哈希是通過壓縮數(shù)據(jù)來提高效率的解決方案。然而，由于哈希函數(shù)的有限性和數(shù)據(jù)量的增加，哈希沖突已成為精確數(shù)據(jù)壓縮的難題

算法原理

一致性哈希算法由麻省理工學院于1997年提出。這是一種特定的哈希算法。刪除或添加服務器時，它可以盡可能少地改變現(xiàn)有服務請求與請求處理服務器之間的映射關(guān)系

一致性哈希解決了分布式哈希表（DHT）之中直觀哈希算法的動態(tài)伸縮問題

一致性哈希算法本質(zhì)之上也是一種模塊化算法

然而，與上述基于服務器數(shù)量的模塊有所不同，一致性哈希是將固定值2^32

IPv4地址模塊化，由4組8位二進制數(shù)組成，因此，2^32可以確保每個IP地址都有唯一的映射

哈希環(huán)

我們可以將這2^32個值抽象化為一個環(huán)環(huán)正下方的點表示順時針排列的0，依此類推：1、2、3。。。直到2^32-1。由32個點到2的冪組成的環(huán)統(tǒng)稱為哈希環(huán)

服務器映射到哈希環(huán)

映射服務器時，使用哈希（服務器IP）%2^32，即：

服務器IP地址用于哈希計算，哈希結(jié)果用于?；?^32。結(jié)果必須是0到2^32-1間的整數(shù)

哈希環(huán)之上此整數(shù)映射的位置表示一個服務器，該服務器依次將node0、node1和node2緩存服務器映射到哈希環(huán)

對象密鑰映射到服務器

將相應密鑰映射到特定服務器時，需要首先計算金鑰的哈希值：哈希（key）%2^32

注意：此處的哈希函數(shù)可能有所不同于計算服務器映射到哈希環(huán)的函數(shù)。只要值范圍與哈希環(huán)的值范圍相近（即2^32）

將密鑰映射到服務器遵循下列邏輯：

從緩存對象密鑰的位置開始，逆時針方向遇到的第一個服務器就是當前對象將緩存到的服務器

假設我們有“semlinker”、“kakuqo”、“Lolo”和“fer”，它們縮寫為O1，O2、O3和O4分別

數(shù)據(jù)傾斜和服務器性能均衡問題

導致問題

在上述示例之中，每個服務器幾乎均勻分布到哈希環(huán)

但是，在具體場景之中，很容易選擇一個哈希函數(shù)將所有服務器理想地散列到哈希環(huán)之上

此時，當服務器節(jié)點數(shù)太難時，由于節(jié)點分布不均勻，很難造成數(shù)據(jù)傾斜

在添加CS4服務器時，CS4只分擔CS1服務器的負載，CS2和CS3服務器并沒有因為添加了CS4服務器而降低負載壓力；如果CS4服務器的性能與原來的服務器相同甚至更低，那么這個結(jié)果就不是我們所期望的

虛擬節(jié)點

為了解決上述問題，我們可以引入虛擬節(jié)點來解決負載不均衡的問題：

也就是說，將每個物理服務器虛擬化為一組虛擬服務器，虛擬服務器被放置在哈希環(huán)之上。如果要確定對象的服務器，需要首先確定對象的虛擬服務器，然后虛擬服務器確定物理服務器

使用場景

一致性哈希應該是分布式系統(tǒng)之中負載均衡的首選算法。它可以在客戶端和下方件之上敏捷實現(xiàn)。例如，日常緩存之中常見的memcached和redis集群可以使用它

memcached集群是特定的。嚴格來說，它只能被視為一個偽集群，因為它的服務器不能相互通信。請求的分發(fā)路由全然取決于客戶端來計算緩存對象應該位于哪個服務器之上，其路由算法使用一致性哈希

redis集群之中還有哈希槽的概念。雖然實現(xiàn)方式有所不同，但想法總是相近的。閱讀本文之中的一致性哈希后，您將更難理解redis slot

一致性哈希算法的實現(xiàn)

接下來，我們根據(jù)上述描述使用golang實現(xiàn)一致性哈希算法。該算法具有下列特點：

相同哈希的核心算法

支持自定義哈希算法

支持自定義虛擬節(jié)點數(shù)；