了解一致性hash演算法

一致性hash演算法，在維基百科的定義是：

翻譯過來的意思就是當hash表更新節點的數量時，只有k/n的關鍵字位置有變化，其他關鍵字的位置對映關係不變。與其他的hash演算法比，其他的演算法節點個數n變化後，更多的key關鍵字和節點的對映會發生變化。

一致性hash主要用在路由中，對有狀態的服務，根據key進行**到對應的服務中。保證相同的key一直落到同乙個伺服器，當有服務節點增減時，只有少量(k/n)的請求位置是變化的。減少重新建立快取或儲存的成本。

前提： 常規實現

取key所對映的所有值最大空間（2^32）個，組成乙個環，然後隨機在這個環上落n個點，相鄰的兩個點形成乙個左閉右開（關於左閉右開參考《聊聊左閉右開區間》)區間。共有n個區間。

對於每個key，一定只落在n個區間中的乙個，它屬於該區間所分配的節點。

當有服務節點增減時，會有區間新增或消失，平均只有k/n個key會受影響，變更屬於的節點。

如下圖，在插入nodec之前，2、3、8key都屬於nodea，當插入nodec後2、3歸屬c，屬於b的節點不會改變。

改進：增加虛節點

常規實現在實際應用中會遇到問題。當n的數量太少時，會導致n個節點所管轄的區間並不均勻。

既然是n的數量太少，那增加n的數量不就行了?正解，可以成倍地增加n的數量，乙個實際的節點擴充為100倍的虛節點，每個key先查詢屬於哪個虛節點，再檢視該虛節點屬於那個實節點。

由於眾多虛節點的引入，使每個實節點被分配到的key數量的差距變少。

從圖中可見，增加了nodea和noded的虛節點後，把區間分得更細小，會使分布更均勻。還可以通過設定權值，讓不同處理能力的實節點，處理不同量級的key。

通過上面的講解，可以熟悉一致性hash的演算法，但是在實際使用中，還是有很多需要注意的地方。

如何加入虛節點

加入虛節點能夠解決分布不均的問題，但是如何加入也是有技巧的。如果完全隨機，就是撞大運程式設計。要利用搜尋演算法，加入節點時要檢測，保證每個實節點的區間不能差異太大。必要時要回溯，剪枝，或者用啟發性搜尋。

節點配置同步

乙個大系統，每個真實節點有1000個虛節點，一共1000個實節點，有1m條目資料。每當更新節點資訊時，要保證快速更換、傳遞更新資料，而且要有檢查功能。節點配置的同步、檢測也會有很多細節問題。

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一致性hash演算法 面試必備 一致性hash演算法

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