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本文将会从实际应用场景出发，介绍一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用。首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题场景，借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题；接下来会对这个算法进行相对详细的描述，并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题
前一篇文章介绍了ZooKeeper实现简单的分布式锁算法，但是当并发量很高，锁冲突机率大的情况下这种算法会导致羊群效应。解决羊群问题的算法，其实Zookeeper官网就有:. String path = zk.create(root + resource
为什么写这篇文章?博主有两位朋友分别是小A和小B:. 小A，工作于传统软件行业，每天工作内容就是和产品聊聊需求，改改业务逻辑。又或者接到客服的通知，某某功能故障了，改改数据，然后下班部署上线。每天过的都是这种生活，技术零成长。小B，工作于某国企，虽然能接触
近两年来微服务变得越来越热门，越来越多的应用部署在分布式环境中，在分布式环境中，数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题，分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术。常用的分布式实现方式为Redis，Zookeeper，其中基于Redis的分布式锁的使用更加
说到Redis分布式锁大部分人都会想到：setnx+lua，或者知道set key value px milliseconds nx。后一种方式的核心实现命令如下：。在Redis的master节点上拿到了锁；但是这个加锁的key还没有同步到slave节点；
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