作者：賀圣軍，叩丁狼高級講師。原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請注明出處。
1 場景需求
? 現(xiàn)在實際應(yīng)用中，我們使用redis作為我們的緩存服務(wù)器，假如現(xiàn)在我們的使用三臺redis服務(wù)器用來作為緩存（redis01，redis02，redis03），現(xiàn)在我們需要把我們的數(shù)據(jù)均勻的存放到三個redis服務(wù)器上
? 對于redis服務(wù)器來說，并沒有實現(xiàn)分布式集群，所謂的redis的分布式集群是指由客戶端所決定存數(shù)據(jù)存放到哪臺服務(wù)器以及從哪臺服務(wù)器上取獲取數(shù)據(jù)
- 方案一： 使用我們所謂的hash算法取模，就是把三臺redis服務(wù)器分別編號為0，1，2 然后在客戶端存數(shù)據(jù)的時候，先對key進(jìn)行hash運算出一個具體的hash值，然后hash(object)%3 取余數(shù)，
如果余數(shù)為0 那么把數(shù)據(jù)存放到redis01服務(wù)器
如果余數(shù)為1 那么把數(shù)據(jù)存放到redis02服務(wù)器
如果余數(shù)為2 那么把數(shù)據(jù)存放到redis02服務(wù)器
同理，在取數(shù)據(jù)的時候，也是先根據(jù)key進(jìn)行hash值的運算，然后取余找到對應(yīng)的redis服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀取
? 問題：隨著業(yè)務(wù)的增長獲取服務(wù)器的運行狀況，如果出現(xiàn)需要增加服務(wù)器或者說有一個redis服務(wù)器宕機的話，那么按照我們上面的取模運算還可以正常運行嗎？如果不行那么我們有什么樣的方案來解決呢？
2 一致性哈希的概念
? 對于上面的問題，當(dāng)服務(wù)器其出現(xiàn)上/下線的時候，如果還是按照上述的取模運算的話，顯然是會出問題的
- 當(dāng)我們添加一臺新的服務(wù)器的時候，存數(shù)據(jù)的時候，使用的是hash(object)%3 進(jìn)行存的，那么我們在取數(shù)據(jù)的時候使用的是hash(object)%4來判斷服務(wù)器的位置，這樣肯定會取不到數(shù)據(jù)
- 當(dāng)我們減少一臺服務(wù)器的時候，存數(shù)據(jù)的時候，使用的是hash(object)%3 進(jìn)行存的，那么我們在取數(shù)據(jù)的時候使用的是hash(object)%2來判斷服務(wù)器的位置，同樣也取不到數(shù)據(jù)
總是，在我們當(dāng)對服務(wù)器進(jìn)行增減操作的時候，原來的所有的緩存數(shù)據(jù)都需要從新分布排列，這樣帶代價比較大，有沒有一種方法讓我們在增減服務(wù)器的時候，影響的只有一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，大部分?jǐn)?shù)據(jù)是不需要進(jìn)行改變的。要實現(xiàn)這個功能，就需要使用到一致性哈希算法
? 一致性哈希算法大概實現(xiàn)的思路如下
- 對于所有的hash值按照環(huán)形排列起來，一共有2^32個hash值，暫且成該圓環(huán)為r
- 先把服務(wù)器按照一定的規(guī)則進(jìn)行哈希運算（使用ip或者主機名等），然后在r上找到對應(yīng)的值進(jìn)行標(biāo)記服務(wù)器的位置
- 再把需要存放的redis數(shù)據(jù)庫的值的key進(jìn)行hash運算（key），然后在r上找到對應(yīng)的值進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)記
