一致性Hash算法

https://www.51cto.com/article/704530.html

不过，不同于上边按服务器数量取模，一致性 hash 是对固定值 2^32 取模；

IPv4 的地址是 4 组 8 位 2 进制数组成，所以用 2^32 可以保证每个 IP 地址会有唯一的映射；

 在前面我们已经说过：如果使用简单的取模方法，当新添加服务器时可能会导致大部分缓存失效，而使用一致性哈希算法后，这种情况得到了较大的改善，因为只有少部分对象需要重新分配！

虚拟节点的 hash 计算通常可以采用：对应节点的 IP 地址加数字编号后缀 hash(10.24.23.227#1) 的方式。

举个例子，node-1 节点 IP 为 10.24.23.227，正常计算node-1的 hash 值：

• hash(10.24.23.227#1)% 2^32

假设我们给 node-1 设置三个虚拟节点，node-1#1、node-1#2、node-1#3，对它们进行 hash 后取模：

• hash(10.24.23.227#1)% 2^32
• hash(10.24.23.227#2)% 2^32
• hash(10.24.23.227#3)% 2^32

注意：

• 分配的虚拟节点个数越多，映射在 hash 环上才会越趋于均匀，节点太少的话很难看出效果；
• 引入虚拟节点的同时也增加了新的问题，要做虚拟节点和真实节点间的映射，对象key->虚拟节点->实际节点之间的转换；

(4) 使用场景

一致性 hash 在分布式系统中应该是实现负载均衡的首选算法，它的实现比较灵活，既可以在客户端实现，也可以在中间件上实现，比如日常使用较多的缓存中间件memcached和redis集群都有用到它。