一致性哈希和取模哈希

一致性哈希（Consistent Hashing）和取模哈希（Modulo Hashing）经常被放在一起比较，尤其是在 分布式缓存 / 分布式存储 / 负载均衡 场景下。

一、取模哈希的特点

公式：

node = hash(key) % N

• 优点

  • 实现简单，计算效率高。
  • 只要节点数 N 固定，映射关系稳定。

• 缺点

  • 节点数 N 变化时（增减机器），几乎所有 key 的映射都要重新计算。
  • 导致 大规模缓存失效 或 数据迁移成本高。

举个例子：

• 原来有 4 台缓存，key=100 落在 hash(100) % 4 = 0。
• 新增一台变成 5 台：hash(100) % 5 = 3。
• 结果 key 被重新分配，几乎所有数据都要迁移。

二、一致性哈希的特点

原理

• 将哈希空间（0 ~ 2^32-1）首尾相连，形成一个环。
• 节点通过 hash(node) 映射到环上。
• key 通过 hash(key) 映射到环上，从该位置顺时针找到的第一个节点就是它的归属。

优点

1. 节点增减影响小

   • 只会影响环上相邻一部分 key 的归属，而不是所有 key。
   • 极大减少了数据迁移量。
   • 例如新增一个节点，只会接收原来某个区间的 key。

2. 负载更均衡（配合虚拟节点）

   • 给每个节点分配多个虚拟节点，打散在环上，避免热点集中。
   • 这样 key 更均匀分布在各个节点上。

缺点

• 实现复杂度比取模高。
• 查找时需要额外的数据结构（如有序环、红黑树）支持。
• 如果没有虚拟节点，分布可能不均匀。

三、对比总结

对比点	取模哈希	一致性哈希
实现复杂度	简单	相对复杂（需环/虚拟节点）
节点变更时数据迁移	大规模迁移	仅局部迁移
负载均衡	均匀（N 固定时）	需配合虚拟节点，效果更好
适用场景	节点数固定的集群	节点数经常变动的分布式系统

四、典型应用

• 取模哈希：适合节点数量固定、几乎不变的场景（如数据库分表，固定 64 张表）。

• 一致性哈希：适合动态集群（缓存、分布式存储、分布式队列），如：

  • Redis 集群（部分实现）
  • 分布式缓存（Memcached、Ehcache 集群）
  • 分布式消息队列分区路由
  • Nginx / LVS 负载均衡

结论：
在 节点数可能变动 的分布式系统里，一致性哈希比取模更优，因为它能显著减少数据迁移，保证系统稳定性。
但如果 节点数固定（例如数据库分表），取模哈希更简单直接，性能也更好。