一致性哈希算法

1、Hash算法应用场景

Hash算法在分布式集群架构中的应用场景：

• 请求的负载均衡（如：nginx的ip_hash策略）
  Nginx的ip_hash策略可以在客户端ip不变的情况下，将其发出的请求始终路由到同⼀个⽬标服务器上，实现会话粘滞，避免处理session共享问题。
• 分布式存储
  在集群存储的架构下，数据通过Hash算法确定存储的服务器节点。

2、普通Hash算法存在的问题

普通Hash算法存在一个问题，以ip_hash为例，假定用户ip固定没有发生变化，服务器扩容或者宕机，数量发生改变，那么之前所有的依据数量计算的路由都将需要重新计算。

如果在真实⽣产情况下，后台服务器很多台，客户端也有很多，那么影响是很⼤的，缩容和扩容都会存在这样的问题，⼤量⽤户的请求会被路由到其他的⽬标服务器处理，⽤户在原来服务器中的会话都会丢失。

3、一致性Hash算法

⼀致性哈希算法思路如下：
⾸先有⼀条直线，直线开头和结尾分别定为为1和2的32次⽅减1，这相当于⼀个地址，对于这样⼀条线，弯过来构成⼀个圆环形成闭环，这样的⼀个圆环称为hash环。我们把服务器的ip或者主机名求hash值然后对应到hash环上，那么针对客户端⽤户，也根据它的ip进⾏hash求值，对应到环上某个位置，然后按照顺时针⽅向找最近的服务器节点

假如将服务器3下线，服务器3下线后，原来路由到3的客户端重新路由到服务器4，对于其他客户端没有影响只是这⼀⼩部分受影响（请求的迁移达到了最⼩，这样的算法对分布式集群来说⾮常合适的，避免了⼤量请求迁移 ）

增加服务器5之后，原来路由到3的部分客户端路由到新增服务器5上，对于其他客户端没有影响只是这⼀⼩部分受影响（请求的迁移达到了最⼩，这样的算法对分布式集群来说⾮常合适的，避免了⼤量请求迁移 ）

1）如前所述，每⼀台服务器负责⼀段，⼀致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的⼀⼩部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。

但是，⼀致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀⽽造成数据倾斜问题。例如系统中
只有两台服务器，其环分布如下，节点2只能负责⾮常⼩的⼀段，⼤量的客户端

请求落在了节点1上，这就是数据（请求）倾斜问题

2）为了解决这种数据倾斜问题，⼀致性哈希算法引⼊了虚拟节点机制，即对每⼀个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置⼀个此服务节点，称为虚拟节点。

具体做法可以在服务器ip或主机名的后⾯增加编号来实现。⽐如，可以为每台服务器计算三个虚拟节点，于是可以分别计算 “节点1的ip#1”、 “节点1的ip#2”、 “节点1的ip#3”、 “节点2的ip#1”、 “节点2的ip#2”、 “节点2的ip#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点，当客户端被路由到虚拟节点的时候其实是被路由到该虚拟节点所对应的真实节点

4、Nginx配置一致性Hash负载均衡策略

ngx_http_upstream_consistent_hash 模块是⼀个负载均衡器，使⽤⼀个内部⼀致性hash算法来选择合适的后端节点。
该模块可以根据配置参数采取不同的⽅式将请求均匀映射到后端机器，
consistent_hash $remote_addr：可以根据客户端ip映射
consistent_hash $request_uri：根据客户端请求的uri映射
consistent_hash $args：根据客户端携带的参数进⾏映
ngx_http_upstream_consistent_hash 模块是⼀个第三⽅模块，需要下载安装后使⽤
1） github下载nginx⼀致性hash负载均衡模块 https://github.com/replay/ngx_http_consistent_hash
2）将下载的压缩包上传到nginx服务器，并解压
3）已经编译安装过nginx，此时进⼊当时nginx的源码⽬录，执⾏如下命令
./configure —add-module=/root/ngx_http_consistent_hash-master
make
make install
4） Nginx就可以使⽤啦，在nginx.conf⽂件中配置