取模有兩個主要的缺點雜湊不均勻
增加節點、刪除節點後節點需要rehash
為了解決上述兩個主要問題，引入了一致性hash演算法。
首先，將0到 2^32 想象成乙個圓，就像鐘錶一樣，鐘錶的圓可以理解成由60個點組成的圓，而此處我們把這個圓想象成由 2^32 個點組成的圓。假設有兩個資料節點node1和node2，將它們通過乙個特定的hash演算法，肯定得到兩個整數，恰好落在這個圓的某個點上，如圖所示：
現有一批資料，通過特定的演算法，也會落在這個圓上，規定資料存在順時針最近的節點上，如圖：這樣看起來有明顯的資料傾斜問題，為了解決資料傾斜問題，則引入了虛擬節點，所謂的虛擬節點就是某個實際幾點的乙個對映幾點，因為node2儲存的資料比較少，則虛擬出乙個node2的虛擬節點node2-v1，將這個節點取模後的數字正好落在我們認為合適的位置，那麼有些資料就會被分配到了虛擬節點上，比如下面的圖：當查詢或插入資料到node2-v1節點的時候，實際上是插入到了真實節點node2上，這樣資料就被均勻的分布到了兩個節點上。如果按照原來取模的方式，當新增或者刪除乙個資料節點的時候，取模演算法就有個極大的弊端，就是需要將所有資料rehash，資料遷移量比較大，如果採用一致性hash演算法，極大的減少了資料遷移的量級。假設新增了乙個節點node3，資料圖如下：從圖上可以看出，需要進行資料遷移的只有node2和node3中間的兩個資料而已。
一致性hash演算法 面試必備 一致性hash演算法
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1997年由麻省理工學院的karger等人在解決分布式cache中提出的...
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