagouserver或者 sessionid
與具體⽬標伺服器的對映關係 或
缺點 1
）在客戶端很多的情況下，對映表⾮常⼤，浪費記憶體空間 2
）客戶端上下線，⽬標伺服器上下線，都需要重新維護對映表，對映表維護成本⼤
假設集群中現在有 3 臺 redis 伺服器：reids1，redis2，redis3。那麼，在進行資料儲存時，儲存到哪個伺服器中呢？這時可以採用 hash 演算法，對 key 進行 hash 處理。
hash(key1) % 3(伺服器數量) = index，index 就是儲存該資料的伺服器編號。
以 ip_hash
為例，假定客戶端 ip
沒有發⽣改變，現在
tomcat3
宕機了，伺服器數量由
3 個變為了
2 個，之前所有的求模都需要重新計算。
如果在⽣產環境下，後台伺服器數量多，客戶端也有很多，那麼影響是很⼤的。伺服器的縮容和擴容都會存在這樣的問題，⼤量⽤戶的請求會被路由到其他的⽬標伺服器，⽤戶在原來伺服器中的會話都會丟失。
// 定義伺服器數量
int servercount = 5;// (編號對應0，1，2)
// hash(ip)%node_counts=index
//根據index鎖定應該路由到的tomcat伺服器
for(string client: clients) }}
public class consistenthashnovirtual ;
sortedmaphashservermap = new treemap<>();
for (string tomcatserver : tomcatservers)
//step2 針對客戶端ip求出hash值
// 定義客戶端ip
string clients = new string;
for (string client : clients) else }}
}
public class consistenthashwithvirtual ;
sortedmaphashservermap = new treemap<>();
// 定義針對每個真實伺服器虛擬出來⼏個節點
int virtaulcount = 3;
for (string tomcatserver : tomcatservers)
}//step2 針對客戶端ip求出hash值
// 定義客戶端ip
string clients = new string;
for (string client : clients) else }}
}
一致性hash演算法 面試必備 一致性hash演算法
最近公司在招人，我們準備的問題中有一道是關於一致性hash演算法的問題，只有一些面試者能夠回答上來，而且答的也不是很全面，有的面試者只是聽說過，有的連聽都沒聽過，下面我把一致性hash演算法整理一下分享給大家 一致性雜湊演算法在1997年由麻省理工學院的karger等人在解決分布式cache中提出的...
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