最近公司在招人，我們準備的問題中有一道是關於一致性hash演算法的問題，只有一些面試者能夠回答上來，而且答的也不是很全面，有的面試者只是聽說過，有的連聽都沒聽過，下面我把一致性hash演算法整理一下分享給大家
一致性雜湊演算法在2023年由麻省理工學院的karger等人在解決分布式cache中提出的，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dht可以在p2p環境中真正得到應用
一致性hash用於分布式快取系統，將key值對映到具體機器ip上，並且增加和刪除1臺機器的資料移動量較小
比如你有 n 個 redis 伺服器(後面簡稱 redis )，那麼如何將乙個物件 object 對映到 n 個 redis 上呢，你很可能會採用類似下面的通用方法計算 object 的 hash 值，然後均勻的對映到到 n 個 cache
求餘演算法: hash(object)%n1. 乙個 redis 伺服器 x 宕 掉了，這樣所有對映到 redis x 的物件都會失效，怎麼辦，需要把 redis x 從 redis集群中移除，這時候 redis伺服器 是 n-1 臺le，那麼對應對映公式變成了 hash(object)%(n-1) ；
2.還有一種情況是由於訪問量增多，需要新增 redis ，這時候 redis 是 n+1 臺，對映公式變成了 hash(object)%(n+1) ；
1 和 2 意味著什麼？這意味著突然之間幾乎所有的 redis快取都失效了。對於伺服器而言，這是一場災難，所有的訪問都會直接衝向後台伺服器，對後台伺服器造成壓力，甚至是後台伺服器癱瘓。
如何解決上面的問題呢？一致性hash演算法就派上用場了
一致性hash演算法也是使用取模的方法，只是，剛才描述的取模法是對伺服器的數量進行取模，而一致性hash演算法是對2^32取模，什麼意思呢？簡單來說，一致性hash演算法將整個雜湊值空間組織成乙個虛擬的圓環，如假設某雜湊函式h的值空間為0-2^32-1(即雜湊值是乙個32位無符號整形)，整個雜湊環如下
整個空間按順時針方向組織，圓環的正上方的點代表0，0點右側的第乙個點代表1，以此類推，2、3、4、5、6……直到2^32-1，也就是說0點左側的第乙個點代表2^32-1， 0和2^32-1在零點中方向重合，我們把這個由2^32個點組成的圓環稱為hash環。
那麼，一致性雜湊演算法與上圖中的圓環有什麼關係呢？我們繼續聊，以之前描述的場景為例，假設我們有4臺快取伺服器，node1、node2、node3，node4，那麼，在生產環境中，這4臺伺服器肯定有自己的ip位址或主機名，我們使用它們各自的ip位址或主機名作為關鍵字進行雜湊計算，使用雜湊後的結果對2^32取模，可以使用如下公式示意
hash(node1的ip位址) % 2^32接下來使用如下演算法定位資料訪問到相應伺服器：將資料key使用相同的函式hash計算出雜湊值，並確定此資料在環上的位置，從此位置沿環順時針「行走」，遇到的第一台伺服器就是該資料應該對映到的伺服器，如圖：
我想看了上面的例子大家應該已經理解了一致性hash的優勢了，如果伺服器node1節點宕掉，那麼object1的資料會根據規則對映到最近的伺服器node3上，同理如果增加一台伺服器那麼影響的也只是一小部分資料，一小部分資料會跟著規則遷移到新增伺服器上
一致性hash演算法虛擬節點 一致性hash演算法
hash 演算法也叫做雜湊演算法，他可以讓任意長度的資料m對映成為長度固定的值h。hash演算法的第乙個作用就是資料的快速儲存與查詢。寫過程式的人都知道，基本上主流的程式語言裡面都有個資料結構叫做map dictionary或者 hash table 它是根據key來直接訪問結果的資料結構。key的...
一致性hash演算法
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一致性hash演算法
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...