如何理解一致性哈希

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一技能：哈希算法

分组

韩信的一技能哈希算法：将士兵的编号 num 值当做一个哈希值，再和总做小组数 N 做取余操作，得出的结果在 0 到 N - 1  之间，这个士兵就属于那个组。

如下图所示，每来一个士兵都有一个六位的 hash 值(也可以称作编号)，然后被韩信用除以 3 取余数的方式分配到三个组。比如第一组中的编号为 123456  的士兵，除以 3 之后，整除，余数为 0，所以分配到第一组。

哈希算法

查找士兵

现在已经分好组了，假如想找到编号为 666666 的士兵该怎么找?首先将 666666 除以 3，得到余数  0，说明在第一个组，然后去第一个组里面找就可以了。

这里有小伙伴可能会问，为什么不是把所有士兵放到一个组?

因为一个组太大了，影响行军速度。映射到互联网架构中，就是通过增加节点从而减小单节点的负载压力。

哈希分组弊端

刘邦看了这个一技能后，大呼：

韩将军真是厉害。

哈希算法看起来很完美，那我再给你五百士兵，需要分成四个组怎么办?

这时，韩信的副将说话了：

这还不简单，再用 4 取余不就好了吗?

刘邦摸着下巴思索片刻后，对副将说：

这个方案可行，但很多士兵都被重新分组了，刚刚建立的团队友情就被分解了。

我们来看下刘邦为什么觉得方案不可行。

比如原来分配到一组的编号为 3 的士兵，当分成四组的时候，通过公式计算：3%4=3，所以会分配到到第四组。

依次类推，会发现很多士兵进行了重新分配，只有小部分不会变换分组，比如 1，2，12 不会被重新分组。

韩信对着刘邦点点头，对着主公说道：

主公，您说得没错，这就是我的一技能的弱点所在。

不过我还有一个技能：一致性哈希。

二技能：一致性哈希哈希环

一致性哈希算法也用了取模运算，但是它与哈希算法不同的地方：

• 哈希算法：对节点的数量进行取模运算。

• 一致性哈希算法：对 2^32 进行取模运算。

可以想象一下，一致性哈希算法，是将整个哈希值空间组成了一个虚拟的圆环，也就是哈希环。

如下图，把 3 个组映射到固定大小为 2^32  的哈希环中。三个组一共将整个环分成了三个区域，C-A(第一组)、A-B(第二组)、B-C(第三组)。如下图所示：

分成三组

• 第一组负责存储落在 C-A 区间内的数据。

• 第二组负责存储落在 A-B 区间内的数据。

• 第三组负责存储落在 B-C 区间内的数据。

士兵分配

假定编号为 9527 的士兵，进行哈希运算后，落到 C-A 区域。如下图所示：

士兵所站位置

第二步，让这个士兵顺时针往前走，遇到的第一个节点 A 就是他所在的组了。如下图所示:

顺时针遇到第一个节点

增加分组

目前三个节点的时候，假定编号为 89757 的士兵经过哈希运算后，分配到了 B-C 区域(第三组)，也就是属于 C 节点管控。如下图所示：

属于 C 节点

回到刘邦刚问的问题，如果分组变成四组，该怎么进行士兵分配。

如下图所示，增加一个节点 D，原来的区域 B-C 变成了区域 B-D(第三组) 和 D-C(第四组)。

增加 D 节点

那么这名士兵属于哪个节点管控呢?如下图所示，士兵顺时针往前走，先走到了 D 节点，所以属于 D  节点管控。虽然还是属于第三组，但是这名士兵的领导者已经变了：由 C 变成了 D。

领导者变了

从上面的变化来看，只有 B-C 区域中的部分数据会进行迁移：B-D 之间的数据会由 C 节点迁移到 D 节点。

而其他数据不受影响，也不用进行迁移。而且节点越多，需要迁移的数据就越少。这就是多多益善了~

刘邦看了后，大赞韩信：

不亏是大将军，萧何当时月下追你，值了!

哈希环缺陷

萧何看了韩信画的哈希环后，觉得有些不对劲，思索片刻后，对韩信说：

将军，你这个哈希环上的节点分布不太均匀啊，你看第三组和第四组的的区域好小啊。

萧何说得没错，确实存在这个问题，放到互联网架构中，就存在如下问题：

节点分布不均匀，导致业务对节点的访问冷热不均。

韩信眼中充满着赞赏，知我者莫若萧何。然后胸有成竹地说道：

你说得没错，不过我还有一个技能，虚拟节点映射。

三技能：虚拟节点

一般虚拟节点比物理节点要多，并相对均匀地分布在哈希环上。如下图所示，12 个虚拟节点  N1~N12，相对均匀地分布在虚拟节点上。如果有士兵属于 N2/N3/N4 中的某一个，都会重新映射到 A 节点，依次类推，N5/N6/N7 属于 B  节点的虚拟节点映射。

虚拟节点

我们来看下萧何的提出的问题，真实的 B-D 区域比较小，用虚拟节点后，N5/N6/N7 属于 B 节点，N8/N9/N10 属于 D  节点，他们分到的虚拟节点一样多，而且区域大致相等。所以士兵的分配也比较均匀。

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