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面试题:分布式系统中哈希分区的基本原理是什么

请阐述分布式系统里哈希分区的基础原理,并举例说明在简单的键值存储场景下,哈希分区是如何工作以实现数据分布的。
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哈希分区基础原理

哈希分区是将数据通过哈希函数映射到不同的分区中。其核心思想是对数据的某个属性(通常是键值)应用哈希函数,该函数会将输入映射为一个固定范围的哈希值。根据这个哈希值,可以决定数据应存储在哪个分区。由于哈希函数的特性,理想情况下数据会相对均匀地分布在各个分区中,这样可以避免数据集中在某些特定的节点上,实现负载均衡。

简单键值存储场景下哈希分区的工作方式

假设我们有一个简单的键值存储系统,包含4个节点(节点0、节点1、节点2、节点3)。对于每个键值对,我们以键作为哈希函数的输入。例如,使用常见的取模哈希函数 hash(key) % N,其中 N 是节点数量(这里 N = 4)。

假设有以下键值对:(key1, value1)(key2, value2)(key3, value3)

  1. key1 应用哈希函数,假设 hash(key1) = 123,那么 123 % 4 = 3,则 (key1, value1) 会被存储到节点3。
  2. key2 应用哈希函数,假设 hash(key2) = 456,那么 456 % 4 = 0,则 (key2, value2) 会被存储到节点0。
  3. key3 应用哈希函数,假设 hash(key3) = 789,那么 789 % 4 = 1,则 (key3, value3) 会被存储到节点1。

通过这种方式,不同的键值对依据其键的哈希值均匀地分布在各个节点上,实现了数据分布。