分布式缓存中的一致性哈希算法，这篇文章给讲透了！

一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCached，负载均衡领域的 Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用

它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。

本文会介绍一致性哈希算法的原理及其实现，并给出其不同哈希函数实现的性能数据对比，探讨Redis 集群的数据分片实现等，文末会给出实现的具体 github 地址。

一、Memcached 与客户端分布式缓存

Memcached 是一个高性能的分布式缓存系统，然而服务端没有分布式功能，各个服务器不会相互通信。它的分布式实现依赖于客户端的程序库，这也是 Memcached 的一大特点。比如第三方的 spymemcached 客户端就基于一致性哈希算法实现了其分布式缓存的功能。

其具体步骤如下:

• 向 Memcached 添加数据，首先客户端的算法根据 key 值计算出该 key 对应的服务器。
• 服务器选定后，保存缓存数据。
• 获取数据时，对于相同的 key ，客户端的算法可以定位到相同的服务器，从而获取数据。

在这个过程中，客户端的算法首先要保证缓存的数据尽量均匀地分布在各个服务器上，其次是当个别服务器下线或者上线时，会出现数据迁移，应该尽量减少需要迁移的数据量。

客户端算法是客户端分布式缓存性能优劣的关键。

普通的哈希表算法一般都是计算出哈希值后，通过取余操作将 key 值映射到不同的服务器上，但是当服务器数量发生变化时，取余操作的除数发生变化，所有 key 所映射的服务器几乎都会改变，这对分布式缓存系统来说是不可以接收的。

一致性哈希算法能尽可能减少了服务器数量变化所导致的缓存迁移。

二、哈希算法

首先，一致性哈希算法依赖于普通的哈希算法。大多数同学对哈希算法的理解可能都停留在 JDK 的 hashCode 函数上。其实哈希算法有很多种实现，它们在不同方面都各有优劣，针对不同的场景可以使用不同的哈希算法实现。

下面，我们会介绍一下几款比较常见的哈希算法，并且了解一下它们在分布均匀程度，哈希碰撞概率和性能等方面的优劣。

（1）MD5 算法

全称为 Message-Digest Algorithm 5，用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一，主流编程语言普遍已有 MD5 实现。MD5 的作用是把大容量信息压缩成一种保密的格式（就是把一个任意长度的字节串变换成定长的16进制数字串）。常见的文件完整性校验就是使用 MD5。

（2）CRC 算法

全称为 CyclicRedundancyCheck，中文名称为循环冗余校验。它是一类重要的，编码和解码方法简单，检错和纠错能力强的哈希算法，在通信领域广泛地用于实现差错控制。

（3）MurmurHash 算法

高运算性能，低碰撞率，由 Austin Appleby 创建于 2008 年，现已应用到 Hadoop、libstdc++、nginx、libmemcached 等开源系统。Java 界中 Redis，Memcached，Cassandra，HBase，Lucene和Guava 都在使用它。

（4）FNV 算法

全称为 Fowler-Noll-Vo 算法，是以三位发明人 Glenn Fowler，Landon Curt Noll，Phong Vo 的名字来命名的，最早在 1991 年提出。 FNV 能快速 hash 大量数据并保持较小的冲突率，它的高度分散使它适用于 hash 一些非常相近的字符串，比如 URL，hostname，文件名，text 和 IP 地址等。

（5）Ketama 算法

一致性哈希算法的实现之一，其他的哈希算法有通用的一致性哈希算法实现，只不过是替换了哈希映射函数而已，但 Ketama 是一整套的流程，我们将在后面介