普通的雜湊演算法使用取餘操作：hash(o) mod n，其中 n 代表機器的數量。如果在集群中新增加乙個節點時，計算公式會變為：hash(o) mod (n+1)；在集群中刪除乙個機器時，計算公式變為：hash(o) mod (n-1)。所以當集群中機器數量有所變化時，幾乎所有的 object 的雜湊值都會改變。一致性雜湊可以保證當從集群中刪除一台機器時，僅僅儲存在該機器上的 object 的值會變化；當集群中增加一台機器時，也僅僅是非常小的一部分 object 的雜湊值會發生改變。
一致性雜湊的值一般使用 32bit 儲存，所以雜湊值的空間範圍是0~2^32-1，並且2^32-1後面的值是0 ，如圖所示是乙個封閉的圓圈。
在這個圓圈上會對映兩種元素的雜湊值，一種元素是object的雜湊值，如圖2所示是對映4個object；另一種元素是cache的雜湊值，即計算機節點的雜湊值，如圖3所示是對映3個cache。
當從集群中刪除乙個節點，如刪除 cacheb，則快取在 cacheb 上的 object 將會移動到 cachec 上，如圖4；當集群中新增加乙個節點時，如增加 cached，則在cacheb和cached之間的object會從cachec上轉移到cached上，如圖5。
如果節點數量較少時，還是會出現資料分布不均勻的情況，通過使用虛擬節點的方法可以解決。虛擬節點是將乙個真實的cache在圓圈上覆制幾份作為虛擬節點，如圖6。當集群中增加乙個真實cache 時，對應的增加一定數量的虛擬節點，當集群中刪除乙個真實的cache時，其所對應的虛擬節點都會被刪除。
一致性雜湊可以用於memcache。
memcache是乙個高效能的分布式記憶體物件快取系統，用於動態web應用以減輕資料庫負載。其分布式由客戶端實現。每個客戶端維護乙個伺服器池，通過一致性雜湊演算法，將資料比較均勻地分布在池中的伺服器上。
memcached 將所有的資料放在記憶體中，不具備資料持久化的功能，當一台機器宕機時，記憶體裡面儲存的資料將會全部丟失。
memcache資料的分布方法主要採用的是一致性hash演算法，演算法流程如下：
構造乙個長度為2^32的整數環，然後根據伺服器節點的hash值，將伺服器節點分布到這個環上。
當有需要快取的資料時，根據該資料的key值計算得到hash值，並將其對映至環上。
在環上順時針查詢與該hash值最近的伺服器節點，從而完成key到伺服器節點的對映，並將資料儲存在該伺服器節點上。
如果超過2^32次方仍然找不到伺服器，則將資料儲存到第一台伺服器上。
通過該演算法有效的減少了伺服器節點增減導致的快取重新分布。
另外，由於通過一般的hash函式，伺服器的對映地點的分布可能會不均勻，故採取虛擬節點的方法，為每個物理伺服器節點設定多個「邏輯節點」，可以進一步減小伺服器節點增減導致的快取重新分布。
一致性雜湊演算法
好吧，我們決定打破這種基於資料項商業邏輯的劃分思維，來考慮一種基於 key 的劃分方式，這有些類似於後面介紹的資料庫水平分割槽 sharding 我們需要設計一種不依賴資料項內容的雜湊演算法，將所有資料項的 key 均衡分配在這三颱快取伺服器上。乙個簡單而有效的方法是 取餘 運算，這就像打撲克時的發...
一致性雜湊演算法
在分布式系統中，如果某業務可以由多個相同的節點處理，很容易想到用hash的方式將業務請求分散到這些節點處理，如果有n個節點，計算方法為 hash id n。如果只是簡單的計算，不涉及使用者狀態，這是乙個簡單有效的方案。如果節點的計算涉及使用者狀態，比如維護購物車 memcache快取服務等，好像也沒...
一致性雜湊演算法
判定好壞的四個定義 1 平衡性 balance 平衡性是指雜湊的結果能夠盡可能分布到所有的緩衝中去，這樣可以使得所有的緩衝空間都得到利用。很多雜湊演算法都能夠滿足這一條件。2 單調性 monotonicity 單調性是指如果已經有一些內容通過雜湊分派到了相應的緩衝中，又有新的緩衝加入到系統中。雜湊的...