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龙图腾网获悉四川华鲲振宇智能科技有限责任公司申请的专利基于改进一致性哈希与Redis的服务器集群负载均衡方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121585666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610123990.0，技术领域涉及：H04L67/1004；该发明授权基于改进一致性哈希与Redis的服务器集群负载均衡方法是由晏家会设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进一致性哈希与Redis的服务器集群负载均衡方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于改进一致性哈希与Redis的服务器集群负载均衡方法，该方法先构建含用户管理层、负载均衡层等的模块化集群架构，通过集群状态监控层采集节点硬件性能参数与实时负载数据；负载均衡层基于节点性能比等参数动态计算虚拟节点数量，采用改进一致性哈希算法映射哈希环并定位目标物理节点，结合动态调度策略分配请求；集群高可用层通过选举队列机制实现主备高效切换，借助Redis集群完成Session数据冗余备份与同步共享。本发明解决了传统技术数据倾斜、主备切换低效、Session共享不一致等问题，提升了集群负载均衡效率与高可用性，适用于医疗、金融、电商等高并发场景。

本发明授权基于改进一致性哈希与Redis的服务器集群负载均衡方法在权利要求书中公布了：1.基于改进一致性哈希与Redis的服务器集群负载均衡方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建服务器集群架构，包括用户管理层、版本控制层、负载均衡层、集群高可用层和集群状态监控层，各层之间通过预设API接口建立通信连接； S2：集群状态监控层周期性采集服务器集群中各节点的硬件性能参数和实时负载数据，硬件性能参数包括CPU使用率、内存占用率、网络带宽吞吐量，实时负载数据包括当前连接数、任务处理队列长度、数据传输延迟； S3：负载均衡层计算各节点的性能值，以节点性能比和虚拟节点最大线性值为核心参数，确定每个节点对应的虚拟节点数量； S4：负载均衡层采用改进一致性哈希算法，将各节点虚拟节点映射至哈希环，将用户请求数据通过哈希函数计算得到对应哈希值，根据哈希值在哈希环上定位目标虚拟节点，进而确定目标物理节点； S5：负载均衡层结合实时负载数据和定位结果，通过动态调度策略将用户请求分配至目标物理节点，若目标物理节点的实时负载超过预设阈值，则基于节点性能值和剩余负载容量重新定位最优物理节点； S6：集群高可用层通过选举队列机制实时监测主节点运行状态，当主节点宕机时，从备用节点中选举新的主节点，完成主备切换； S7：利用Redis集群存储Session数据，集群高可用层在完成主备切换后，从Redis集群中同步获取原主节点的Session数据至新主节点，实现Session共享； 步骤S3的具体过程如下： S31：基于预处理后的标准化参数，采用加权求和法计算每个节点的综合性能值，具体为： 预设各硬件性能参数的权重系数； 按以下公式计算节点综合性能值：节点性能值P=P1×W1+P2×W+P×W 其中，P、P、P分别为CPU标准化值、内存标准化值、网络带宽标准化值，对应权重分别为W、W、W 遍历服务器集群中所有节点，分别计算得到每个节点的性能值为节点序号； S32：根据所有节点的性能值，计算单个节点的性能比： S321：计算集群所有节点的性能值总和，公式为：集群性能总值total=Σ，n=1至N； S322：按以下公式计算每个节点的性能比： 节点性能比R=单个节点性能值集群性能总值total S33：基于节点性能比、虚拟节点最大线性值、集群节点总数，通过预设模型计算每个节点对应的虚拟节点数量； S331：配置虚拟节点最大线性值L，根据集群规模预设； S332：配置预设基准节点数M，服务器集群的标准配置节点数量； S333：按以下虚拟节点数量计算模型求解： 虚拟节点数量V=节点性能比R×虚拟节点最大线性值L×集群节点总数N预设基准节点数M； S334：对计算结果V进行取整处理； S335：输出每个节点对应的虚拟节点数量，作为改进一致性哈希算法中哈希环映射的输入参数； 步骤S4的具体过程如下： S41：生成虚拟节点唯一标识：基于计算得到的各物理节点对应的虚拟节点数量，记为Vn，n为物理节点序号，为每个物理节点的所有虚拟节点分配唯一标识，具体过程为： S411：提取每个物理节点的核心网络标识，采用物理节点的IP地址作为基础标识，确保标识的唯一性和稳定性； S412对每个物理节点的虚拟节点进行顺序编号，编号规则为从1至Vn； S413：采用IP地址-虚拟节点编号的拼接格式生成虚拟节点唯一标识， S42：计算虚拟节点与用户请求的哈希值：采用统一的哈希函数对虚拟节点标识和用户请求数据进行哈希计算，确保哈希值的均匀分布和计算效率，具体过程为： S421：选择MD5哈希算法作为核心哈希函数，哈希值输出长度为128位； S422：对生成的每个虚拟节点唯一标识进行MD5哈希计算：将标识字符串转换为字节数组，输入MD5算法进行运算，得到128位哈希值，再通过Base64解码或十六进制转换，将其映射为0~2³²-1区间内的整数哈希值，记为Hv； S423：对用户请求数据进行哈希计算：提取用户请求的核心特征数据，包括请求URL、请求参数摘要、用户唯一标识SessionID，将其拼接为请求特征字符串；采用与虚拟节点相同的MD5哈希算法，对请求特征字符串进行运算，得到128位哈希值，同样映射为0~2³²-1区间内的整数哈希值，记为Hr； S43：虚拟节点映射至哈希环：将所有虚拟节点的哈希值Hv按数值大小映射至预设的哈希环上，构建完整的哈希环映射关系，具体过程为： S431：定义哈希环的数值范围为0~2³²-1，将该区间视为一个闭合环形结构； S432：遍历所有虚拟节点的哈希值Hv，将每个Hv作为哈希环上的一个映射点，按Hv的数值大小在哈希环上进行定位； S433：建立虚拟节点哈希值-物理节点的映射关系表，存储每个Hv对应的原始物理节点信息，包括IP地址、性能值、当前负载状态； S44：基于哈希值定位目标虚拟节点：根据用户请求的哈希值Hr，在哈希环上查找对应的目标虚拟节点，具体过程为： S441：遍历哈希环上所有虚拟节点的Hv，按数值从小到大的顺序构建有序哈希值列表； S442：采用顺时针查找规则定位目标虚拟节点：在有序哈希值列表中，查找第一个大于或等于Hr的Hv，该Hv对应的虚拟节点即为目标虚拟节点； S443：若Hr大于哈希环上所有Hv的最大值，则默认定位到哈希环上数值最小的Hv对应的虚拟节点； S45：通过目标虚拟节点确定目标物理节点：基于目标虚拟节点与物理节点的关联关系，最终确定用户请求的目标物理节点； S451：查找步骤S43建立的虚拟节点哈希值-物理节点映射关系表，通过目标虚拟节点的Hv，获取其对应的原始物理节点的完整信息，包括IP地址、性能值、当前负载状态； S452：对目标物理节点的当前负载状态进行预校验：若该物理节点的实时负载未超过预设阈值，则直接将其确定为最终的目标物理节点； S453：若目标物理节点的实时负载超过预设阈值，则触发顺时针次优节点查找：继续在哈希环上按顺时针方向查找下一个虚拟节点，重复步骤S451~S452的校验过程，直至找到负载符合要求的物理节点，将其确定为目标物理节点。

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