一、算法背景
一致性哈希算法在1997年由麻省理工學院的Karger等人在解決分布式Cache中提出的，設計目標是為了解決因特網中的熱點(Hot spot)問題，初衷和CARP十分類似。一致性哈希修正了CARP使用的簡單哈希算法帶來的問題，使得DHT可以在P2P環境中真正得到應用。
二、應用場景
現在一致性hash算法在分布式系統中也得到了廣泛應用，分布式系統中涉及到集群部署，包括緩存Redis集群，數據庫集群，我們在使用Redis的時候，為了保證Redis的高可用，提高Redis的讀寫性能，最簡單的方式我們會做主從復制，組成Master-Master或者Master-Slave的形式，或者搭建Redis集群，進行數據的讀寫分離，類似於數據庫的主從復制和讀寫分離。如下所示：
同樣數據庫中也是，當單表數據大於500W的時候需要對其進行分庫分表，當數據量很大的時候（標准可能不一樣，要看Redis服務器容量）我們同樣可以對Redis進行類似的操作，就是分庫分表。
假設，我們有一個社交網站，需要使用Redis存儲圖片資源，存儲的格式為鍵值對，key值為圖片名稱，value為該圖片所在文件服務器的路徑，我們需要根據文件名查找該文件所在文件服務器上的路徑，數據量大概有2000W左右，按照我們約定的規則進行分庫，規則就是隨機分配，我們可以部署8台緩存服務器，每台服務器大概含有500W條數據，並且進行主從復制，示意圖如下
由於規則是隨機的，所有我們的一條數據都有可能存儲在任何一組Redis中，例如上圖我們用戶查找一張名稱為”a.png”的圖片，由於規則是隨機的，我們不確定具體是在哪一個Redis服務器上的，因此我們需要進行1、2、3、4，4次查詢才能夠查詢到（也就是遍歷了所有的Redis服務器），這顯然不是我們想要的結果，有了解過的小伙伴可能會想到，隨機的規則不行，可以使用類似於數據庫中的分庫分表規則：按照Hash值、取模、按照類別、按照某一個字段值等等常見的規則就可以出來了！好，按照我們的主題，我們就使用Hash的方式。
三、為Redis集群使用Hash
可想而知，如果我們使用Hash的方式 hash(圖片名稱) % N ，每一張圖片在進行分庫的時候都可以定位到特定的服務器，示意圖如下：
因為圖片的名稱是不重復的，所以，當我們對同一個圖片名稱做相同的哈希計算時，得出的結果應該是不變的，如果我們有4台服務器，使用哈希后的結果對4求余，那么余數一定是0、1、2或3，沒錯，正好與我們之前的服務器編號相同。
如果求余的結果為0， 我們就把當前圖片名稱對應的圖片緩存在0號服務器上；如果余數為1，就把當前圖片名對應的圖片緩存在1號服務器上；如果余數為2，同理。那么，當我們訪問任意一個圖片的時候，只要再次對圖片名稱進行上述運算，即可得出對應的圖片應該存放在哪一台緩存服務器上，我們只要在這一台服務器上查找圖片即可，如果圖片在對應的服務器上不存在，則證明對應的圖片沒有被緩存，也不用再去遍歷其他緩存服務器了，通過這樣的方法，即可將3萬張圖片隨機的分布到3台緩存服務器上了，而且下次訪問某張圖片時，直接能夠判斷出該圖片應該存在於哪台緩存服務器上，這樣就能滿足我們的需求了，我們暫時稱上述算法為HASH算法或者取模算法。
上圖中，假設我們查找的是”a.png”，由於有4台服務器（排除從庫），因此公式為
hash(a.png) % 4 = 2
，可知定位到了第2號服務器，這樣的話就不會遍歷所有的服務器，大大提升了性能！
四、使用Hash的問題
上述的方式雖然提升了性能，我們不再需要對整個Redis服務器進行遍歷！但是，使用上述HASH算法進行緩存時，會出現一些缺陷，主要體現在服務器數量變動的時候，所有緩存的位置都要發生改變！
試想一下，如果3台緩存服務器已經不能滿足我們的緩存需求，那么我們應該怎么做呢？沒錯，很簡單，多增加兩台緩存服務器不就行了，假設，我們增加了一台緩存服務器，那么緩存服務器的數量就由4台變成了5台，此時，如果仍然使用上述方法對同一張圖片進行緩存，那么這張圖片所在的服務器編號必定與原來4台服務器時所在的服務器編號不同，因為除數由4變為了5，被除數不變的情況下，余數肯定不同，這種情況帶來的結果就是當服務器數量變動時，所有緩存的位置都要發生改變，換句話說，當服務器數量發生改變時，所有緩存在一定時間內是失效的，當應用無法從緩存中獲取數據時，則會向后端服務器請求數據，同理，假設4台緩存中突然有一台緩存服務器出現了故障，無法進行緩存，那么我們則需要將故障機器移除，但是如果移除了一台緩存服務器，那么緩存服務器數量從4台變為3台，如果想要訪問一張圖片，這張圖片的緩存位置必定會發生改變，以前緩存的圖片也會失去緩存的作用與意義，由於大量緩存在同一時間失效，造成了緩存的雪崩，此時前端緩存已經無法起到承擔部分壓力的作用，后端服務器將會承受巨大的壓力，整個系統很有可能被壓垮，所以，我們應該想辦法不讓這種情況發生，但是由於上述HASH算法本身的緣故，使用取模法進行緩存時，這種情況是無法避免的。
我們來回顧一下使用上述算法會出現的問題。
問題1：當緩存服務器數量發生變化時，會引起緩存的雪崩，可能會引起整體系統壓力過大而崩潰（大量緩存同一時間失效）。
問題2：當緩存服務器數量發生變化時，幾乎所有緩存的位置都會發生改變，怎樣才能盡量減少受影響的緩存呢？
其實，上面兩個問題是一個問題，那么，一致性哈希算法能夠解決上述問題嗎？解決這些問題，一致性哈希算法誕生了。
五、一致性哈希的基本概念
