关于“redis_php_一致性hash”的问题，小编就整理了【4】个相关介绍“redis_php_一致性hash”的解答：
hash一致性简单解释？一致性hash其实是普通取模hash算法的改良版，其hash计算方法没有变化，但是hash空间发生了变化，由原来的线性的变成了环。
缓存节点通过hash计算之后得到在hash环中的位置；key通过hash计算之后得到所在环的位置，然后顺时针方向找到第一个节点，这个节点就是存放key的节点。
hash一致性算法解决方法？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
一开始想到最简单的就是将查询的machine进行hash计算，并除sever的数量取余，这样保证了查询同一个machine时会要求同一个server进行操作，满足了初步的需求。但是因为server端是集群，机器有可能动态的增加或减少，假如根据hash计算，指定的 machine会被
redis哈希表扩容与缩容？随着redis的操作的不断执行，哈希表保存的键值会逐渐地增多或者减少，为了让哈希表的负载因子（ratio）维持在一个合理的范围之内，当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时，程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。
ratio = ht[0].used / ht[0].size比如，hash表的size为4，如果已经插入了4个k-v的话，则ratio为1。redis的默认负载因子为1，负载因子最大可以达到5（持久化的时候，需要fork操作，这个时候不会分配内存，所以redis源码中有判断，如果大于数据长度的5倍（5*used），则马上扩容）。扩展和收缩哈希表的工作可以执行rehash（重新散列）操作来完成，Redis对字典的哈希表执行rehash的策略如下：
1、如果ratio小于0.1，则会对hash表进行收缩操作。
redis与数据库怎么实现数据一致性？您好，Redis和数据库之间的数据一致性可以通过以下几种方式实现：
1. 写入时同步：在应用程序写入Redis之前，先写入数据库，然后再将数据同步到Redis中。这种方式可以保证数据的一致性，但是会增加写入操作的延迟。
2. 异步同步：在应用程序写入Redis后，异步将数据同步到数据库中。这种方式可以减少写入操作的延迟，但是可能会出现数据同步延迟的情况。
3. 双写模式：在应用程序写入Redis和数据库之前，先将数据写入一个缓冲区中，然后再同时写入Redis和数据库。这种方式可以保证数据的实时同步，但是会增加写入操作的复杂度和延迟。
无论采用哪种方式，都需要在应用程序和Redis之间建立一个数据同步的机制，确保数据的一致性和可靠性。
到此，以上就是小编对于“redis_php_一致性hash”的问题就介绍到这了，希望介绍关于“redis_php_一致性hash”的【4】点解答对大家有用。
