谈谈一致性哈希算法

一致性哈希算法是1997年由麻省理工的几位学者提出的用于解决分布式缓存中的热点问题。大家有没有发现，我们之前介绍的例如快排之类的算法是更早的六七十年代，此时分布式还没有发展起来，
大家往往还在提高单机性能。但是九十年代开始，逐渐需要用分布式集群来解决大型问题，相应的算法研究也就应运而生。
在说到一致性哈希算法，我们还是得先从缓存的发展谈起：
缓存，我们一般是用来提速的，当规模或者说数据量小时，我们往往用单机来部署一套缓存系统即可，如下图：

多台客户端在查询数据时，只要根据key进入缓存服务器查询到自己想要的内容即可。
但是随着业务的发展，单一的缓存服务器往往无法支撑住我们的业务需要。比如缓存数据太大，多城多活的网络部署等，
我们就需要多台缓存服务器来支撑，如下图：

客户端需要查询缓存时，先根据哈希算法，讲key进行计算，得到哈希值。然后通过哈希值对机器数取模（%n）来判定落在哪台机器上。
这个架构很简单，也很易实现，我们就不多说了。
但是这里会存在一个缓存服务器伸缩的问题：什么意思呢？比如目前是三台，我们由于业务的需要，需要变为四台，或者变为两台。那么我们需要调整一遍所有数据所处的服务器位置，因为他们存在的位置都有可能改变。

分布式缓存本来就是为了解决大数据量问题的，此时重新调整，势必会极度影响可用性。那么如何解决呢？
来看看一致性哈希算法的思路：
我们假设存在一个虚拟环，这个环足够大，上边存在2^32个节点，三台器机器呢，我们根据id计算出他们在环中所处的位置，如图所示：

 
当我们计算数据所处的缓存位置，不再是根据n来取模，而是根据2^32来取模，此时会有相当多的数据并没有落在缓存服务器所处的节点上。
那怎么办呢？我们按照顺时针方向计算，将数据落在下一个最*的顺时针节点上。
如下图所示：

这样当我们新增或者删除节点时，只会影响有限的节点上的数据，极大的缩小了受影响的节点和数据。我们只需要重新计算受影响的数据即可，但是这样还会存在新的问题：
1、缓存服务器计算出的位置不均匀，导致覆盖的节点数差异明显；
2、数据并不均衡：数据经过哈希和取模运算后，可能落在集中的一片区域中，造成对应的缓存服务器的数据特别大。
以上问题我们称之为数据倾斜。数据倾斜的程度明显后，可能会导致所解决的问题再次出现（前文中的红字部分）。
那如何解决这种问题呢？很简单，加节点，只要节点足够多，那么就会越来越趋*于*均，数据倾斜的情况就会越不突出。但是缓存服务器是有限的，并不是想加多少都可以的。
那怎么办呢？
我们可以采用虚拟缓存节点的形式解决问题。什么是虚拟缓存节点，就是并不实际存在的缓存节点。只是一个虚拟的点。
每个真实的缓存服务器对应多个虚拟缓存节点，两者是一对多的关系，如下图所示：

虚拟节点--图中连接在环上的就是虚拟缓存节点。
真实缓存节点--Cache
每个Cache对应若干的虚拟节点。当增减Cache时，我们只要调整对应的虚拟节点所对应的数据即可。
 

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