一致性哈希算法详解与应用-优快云博客

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一致性哈希算法用于分布式存储系统的数据分发，保证服务器增减时仅影响部分数据，实现平滑扩展。该算法将哈希空间组织成圆环，通过计算服务器和数据的哈希值映射到环上，按顺时针方向找到最近的服务器存储数据。当服务器宕机或新加入时，仅影响有限的数据。为解决节点分布不均问题，引入虚拟节点机制，提高数据分布的均匀性。

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一致性hash算法的实现
特点分布均匀且有一定范围
不能重复

步骤
1.首先求出memcached服务器（节点）的哈希值，并将其配置到0～232的圆（continuum）上。
2.然后采用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到相同的圆上。
3.然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。
如果超过232仍然找不到服务器，就会保存到第一台memcached服务器上。

代码中的理解
interface ConsistentHash
{
//将字符串转为hash值
public function cHash($str);
//添加一台服务器到服务器列表中
public function addServer($server);
//从服务器删除一台服务器
public function removeServer($server);
//在当前的服务器列表中找到合适的服务器存放数据
public function lookup($key);
}

一致性Hash性质
1.平衡性
平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。

2.单调性
单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲区加入到系统中，那么哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到新的缓冲区中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。简单的哈希算法往往不能满足单调性的要求，如最简单的线性哈希：x