连肝两宿，做出这18张图，彻底让你学会“一致性哈希”二

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原创最新推荐文章于 2026-08-17 15:49:18 发布 157 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

「 分布式技术」一致性哈希算法（Hash）详解在分布式系统中，数据的存储和访问是很重要的问题。为了提高系统的可用性和扩展性，常常需要将数据分布到不同的节点上，而且这些节点也可能会动态地加入或离开集群。一致性哈希算法就是一种常用的解决方案，它可以解决节点的动态变化和负载均衡的问题。本文将深入探讨一致性哈希算法的底层原理，包括其基本思想、关键步骤以及优缺点等，同时结合实际场景进行举例说明。一致性哈希算法是一种用于分布式系统中的数据分片和负载均衡的算法。它将整个哈希空间划分为一个环，并且每个节点在这个环上都有一个对应的位置。阅读详情

三、新的问题来了，也许这就是人生吧

由于公司内部很多人在使用这个 IM 工具。有些时候，为了方便，公司的客户还有一些合作方也用起了这个 IM。这让事情变得复杂了起来。起初，开发人员还是像往常一样，每当人们抱怨说收消息过慢的时候，他们就会加一台机器。

最糟糕的是，公司的客户也会抱怨，他们发现 IM 有时候彻底不可用。这可不是小事情。公司内部人员的问题还可以内部沟通解决。但是公司客户的问题，大意不得，因为这关系到公司产品的名誉。

那么，这到底是怎么一回事呢？

原来，根本原因还在于每次修改完配置规则后的重启服务。每次修改完配置规则，就需要规划好一个恰当的停机时间，去重新对项目做个上线。

但是，这种方法在公司的客户也使用这个 IM 后就行不通了。因为公司的客户有不少是在国外的。也就是说，不管白天还是深夜，很可能总是有人在使用这个 IM。

这就迫使开发人员们，在增加机器时，还需要去和多方协调沟通出一个上线时间，然后发布公告，再去上线。这种反复沟通，再上线，再反复沟通，再上线直接把开发人员们折腾了个半死。

往往沟通完，上线时间直接被放到了半个月以后。而在这半个月里，开发人员还要承受无数内部 IM 使用人的口水。费心竭力的沟通，声嘶力竭的解释，缺眠少觉的上线，这一切的一切推动着开发人员们必须对眼前这套技术方案作出改变了。

四、思路转起来，队列环起来

新的技术方案的需求本质就是：

无论是分配消息规则变化还是集群机器添加都不能停机停服务

对于这种情况，一个很好的解决方案就是如果我们对项目配置文件进行动态的定时检测，当发现变动时，刷新配置规则即可。

一切看上去很美好，采用了动态的定时检测后，每当我们需要新增集群中的机器时，我们只需要如下三个步骤了:

增加一个队列
修改分配消息的规则
部署新的机器

客户毫无感知，开发人员们也不需要和用户们协调沟通出专门的上线安排。可是，这个方案也存在一些问题：

随着我们的系统部署越来越多，我们需要手工修改规则的系统也越来越多。
如果消费机器宕机了，我们需要删除队列，同时还需要去删除修改分配消息的规则，等到机器恢复了，我们还要再把分配消息的规则改回去。

这个分配消息的规则真讨厌啊，每次有变动，就要去关心这个分配消息的规则。有没有什么办法能把这个分配变得更自动化一些呢？

如果我们假设在 MQ 中有 100 个收发聊天信息的队列（100：这是对我们的IM不可能达到的一个数字），我们只需要在配置规则中配置成：

m = hash(id) mod 100

然后，我们的发送消息的应用启动后，去动态的探测出真实的所有收发聊天信息的队列信息。

当我们通过哈希算出的编号发现没有真实对应的队列存在时，就根据一定的规则，去找到一个真实存在的队列，这个队列，就是我们要发消息的队列。

如果我们做到这样，那么以后，每次队列有变化，无论增多还是减少，我们都不需要再去考虑分配规则的事情了，只需要移除有问题的队列或者增加有对应消费者的队列即可。

这个思想，就是一致性哈希的思想。

具体怎么做呢？

第一步，我们假设有个 100 个收发聊天信息的队列，并且这些队列处于一个环上。

第二步，我们获取到真实的收发聊天信息的队列数量，假设有 5 个。

第三步，我们把真实的队列映射到我们第一步假设的环中。

第四步，我们通过分配规则 hash(id) mod 100 计算出对应的队列编号。

如果 hash(id) 的结果为 2000，那么算出的队列编号 m = 0。这时候，我们一查，发现对应编号 0 的 chat00 队列确实存在，那么就直接发送消息到 chat00 中。

如果我们的 hash(id) 的结果为 1999，那么算出的队列编号 m = 99。此时，我们去查队列映射关系，发现 99 编号并没有对应的真实队列。这时候怎么办？很简单，我们顺时针继续往下找，找到谁了呢？0 对应的 chat00 队列，这是真实存在的，这时候，我们就将消息发送到 chat00 队列中。

上面四步就是一个基本的一致性哈希算法了。

那么，这套一致性哈希算法满足我们不想总是更新消息分配规则的需求吗？让我们验证一下：

1.假设我们需要在消费信息端集群增加一台机器

我们如果要增加一台机器，那么同时我们也需要在 MQ 中增加一个队列。这时候，我们的分配规则是 hash(id) mod 100，增加了队列后，真实的队列数假设为 6。此时，如果 hash(id) mod 100 的结果小于 6，那么分配的规则和没有增加机器的时候规则一样，以前分配到哪个队列，现在还是分配到哪个队列。但是对于结果等于 6 的情况，则发生了变化。信息会被自动分配给 chat05。当分配给 chat05 后，新的消费者就会自动开始进入正常工作了，我们不需要做任何人工干预，也不需要考虑分配规则的变化。

增加机器以前：

增加机器之后：

2.假设消费信息端集群一台机器宕机了

模拟宕机，此时我们会去减少一个队列。减少后的真实队列数量为 5，则正好和增加队列相反，m = 5 时，那么行为不会有任何变化，以前分到哪个队列，还是分到哪个队列。如果 m = 6，由于已经不存在真实的队列了，就会做顺时针查找，结果找到 chat00，以前会分到 chat05 的就会被分到 chat00。而此时，chat00 由于正好有消费者，所以，系统的用户是毫无感知的，我们也专心修复我们机器即可。当机器恢复后，就会和新增机器一样，计算结果为 6 的信息会被重新分配回 chat05。

目前，我们可以看到，当我们引入一致性哈希后，我们不管新增机器还是集群机器宕机，我只需要跟随着机器的状态，做一个操作即可：增加或者减少 MQ 中的队列。一切简单化了。

那么，这个方案是否依然还有问题呢？

五、失衡的圆环，压垮骆驼的可能只是一根稻草

假设我们目前有 5 个队列存在，我们的分配规则是 m = hash(id) mod 100。那么，此时，问题就出来了。

如果 m 的值大于 5，由于没有对应的真实队列存在，系统就会顺时针顺着我们构造出来的哈希环找，最终会找到 chat00 这个队列上。

然后，你会发现，只要是 m 值大于 5 的 id 对应用户发的信息，最终都会落入到 chat00 队列中。