一致性hash理解

在做memcached分布式集群时往往要用到一致性hash算法来调节缓存数据的分布。

通常的hash算法是以服务器数量N作为模数，使用key%N的值来获得最终位置，显然当服务器数量发生变化即N发生变化是，所有的结果都会改变，导致缓存数据大面积失效，从而导致服务崩溃。

一致性hash的核心是模数采用不变的2**32次方作为模数，这样不管服务器的数量是否变化，服务器的hash值和数据的hash值都不会发生改变，但hash结果分布在0-2**32-1这个范围，那怎么才能对应呢？

一致性hash采用向后查询的方式来分配数据,如果hash值太大找不到对应的服务器，则归0继续查找。

假设我们将2**32这个范围放在一个环上：

key将以顺时针的方向查找，最终分配到A服务器。

但如果服务器分配不均匀，ABC都挤在了一起怎么办呢？

一致性hash默认在现有的服务器hash值基础上生成一些虚拟的hash值，尽量保证服务器hash值分布均匀。

所以采用一致性hash之后，当A服务器宕机，则key可以分配到C服务器上，即除了C服务器之外，其他的服务器不受影响。

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