一致性Hash算法原理白话

1、技术背景

1.1、技术举例：Memcache

1.2、技术瓶颈

memcached服务器端本身不提供分布式cache的一致性，由客户端实现提供。以余数分布式算法为例。

余数分布式算法是根据添加进入缓存时key的hash值通过特定的算法得出余数，然后根据余数映射到关联的缓存服务器，将该key-value数据保存到该服务器

1.2.1、假设有3台缓存服务器以及它们对应的余数值

Node A:0，3，6，9

Node B:1，4，7

Node C:2，5，8

1.2.2、此时添加一台服务器Node D

服务器对应的余数值发生变化，如下

Node A:0，1，2

Node B:3，4

Node C:5，6

Node C:7，8，9

根据上面的变化，发现只有余数值为0，4，5所对应的缓存服务器没有发生改变，也就是说其它余数值对应的缓存服务器发生了改变，即缓存失效，如果大量缓存失效会严重影响系统的性能，也就是缓存动荡。针对这样大片缓存失效的技术瓶颈，于是提出了一致性hash算法。缩小失效缓存范围。

2、一致性Hash算法

2.1、将hash值范围看成一个0～2³²的圆。

2.2、将服务器节点的hash值映射到该圆上。

2.3、对数据进行缓存时，计算key的hash值，然后找到该值在圆上的位置，顺时针进行查找，将数据保存到第一个查找到的服务器。

2.4、添加一个缓存服务器，如图

根据hash一致算法的映射查找规则，受影响的缓存只有新服务器的hash值----新服务器逆时针的第一个服务器hash值得范围，也就这块区域的缓存失效，大大降低了失效范围。

2.5、当服务器过少时，会带来数据倾斜问题

加入只有两台服务器A和B，那么hash范围如下

Node A:0-2³¹

Node B:0-2³²

很容易造成数据堆积在节点A，于是一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。具体做法可以在服务器ip或主机名的后面增加编号来实现。过程如图

无虚拟节点

引入虚拟节点

注：图是从其它网站下载

原文地址：https://www.cnblogs.com/bpdmutou/p/8658796.html