一致性Hash算法也是使用取模的方法，只是，剛才描述的取模法是對服務器的數量進行取模，而一致性Hash算法是對2^32取模，什么意思呢？簡單來說，一致性Hash算法將整個哈希值空間組織成一個虛擬的圓環，如假設某哈希函數H的值空間為0-2^32-1（即哈希值是一個32位無符號整形），整個哈希環如下：
整個空間按順時針方向組織，圓環的正上方的點代表0，0點右側的第一個點代表1，以此類推，2、3、4、5、6……直到2^32-1，也就是說0點左側的第一個點代表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。
那么，一致性哈希算法與上圖中的圓環有什么關系呢？我們繼續聊，仍然以之前描述的場景為例，假設我們有4台緩存服務器，服務器A、服務器B、服務器C，服務器D，那么，在生產環境中，這4台服務器肯定有自己的IP地址或主機名，我們使用它們各自的IP地址或主機名作為關鍵字進行哈希計算，使用哈希后的結果對2^32取模，可以使用如下公式示意：
hash（服務器A的IP地址） % 2^32
通過上述公式算出的結果一定是一個0到2^32-1之間的一個整數，我們就用算出的這個整數，代表服務器A，既然這個整數肯定處於0到2^32-1之間，那么，上圖中的hash環上必定有一個點與這個整數對應，而我們剛才已經說明，使用這個整數代表服務器A，那么，服務器A就可以映射到這個環上。
以此類推，下一步將各個服務器使用類似的Hash算式進行一個哈希，這樣每台機器就能確定其在哈希環上的位置，這里假設將上文中四台服務器使用IP地址哈希后在環空間的位置如下：
接下來使用如下算法定位數據訪問到相應服務器： 將數據key使用相同的函數Hash計算出哈希值，並確定此數據在環上的位置，從此位置沿環順時針“行走”，第一台遇到的服務器就是其應該定位到的服務器！
例如我們有Object A、Object B、Object C、Object D四個數據對象，經過哈希計算后，在環空間上的位置如下：
根據一致性Hash算法，數據A會被定為到Node A上，B被定為到Node B上，C被定為到Node C上，D被定為到Node D上。
說到這里可能會有疑問，為什么hash一致性的數據空間范圍是2^32次方？
因為，java中int的最大值是2^31-1最小值是-2^31,2^32剛好是無符號整形的最大值；
進一步追尾基礎，為什么java中int的最大值是2^31-1最小值是-2^31？
因為，int的最大值最小值范圍設定是因為一個int占4個字節，一個字節占8位，二進制中剛好是32位。（基礎忘記的需要惡補一下了）
六、一致性Hash算法的容錯性和可擴展性
現假設Node C不幸宕機，可以看到此時對象A、B、D不會受到影響，只有C對象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服務器不可用，則受影響的數據僅僅是此服務器到其環空間中前一台服務器（即沿着逆時針方向行走遇到的第一台服務器）之間數據，其它不會受到影響，如下所示：
下面考慮另外一種情況，如果在系統中增加一台服務器Node X，如下圖所示：
此時對象Object A、B、D不受影響，只有對象C需要重定位到新的Node X ！一般的，在一致性Hash算法中，如果增加一台服務器，則受影響的數據僅僅是新服務器到其環空間中前一台服務器（即沿着逆時針方向行走遇到的第一台服務器）之間數據，其它數據也不會受到影響。
綜上所述，一致性Hash算法對於節點的增減都只需重定位環空間中的一小部分數據，具有較好的容錯性和可擴展性。
七、Hash環的數據傾斜問題
一致性Hash算法在服務節點太少時，容易因為節點分部不均勻而造成數據傾斜（被緩存的對象大部分集中緩存在某一台服務器上）問題，例如系統中只有兩台服務器，其環分布如下：
此時必然造成大量數據集中到Node A上，而只有極少量會定位到Node B上，從而出現hash環偏斜的情況，當hash環偏斜以后，緩存往往會極度不均衡的分布在各服務器上，如果想要均衡的將緩存分布到2台服務器上，最好能讓這2台服務器盡量多的、均勻的出現在hash環上，但是，真實的服務器資源只有2台，我們怎樣憑空的讓它們多起來呢，沒錯，就是憑空的讓服務器節點多起來，既然沒有多余的真正的物理服務器節點，我們就只能將現有的物理節點通過虛擬的方法復制出來。
這些由實際節點虛擬復制而來的節點被稱為"虛擬節點"，即對每一個服務節點計算多個哈希，每個計算結果位置都放置一個此服務節點，稱為虛擬節點。具體做法可以在服務器IP或主機名的后面增加編號來實現。
例如上面的情況，可以為每台服務器計算三個虛擬節點，於是可以分別計算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，於是形成六個虛擬節點：
同時數據定位算法不變，只是多了一步虛擬節點到實際節點的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三個虛擬節點的數據均定位到Node A上。這樣就解決了服務節點少時數據傾斜的問題。在實際應用中，通常將虛擬節點數設置為32甚至更大，因此即使很少的服務節點也能做到相對均勻的數據分布。
八、總結
上文中，我們一步步分析了什么是一致性Hash算法，主要是考慮到分布式系統每個節點都有可能失效，並且新的節點很可能動態的增加進來的情況，如何保證當系統的節點數目發生變化的時候，我們的系統仍然能夠對外提供良好的服務，這是值得考慮的！