图解一致性哈希

起源

假设你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢，你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值，然后均匀的映射到到 N 个 cache 。

hash(object) % N

一切都运行正常，那么考虑如下的两种情况：

1. 一个 cache 服务器 m down 掉了（在实际应用中必须要考虑这种情况），这样所有映射到 cache m 的对象都会失效。怎么办？需要把 cache m 从 cache 中移除，这时候 cache 是 N-1 台，映射公式变成了 hash(object)%(N-1) ；
2. 由于访问加重，需要添加 cache ，这时候 cache 是 N+1 台，映射公式变成了 hash(object)%(N+1) ；

1 和 2 意味着什么？这意味着突然之间几乎所有的 cache 都失效了。对于服务器而言，这是一场灾难，洪水般的访问都会直接冲向后台服务器。

再来考虑第三个问题，由于硬件能力越来越强，你可能想让后面添加的节点多做点活，显然上面的 hash 算法也做不到。

有什么方法可以改变这个状况呢，这就是 consistent hashing...

一致性哈希

一致性哈希把哈希值想象成一个环，比如说在 0 ~ 2^32-1 这个范围内，然后将节点（名字、IP等）求哈希之后分布到环上。当有访问请求时，把请求信息求哈希之后，寻找小于该哈希值的下一个节点。

当有节点宕机的时候，请求会依次查找下一个节点，从而不让所有节点的缓存都失效。

当加入新节点的时候，只会影响一个区间内的请求，也不会影响其他区间。

如下图所示：

虚拟节点

以上虽然解决了大部分问题，但是还有三个问题：

1. 节点有可能分布不均匀。
2. 当一个节点因为负载过重宕机以后，所有请求会落到下一台主机，这样就有可能使下一台主机也宕机，这就是雪崩问题。
3. 不同主机处理能力不同，如何配置不同的负载。

这时候可以引入虚拟节点。原始的一致性哈希中，每个节点通过哈希之后在环上占有一个位置，可以通过对每个节点多次计算哈希来获得多个虚拟节点。

比如说，本来我们通过节点的 IP 来计算哈希

hash('10.1.1.1')  => n1
hash('10.1.1.2')  => n2
hash('10.1.1.3')  => n3

现在引入两倍的虚拟节点之后

hash('10.1.1.1-1')  => n1-1
hash('10.1.1.1-2')  => n1-2
hash('10.1.1.2-1')  => n2-1
hash('10.1.1.2-2')  => n2-2
hash('10.1.1.3-1')  => n3-1
hash('10.1.1.3-2')  => n3-2

如图所示：

引入虚拟节点之后：

1. 平衡性得到了直接改善
2. 主机是交替出现的，所以当一个节点宕机后，所有流量会随机分配给剩余节点
3. 可以给处理能力强的节点配置更多地虚拟节点。

最后，一致性哈希可以用跳表或者平衡二叉树来实现。

参考文档：

1. https://blog.csdn.net/MBuger/article/details/76189561
2. https://www.cnblogs.com/23lalala/p/3588553.html
3. https://crossoverjie.top/2018/01/08/Consistent-Hash/