此文是在網上看到別人寫memcache一致性hashi演算法後進行編寫的，感覺寫的很好，所以就再錄過來：
現在一般的演算法就是乙個hash值演算法，對伺服器個數進行取餘來進行hash值的計算，假如你有n個cache，那麼對於object的對映，你會通過hash(object)%n來進行對映對應的伺服器上，但是當伺服器當掉，那麼你原來的儲存資料會失效，且hash演算法會進行修改，同理增加一台也會修改演算法，原來的資料也會失效，這對系統來說是災難性的，可對對資料庫的訪問造成壓力。有什麼方法能對這個場景進行優化呢，那就是一致性的hash演算法。
hash演算法：衡量乙個hash演算法的重要指標就是單調性，所謂單調性就是說：如果已經有物件存到到快取伺服器上，那麼當快取伺服器有變動時，應該能保證已經快取的物件能儲存到新的快取物件中，而不是快取到原來的快取物件或舊的快取物件中。很容易看到上面的hash(object)%n是不能保證這個要求的。
consistent hash演算法原理：consistent hashing 是一種 hash 演算法，簡單的說，在移除 / 新增乙個 cache 時，它能夠盡可能小的改變已存在 key 對映關係，盡可能的滿足單調性的要求。下面就來按照 5 個步驟簡單講講 consistent hashing 演算法的基本原理。
1考慮通常的 hash 演算法都是將 value 對映到乙個 32 為的 key 值，也即是 0~2^32-1 次方的數值空間；我們可以將這個空間想象成乙個首（ 0 ）尾（ 2^32-1 ）相接的圓環，如下面圖 1 所示的那樣。
圖1:環形hash空間
2.把物件對映到hash空間，接下來將4個物件object1-object4，通過hash演算法計算出key值將其分布在環上，其圖如下：
3把cache對映到hash空間
consistent hash的演算法思想就是把物件和cache對映到同乙個hash空間，並且使用相同的hash演算法。假設有a,b,c3臺cache,那麼對映結果如下圖上所示（以對應的hash值進行排列）
說到這裡順便說下cache的hash演算法，一般以cache的ip或者是機器名做hash的輸入。
4把物件對映到cache上
現在已經將cache和物件通過同乙個hash演算法對映到同乙個hash空間了，現在考慮的是如何將物件和cache進行對映。
在這個環形空間中，如果以乙個物件的key為出發點，按順時針出發直到遇到第乙個cache,那麼這個物件就放入到這個cache上，由於hash值時固定的，那麼找到的cache也是唯一的，這樣就找到了對映的方法。
按照上面的例子key1--->cachea key4--->cacheb key2,key3--->cachec
5考察cache的變動
考慮b掛掉了，那麼依據上面的對映方法，只有沿著b逆時針方向直到遇到第乙個cache之間的物件會有影響，也就是原來存數到b的物件會儲存到c，因此這裡只有object4發生了變化。
增加cache:假如在object2和object3之間新增一台cached,那麼沿著cached逆時針方向直到遇到第乙個cache之間的物件將會存放到d中，對此只是object2受到影響。
虛擬節點
考量hash演算法的另乙個重要指標是:平衡性：即盡可能的使對物件均勻的分布在cache節點上。
當cache比較少時，物件不能均勻的分布到cache上，就如上面的object2,object3,object4都分布在了c上，而object1只分布在a上了，為了使分布平衡，我們引入了虛擬節點：虛擬節點實際上是hash空間的複製品，乙個實際節點對應多個虛擬節點，虛擬節點在hash空間中以hash值進行排列。
仍以僅部署 cache a 和 cache c 的情況為例，在圖 4 中我們已經看到， cache 分布並不均勻。現在我們引入虛擬節點，並設定「複製個數」為 2 ，這就意味著一共會存在 4 個「虛擬節點」， cache a1, cache a2 代表了 cache a ； cache c1, cache c2 代表了 cache c ；假設一種比較理想的情況，參見圖 6 。
因此物件 object1 和 object2 都被對映到了 cache a 上，而 object3 和 object4 對映到了 cache c 上；平衡性有了很大提高。引入「虛擬節點」後，對映關係就從 轉換到了 。查詢物體所在 cache 時的對映關係如圖 7 所示。
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