探秘Dubbo：RPC框架的奇妙世界

大家好啊！今天我要带大家走进一个神奇的编程领域——分布式服务调用。说起分布式系统，很多程序员都头疼不已。但今天咱们不谈那些让人抓狂的网络延迟、负载均衡等问题，而是聚焦在一个非常强大的工具——Dubbo。它可是国内各大互联网公司实现高效分布式服务调用的秘密武器呢！

首先，让我们来聊聊什么是RPC吧。RPC（Remote Procedure Call）远程过程调用，简单来说就是一种可以让程序像调用本地方法一样去调用远程服务器上的方法的技术。听起来是不是很酷？不过实现起来可不容易哦。

什么是哈希

我们先来简单介绍一下什么是哈希。

哈希表

假设我们有一个有限、快速可达的集合，我们暂且把他称之为哈希表，哈希表是根据关键码值key而直接进行访问的数据结构。我们通过把key值映射到表中一个位置来访问key值对应的一条记录（暂且我们说一条key对应一条记录），以加快查找的速度。

目录

BitMap数据结构

一、前言

一、定义

一致性哈希算法（Consistent Hashing Algorithm）于1997年由麻省理工学院的Karger等人在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中提出，用来解决计算机网络分布式Cache的问题。一致性就是一贯的、始终如一、稳定性之意。

一 . 前言

在 Redis 集群里面主要涉及到两种 Hash 算法 ：

• 一种是一致性哈希 ， 这种算法在 适用dis Cluster方案中并没有实现，主要在外部的代理模式 （Twemproxy）
• 一种是 Slot 哈希槽算法 ，这种算法就是 Cluster 的核心算法

先说结论：不是普通Hash不行，是分布式场景下它太脆弱！

你以为取模就够了？Redis集群扩容时，数据重分布的噩梦才刚刚开始！

前言

前几天关注蚂蚁金服sofa博客，偶然看到一篇在讲解sofaRegistry的文章，里头提到slotTable以及一致性hash算法。其实之前面试八股文也是经常会出现它的身影，今天我们深入看看它长什么样子

什么是 常规的 hash算法？

以分布式缓存为例，假设现在有3台缓存服务器(S0，S1，S2)，要将一些 文件 尽可能平均地分配到不同的服务器上，hash算法的做法是：

近年来B2C、O2O等商业概念的提出和移动端的发展，使得分布式系统流行了起来。分布式系统相对于单系统，解决了流量大、系统高可用和高容错等问题。功能强大也意味着实现起来需要更多技术的支持。例如系统访问层的负载均衡，缓存层的多实例主从复制备份，数据层的分库分表等。我们以负载均衡为例，常见的负载均衡方法有很多，但是它们的优缺点也都很明显：

• 随机访问策略。系统随机访问，缺点：可能造成服务器负载压力不均衡，俗话讲就是撑的撑死，饿的饿死。