一致性 Hash
一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm)是一种分布式算法，常用于负载均衡。Memcached client 也选择这种算法，解决将 key-value 均匀分配到众多 Memcached server 上的问题。它可以取代传统的取模操作，解决了取模操作无法应对增删 Memcached Server 的问题(增删 server 会导致同一个 key,在 get 操作时分配不到数据真正存储的 server，命中率会急剧下降)。
一致性 Hash 特性
- ƒ 平衡性(Balance)：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。
- ƒ 单调性(Monotonicity)：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，又有新的缓冲加入到系统中。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中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。容易看到，上面的简单求余算法hash(object)%N 难以满足单调性要求。
- ƒ 平滑性(Smoothness)：平滑性是指缓存服务器的数目平滑改变和缓存对象的平滑改变是一致的。
一致性 Hash 原理
建构环形 hash 空间：
- 考虑通常的 hash 算法都是将 value 映射到一个 32 为的 key 值，也即是 0~2^32-1 次方的数值空间；我们可以将这个空间想象成一个首（ 0 ）尾（ 2^32-1 ）相接的圆环。
把需要缓存的内容(对象)映射到 hash 空间
- 接下来考虑 4 个对象 object1~object4 ，通过 hash 函数计算出的 hash 值 key 在环上的分布
把服务器(节点)映射到 hash 空间
- Consistent hashing 的基本思想就是将对象和 cache 都映射到同一个 hash 数值空间中，并且使用相同的 hash 算法。一般的方法可以使用 服务器(节点) 机器的 IP 地址或者机器名作为hash 输入。
把对象映射到服务节点
- 现在服务节点和对象都已经通过同一个 hash 算法映射到 hash 数值空间中了，首先确定对象hash 值在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
考察 cache 的变动
- 通过 hash 然后求余的方法带来的最大问题就在于不能满足单调性，当 cache 有所变动时，cache 会失效。
移除 cache：
考虑假设 cache B 挂掉了，根据上面讲到的映射方法，这时受影响的将仅是那些沿 cache B 逆时针遍历直到下一个 cache （ cache C ）之间的对象。
添加 cache：
再考虑添加一台新的 cache D 的情况，这时受影响的将仅是那些沿 cache D 逆时针遍历直到下一个 cache 之间的对象，将这些对象重新映射到 cache D 上即可。
虚拟节点
hash 算法并不是保证绝对的平衡，如果 cache 较少的话，对象并不能被均匀的映射到 cache 上，为了解决这种情况， consistent hashing 引入了“虚拟节点”的概念，它可以如下定义：
虚拟节点（ virtual node ）是实际节点在 hash 空间的复制品（ replica ），一实际个节点对应了若干个“虚拟节点”，这个对应个数也成为“复制个数”，“虚拟节点”在 hash 空间中以 hash 值排列。
仍以仅部署 cache A 和 cache C 的情况为例。现在我们引入虚拟节点，并设置“复制个数”为 2 ，这就意味着一共会存在 4 个“虚拟节点”， cache A1, cache A2 代表了 cache A； cache C1, cache C2 代表了 cache C 。此时，对象到“虚拟节点”的映射关系为：
objec1->cache A2 ； objec2->cache A1 ； objec3->cache C1 ； objec4->cache C2 ；
因此对象 object1 和 object2 都被映射到了 cache A 上，而 object3 和 object4 映射到了 cache C 上；平衡性有了很大提高。
引入“虚拟节点”后，映射关系就从 { 对象 -> 节点 } 转换到了 { 对象 -> 虚拟节点 } 。查询物体所在 cache 时的映射关系如下图 所示。
