一致性哈希算法是一种常用的分布式算法，其主要用途是在分布式系统中，将数据根据其键（key）进行散列（hash），然后将散列结果映射到环上，再根据数据节点的数量，将环划分为多个区间，每个节点负责处理环上一定区间范围内的数据。
分布式集群中，对机器的添加删除，或者机器故障后自动脱离集群这些操作是集群管理最基本的功能。如果采用常用的hash(object)%N取模的方式，在节点进行添加或者删除后，需要重新进行迁移改变映射关系，否则可能导致原有的数据无法找到。
举个栗子
随着业务和流量的增加，假如我们的Redis查询服务节点扩展到了3个，为了将查询请求进行均衡，每次请求都在相同的Redis中，使用hv = hash(key) % 3的方式计算，对每次查询请求都通过hash值计算，得出来0、1 、2的值分别对应服务节点的编号，计算得到的hv的值就去对应的节点处理。
一致性哈希同样使用了取模的方式，不同的是对 2^32 这个固定的值进行取模运算。
在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射，其中K是关键字的数量， n是槽位数量，而不需要对所有的映射关系进行重新映射！
我们可以把一致哈希算法是对 2^32 进行取模运算的结果值虚拟成一个圆环，环上的刻度对应一个 0~2^32 - 1 之间的数值，如下图：
下图我们三个节点（A/B/C）经过哈希计算，放入下面环中，一般我们会根据服务器的IP或者唯一别名进行哈希计算。
如下图：
新增加点D，节点的数量增加到了四个，而此时k2最近的节点是D，所以会迁移到D，k1和k3不受影响
删除节点B之后，存储在B节点上的k2，将会重新映射找到离它最近的节点C，此时k2的数据存储在C节点上，k1、k3不受影响。
我们通过新增节点和删除节点，知道了该方式会影响该节点的顺时针的后一个节点，其他节点不受影响。
但是因为生成哈希值的分布并不是均匀的，如下图新增k4、k5，如果节点B宕机了，k2和k4也迁移到节点C，导致那么大部分请求就落到节点C了，如果数量更多呢，此时会导致节点C压力陡增，这样就不均衡了！
那就是通过 虚拟节点
虚拟节点 可以理解为是作为实际节点的一个copy，多个虚拟节点映射一个实际节点，因为在哈希环上节点越多就分布的越均匀，即使我们现实中不会有那么多真实节点。
假设真实节点A被移除，A对应虚拟节点也会移除，但是多虚拟节点方式可以映射更多真实节点，让剩余的节点更好得去承担节点变化的请求压力！
如下图：
图中只简单列举了几个虚拟节点，虚拟节点越多，相对会越均衡。
好了，今天关于一致性哈希算法的介绍就到这了！
本文由微信公众号小许code原创，哈喽比特收录。
文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/-0A7ylm-M9ltURAhhvg89Q
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