一致性哈希原理及特点

一致性哈希常用于分布式缓存中，本文主要介绍一致性哈希算法的原理及特点

1）一致性哈希算法原理

一致性哈希算法是将每个Node节点映射到同一个圆上。将各Node的key采用hash计算，可得到一个整数数组。将该数组排序后，首尾相连即是一个圆。如下图所示，Node的key分布在圆的不同弧段上。同理，若有一请求key，hash后落入该圆的某一弧段（下图三角点所示），顺时针方向寻得离其最近的节点即为其服务节点（下图Node2）。这样每个节点覆盖了圆上从上一节点到其本身的一段弧段区间。如某一节点失效，之前落入其弧段区间的请求即会顺时针移到与其相邻的节点（下图如Node2失效，之前落入Node3至Node2弧段的请求会落入Node1）。而未落入失效弧段区间的节点则不受影响（之前落入Node2至Node3弧段的请求，当Node2失效后不受影响）。增加节点的场景与此类似，新的节点承载一段新区间，这样，落入失效节点至新节点弧段的请求会被新节点所承载。

在节点固定的情况下，为了增加节点在圆上分布的均匀性与分散性，可以设置节点的replicas（副本数）。下图将replicas设置为2，各节点承载的弧段范围已更加精细且于整体而言分布更加分散。所以适当调节replicas参数可以提高算法的均衡性。

2)一致性哈希的特点

1、平衡性(Balance)：平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。

2、单调性(Monotonicity)：单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。 

3、分散性(Spread)：在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。 

4、负载(Load)：负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同 的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。

实现代码：http://blog.****.net/skh2015java/article/details/79142915

参考及推荐阅读地址：

http://blog.****.net/cywosp/article/details/23397179/

https://leileiluoluo.com/posts/consistent-hashing-and-high-available-cluster-proxy.html