這裏拿Redis來舉個例子，實際一致性Hash算法應用廣泛
一、Redis集羣的使用
我們在使用Redis的時候，爲了保證Redis的高可用，提高Redis的讀寫性能，最簡單的方式我們會做主從複製，組成Master-Master或者Master-Slave的形式，或者搭建Redis集羣，進行數據的讀寫分離，類似於數據庫的主從複製和讀寫分離。如下所示：
同樣類似於數據庫，當單表數據大於500W的時候需要對其進行分庫分表，當數據量很大的時候（標準可能不一樣，要看Redis服務器容量）我們同樣可以對Redis進行類似的操作，就是分庫分表。
假設，我們有一個社交網站，需要使用Redis存儲圖片資源，存儲的格式爲鍵值對，key值爲圖片名稱，value爲該圖片所在文件服務器的路徑，我們需要根據文件名查找該文件所在文件服務器上的路徑，數據量大概有2000W左右，按照我們約定的規則進行分庫，規則就是隨機分配，我們可以部署8臺緩存服務器，每臺服務器大概含有500W條數據，並且進行主從複製，示意圖如下：
由於規則是隨機的，所有我們的一條數據都有可能存儲在任何一組Redis中，例如上圖我們用戶查找一張名稱爲”a.png”的圖片，由於規則是隨機的，我們不確定具體是在哪一個Redis服務器上的，因此我們需要進行1、2、3、4，4次查詢才能夠查詢到（也就是遍歷了所有的Redis服務器），這顯然不是我們想要的結果，有了解過的小夥伴可能會想到，隨機的規則不行，可以使用類似於數據庫中的分庫分表規則：按照Hash值、取模、按照類別、按照某一個字段值等等常見的規則就可以出來了！好，按照我們的主題，我們就使用Hash的方式。
二、爲Redis集羣使用Hash
可想而知，如果我們使用Hash的方式，每一張圖片在進行分庫的時候都可以定位到特定的服務器，示意圖如下：
上圖中，假設我們查找的是”a.png”，由於有4臺服務器（排除從庫），因此公式爲hash(a.png) % 4 = 2 ，可知定位到了第2號服務器，這樣的話就不會遍歷所有的服務器，大大提升了性能！
三、使用Hash的問題
上述的方式雖然提升了性能，我們不再需要對整個Redis服務器進行遍歷！但是，使用上述Hash算法進行緩存時，會出現一些缺陷，主要體現在服務器數量變動的時候，所有緩存的位置都要發生改變！
試想一下，如果4臺緩存服務器已經不能滿足我們的緩存需求，那麼我們應該怎麼做呢？很簡單，多增加幾臺緩存服務器不就行了！假設：我們增加了一臺緩存服務器，那麼緩存服務器的數量就由4臺變成了5臺。那麼原本hash(a.png) % 4 = 2 的公式就變成了hash(a.png) % 5 = ？ ， 可想而知這個結果肯定不是2的，這種情況帶來的結果就是當服務器數量變動時，所有緩存的位置都要發生改變！換句話說，當服務器數量發生改變時，所有緩存在一定時間內是失效的，當應用無法從緩存中獲取數據時，則會向後端數據庫請求數據（還記得上一篇的《緩存雪崩》嗎？）！
同樣的，假設4臺緩存中突然有一臺緩存服務器出現了故障，無法進行緩存，那麼我們則需要將故障機器移除，但是如果移除了一臺緩存服務器，那麼緩存服務器數量從4臺變爲3臺，也是會出現上述的問題！
所以，我們應該想辦法不讓這種情況發生，但是由於上述Hash算法本身的緣故，使用取模法進行緩存時，這種情況是無法避免的，爲了解決這些問題，Hash一致性算法（一致性Hash算法）誕生了！
四、一致性Hash算法的神祕面紗
一致性Hash算法也是使用取模的方法，只是，剛纔描述的取模法是對服務器的數量進行取模，而一致性Hash算法是對2^32取模，什麼意思呢？簡單來說，一致性Hash算法將整個哈希值空間組織成一個虛擬的圓環，如假設某哈希函數H的值空間爲0-2^32-1（即哈希值是一個32位無符號整形），整個哈希環如下：
整個空間按順時針方向組織，圓環的正上方的點代表0，0點右側的第一個點代表1，以此類推，2、3、4、5、6……直到2^32-1，也就是說0點左側的第一個點代表2^32-1， 0和2^32-1在零點中方向重合，我們把這個由2^32個點組成的圓環稱爲Hash環。
下一步將各個服務器使用Hash進行一個哈希，具體可以選擇服務器的IP或主機名作爲關鍵字進行哈希，這樣每臺機器就能確定其在哈希環上的位置，這裏假設將上文中四臺服務器使用IP地址哈希後在環空間的位置如下：
接下來使用如下算法定位數據訪問到相應服務器：將數據key使用相同的函數Hash計算出哈希值，並確定此數據在環上的位置，從此位置沿環順時針“行走”，第一臺遇到的服務器就是其應該定位到的服務器！
例如我們有Object A、Object B、Object C、Object D四個數據對象，經過哈希計算後，在環空間上的位置如下：
根據一致性Hash算法，數據A會被定爲到Node A上，B被定爲到Node B上，C被定爲到Node C上，D被定爲到Node D上。
五、一致性Hash算法的容錯性和可擴展性
現假設Node C不幸宕機，可以看到此時對象A、B、D不會受到影響，只有C對象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一臺服務器不可用，則受影響的數據僅僅是此服務器到其環空間中前一臺服務器（即沿着逆時針方向行走遇到的第一臺服務器）之間數據，其它不會受到影響，如下所示：
下面考慮另外一種情況，如果在系統中增加一臺服務器Node X，如下圖所示：
此時對象Object A、B、D不受影響，只有對象C需要重定位到新的Node X ！一般的，在一致性Hash算法中，如果增加一臺服務器，則受影響的數據僅僅是新服務器到其環空間中前一臺服務器（即沿着逆時針方向行走遇到的第一臺服務器）之間數據，其它數據也不會受到影響。
綜上所述，一致性Hash算法對於節點的增減都只需重定位環空間中的一小部分數據，具有較好的容錯性和可擴展性。
六、Hash環的數據傾斜問題
一致性Hash算法在服務節點太少時，容易因爲節點分部不均勻而造成數據傾斜（被緩存的對象大部分集中緩存在某一臺服務器上）問題，例如系統中只有兩臺服務器，其環分佈如下：
此時必然造成大量數據集中到Node A上，而只有極少量會定位到Node B上。爲了解決這種數據傾斜問題，一致性Hash算法引入了虛擬節點機制，即對每一個服務節點計算多個哈希，每個計算結果位置都放置一個此服務節點，稱爲虛擬節點。具體做法可以在服務器IP或主機名的後面增加編號來實現。
例如上面的情況，可以爲每臺服務器計算三個虛擬節點，於是可以分別計算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，於是形成六個虛擬節點：
同時數據定位算法不變，只是多了一步虛擬節點到實際節點的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三個虛擬節點的數據均定位到Node A上。這樣就解決了服務節點少時數據傾斜的問題。在實際應用中，通常將虛擬節點數設置爲32甚至更大，因此即使很少的服務節點也能做到相對均勻的數據分佈。
七、總結
上文中，我們一步步分析了什麼是一致性Hash算法，主要是考慮到分佈式系統每個節點都有可能失效，並且新的節點很可能動態的增加進來的情況，如何保證當系統的節點數目發生變化的時候，我們的系統仍然能夠對外提供良好的服務，這是值得考慮的！
找到一篇好文章，對一致性hash算法解析更白話、通俗易懂
參考：