- 根據(jù)規(guī)則會把key順時針找到第一個服務(wù)器進(jìn)行存儲
- obj1 存放在redis01服務(wù)器
- obj2 存放在redis03服務(wù)器
- obj4 obj3 存放在redis02服務(wù)器
參考上圖，接下來我們分析一下增減服務(wù)器的情況
- 假如redis03 和redis01之間添加一個服務(wù)器redis04，那么影響的數(shù)據(jù)只是redis03到redis04之間的那部分?jǐn)?shù)據(jù)，只需要把這部分?jǐn)?shù)據(jù)從redis01中刪除，在redis04中添加即可，其他各個服務(wù)器上的數(shù)據(jù)不會改變
- 假如把redis03刪除掉，那么原來存放在redis03中的數(shù)據(jù)全部遷移到redis01服務(wù)器，對于原來的redis02和redis01中的數(shù)據(jù)不需要發(fā)生改變
通過上面這種解決方案，基本上可以解決分布式的一致性哈希的問題了，但是由于上面這種情況也會出翔一些情況
- 如果服務(wù)器的節(jié)點夠少，只有redis01 和redis03 那么上面的四個對象有obj1存放在redis01服務(wù)器，obj2，obj3，obj4都是存放在redis03服務(wù)器，這樣就會造成資源的分布不均，資源利用率不平衡
- 如果服務(wù)器redis01，redis02，redis03 在正常的情況下已經(jīng)是負(fù)載均衡的了，那么突然redis02宕機，那么會把所有的redis02上面的數(shù)據(jù)都會王redis03上遷移，有可能因為資源的耗盡導(dǎo)致redis03也宕機，接下來導(dǎo)致redis01也宕機
對于上面兩種情況，我們需要使用所謂的一個虛擬節(jié)點的概念，在hash圓環(huán)上創(chuàng)建足夠多的虛擬節(jié)點，然后把虛擬節(jié)點和物理節(jié)點映射起來，這樣可以保證資源的平衡性
對于當(dāng)一個服務(wù)器redis02宕機后，應(yīng)該把redis02上的資源均勻的分布到redis01和redis03上面，這樣可以保證各個服務(wù)器的負(fù)載均衡
3 一致性哈希的特點
1、平衡性(Balance)：平衡性是指哈希的結(jié)果能夠盡可能分布到所有的緩沖中去，這樣可以使得所有的緩沖空間都得到利用。很多哈希算法都能夠滿足這一條件。
2、分散性(Spread) ：在分布式環(huán)境中，終端有可能看不到所有的緩沖，而是只能看到其中的一部分。當(dāng)終端希望通過哈希過程將內(nèi)容映射到緩沖上時，由于不同終端所見的緩沖范圍有可能不同，從而導(dǎo)致哈希的結(jié)果不一致，最終的結(jié)果是相同的內(nèi)容被不同的終端映射到不同的緩沖區(qū)中。這種情況顯然是應(yīng)該避免的，因為它導(dǎo)致相同內(nèi)容被存儲到不同緩沖中去，降低了系統(tǒng)存儲的效率。分散性的定義就是上述情況發(fā)生的嚴(yán)重程度。好的哈希算法應(yīng)能夠盡量避免不一致的情況發(fā)生，也就是盡量降低分散性。
3、負(fù)載(Load)：負(fù)載問題實際上是從另一個角度看待分散性問題。既然不同的終端可能將相同的內(nèi)容映射到不同的緩沖區(qū)中，那么對于一個特定的緩沖區(qū)而言，也可能被不同的用戶映射為不同 的內(nèi)容。與分散性一樣，這種情況也是應(yīng)當(dāng)避免的，因此好的哈希算法應(yīng)能夠盡量降低緩沖的負(fù)荷。
4、單調(diào)性(Monotonicity)：單調(diào)性是指如果已經(jīng)有一些內(nèi)容通過哈希分派到了相應(yīng)的緩沖中，又有新的緩沖加入到系統(tǒng)中。哈希的結(jié)果應(yīng)能夠保證原有已分配的內(nèi)容可以被映射到原有的或者新的緩沖中去，而不會被映射到舊的緩沖集合中的其他緩沖區(qū)。
