一致性哈希算法——读后感

如下皆为我的理解：

一致性哈希是为了解决在分布式环境中，集群扩容（或者缩容）面临的一个问题。

问题：

若是原来集群由4个服务器组成，若使用普通hash算法，可能就是按照 key%4 来hash，若是这个须要扩容，由4个服务器扩容到6个服务，那么就不得不把全部存储的内容拿出来从新hash（Java中hashMap就是这么作的）。显然这样作的成本太大。

解决办法：

1. 若是问题中的hash算法不是 %4 ，而是%（取模）一个很大的数，那么当扩容的时候，就不须要把全部存储的内容拿出来hash，例如原来是1,2,3,4号机器，如今进行扩容成6台。

这样作的问题很明显，破坏了hash的均匀性。

改进一下：

若是不直接把hash后的值不直接映射到机器上，而是在中间加一个虚拟节点（联想一下c中的指针或者java中的引用，例如java中的数组，每次增长的或者删除的时候，并非真的把object的内容放进进去，而是放入的是引用）。

 

这样是否是好得多了，这样在每一个虚拟节点中保存一份对物理服务器的映射

 

一致性hash：

一致性hash的算法，和上面相似，只不过是查找方法的不同，

一致性hash事先分配一个2^32桶，而后首尾相连，构成一个环，把key hash到这个环中，同时也把服务器hash到这个环中，那么key和服务器都在这个环中，而后找出key对应的映射服务器则是把key顺时针搜索到的第一个服务器。

若是把一个服务器在这环中存在多个节点，每一个他映射的节点就是一个他的虚拟节点