適用場景：快取集群環境下
出現背景：
1.初始階段：通過隨機訪問方式進行，將乙個資料隨機存入集群的一台伺服器中，當使用到這個快取資料的時候，不知道從集群哪台伺服器中取資料，也無法判斷有沒有這個資料，導致資料冗餘，而且伺服器數量越多，導致的訪問冗餘次數無法估量。
2.中期階段：由隨機轉向雜湊取餘，首先將乙個資料存入集群伺服器中，這個資料的key name作為這個資料的唯一標誌，然後通過這個key name得到雜湊值，接著取餘，比如集群伺服器有3臺,用0，1，2作為他們的標識，hash % 3 得到標識，與伺服器標識匹配，就可以把這資料存入該伺服器，取的時候也通過key name 雜湊取餘匹配主機，從而找到快取的資料。 但是這種方式也會出現一些問題，就是當某台主機宕掉或者增加一台主機的時候，導致無法匹配到原先存入資料的主機，導致大量資料失效。
3.發展階段：由雜湊取餘轉向一致性雜湊，一致性雜湊就是通過將整個雜湊值組織成乙個虛擬的圓環，且按順時針方向組織，各伺服器主機通過其唯一標誌（ip或主機名）得到雜湊值，在這個圓環中佔坑，作為乙個固定的節點，接著將乙個資料存入，通過key name得到雜湊值，形象地固定在環中某位置，順時針查詢找到第乙個主機佔坑位置，就把這個資料存入該主機中，取資料也是類似。若出現某台主機宕機了或者要增加某個主機，存入這個集群各個主機的資料會不會出現取資料失效，可以知道增加或減少一台主機，只是從逆時針方向找到第乙個主機的區間快取資料失效，其餘均不變。但是這種方式也會出現一些極端情況出現，就是伺服器佔坑的位置非常接近，導致伺服器在這圓環中資料匹配的區間差距很大。
4.後期階段：採用虛擬節點來解決節點分部不均勻而造成資料傾斜的問題。
一致性雜湊演算法介紹
一致性雜湊演算法在1997年由麻省理工學院提出的一種分布式雜湊 dht 實現演算法，設計目標是為了解決網際網路中的熱點 hot spot 問題，初衷和carp十分類似。一致性雜湊修正了carp使用的簡 單雜湊演算法帶來的問題，使得分布式雜湊 dht 可以在p2p環境中真正得到應用。一致性hash演算...
一致性雜湊
直接貼出一篇介紹的很清楚的博文。關鍵字一致性雜湊 平衡性，單調性，分散性，負載 其實說白了，就是解決把請求分散到不同的機器上運算，怎麼做分散的平均，機器少一台多一台，或者壞掉一台，成很好的自適應和拓展。最簡單的實現分布式演算法，取模嘛，但是它就上述的一些問題，所以不算好的雜湊函式。一致性雜湊演算法，...
一致性雜湊
from 學習分布式,一致性雜湊是最最基礎的知識,所以要理解好.那什麼是一致性雜湊呢?what 1.平衡性是指 hash的結果應該平均分配到各個節點,這樣從演算法上就解決了負載均衡問題.2.單調性是指 在新增或者刪減節點時,同乙個key訪問到的值總是一樣的.3.分散性是指 資料應該分散的存放在 分布...