本篇文章给大家分享的是有关如何理解一致性hash算法和实现，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
一致性hash算法是什么？
一致性hash算法，是麻省理工学院1997年提出的一种算法，目前主要应用于分布式缓存当中。
一致性hash算法可以有效地解决分布式存储结构下动态增加和删除节点所带来的问题。
在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了一致性hash算法，可以说一致性hash算法是分布式系统负载均衡的首选算法。
传统hash算法的弊端
常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N)：对机器编号从0到N-1，按照自定义的hash算法，对每个请求的hash值按N取模，得到余数i，然后将请求分发到编号为i的机器。但这样的算法方法存在致命问题，如果某一台机器宕机，那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理，这时需要将宕掉的服务器使用算法去除，此时候会有(N-1)/N的服务器的缓存数据需要重新进行计算；如果新增一台机器，会有N/(N+1)的服务器的缓存数据需要进行重新计算。对于系统而言，这通常是不可接受的颠簸（因为这意味着大量缓存的失效或者数据需要转移）。
传统求余做负载均衡算法，缓存节点数由3个变成4个，缓存不命中率为75%。计算方法：穷举hash值为1-12的12个数字分别对3和4取模，然后比较发现只有前3个缓存节点对应结果和之前相同，所以有75%的节点缓存会失效，可能会引起缓存雪崩。
一致性hash算法
首先，我们将hash算法的值域映射成一个具有232 次方个桶的空间中，即0~（232）-1的数字空间。现在我们可以将这些数字头尾相连，组合成一个闭合的环形。
每一个缓存key都可以通过Hash算法转化为一个32位的二进制数，也就对应着环形空间的某一个缓存区。我们把所有的缓存key映射到环形空间的不同位置。
我们的每一个缓存节点也遵循同样的Hash算法，比如利用IP或者主机名做Hash，映射到环形空间当中，如下图
如何让key和缓存节点对应起来呢？很简单，每一个key的顺时针方向最近节点，就是key所归属的缓存节点。所以图中key1存储于node1，key2，key3存储于node2，key4存储于node3。
当缓存的节点有增加或删除的时候，一致性哈希的优势就显现出来了。让我们来看看实现的细节：
增加节点
当缓存集群的节点有所增加的时候，整个环形空间的映射仍然会保持一致性哈希的顺时针规则，所以有一小部分key的归属会受到影响。
有哪些key会受到影响呢？图中加入了新节点node4，处于node1和node2之间，按照顺时针规则，从node1到node4之间的缓存不再归属于node2，而是归属于新节点node4。因此受影响的key只有key2。
最终把key2的缓存数据从node2迁移到node4，就形成了新的符合一致性哈希规则的缓存结构。
删除节点 当缓存集群的节点需要删除的时候（比如节点挂掉），整个环形空间的映射同样会保持一致性哈希的顺时针规则，同样有一小部分key的归属会受到影响。
有哪些key会受到影响呢？图中删除了原节点node3，按照顺时针规则，原本node3所拥有的缓存数据就需要“托付”给node3的顺时针后继节点node1。因此受影响的key只有key4。
