什么是一致性Hash算法？
简单了解一致性Hash算法，参考大量文章并且加入我自己的理解。
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一、Redis集群的使用
我们在使用Redis的时候，为了保证Redis的高可用，提高Redis的读写性能，最简单的方式我们会做主从复制，组成Master-Master或者Master-Slave的形式，或者搭建Redis集群，进行数据的读写分离，类似于数据库的主从复制和读写分离。
如下所示：
同样类似于数据库，当单表数据大于500W的时候需要对其进行分库分表，当数据量很大的时候（标准可能不一样，要看Redis服务器容量）我们同样可以对Redis进行类似的操作，就是分库分表。
假设，我们有一个社交网站，需要使用Redis存储图片资源，存储的格式为键值对，key值为图片名称，value为该图片所在文件服务器的路径，我们需要根据文件名查找该文件所在文件服务器上的路径，数据量大概有2000W左右。
按照我们约定的规则进行分库，规则就是随机分配，我们可以部署8台缓存服务器，每台服务器大概含有500W条数据，并且进行主从复制，示意图如下：
由于规则是随机的，所有我们的一条数据都有可能存储在任何一组Redis中，例如上图我们用户查找一张名称为”a.png”的图片，由于规则是随机的，我们不确定具体是在哪一个Redis服务器上的，因此在最坏情况下，我们需要进行1、2、3、4，4次查询才能够查询到（也就是遍历了所有的Redis服务器），这样的解决方案显然效率很差。
有了解过的小伙伴可能会想到，随机的规则不行，可以使用类似于数据库中的分库分表规则：按照Hash值、取模、按照类别、按照某一个字段值等等常见的规则就可以出来了！好，按照我们的主题，我们就使用Hash的方式。
二、为Redis集群使用Hash
可想而知，如果我们使用Hash的方式，每一张图片在进行分库的时候都可以定位到特定的服务器，示意图如下：
上图中，假设我们查找的是”a.png”，由于有4台服务器（排除从库），因此公式为hash(a.png) % 4 = 2 ，可知定位到了第2号服务器，这样的话就不会遍历所有的服务器，大大提升了性能！
三、使用Hash的问题
上述的方式虽然提升了性能，我们不再需要对整个Redis服务器进行遍历！但是，使用上述Hash算法进行缓存时，会出现一些缺陷，主要体现在服务器数量变动的时候，所有缓存的位置都要发生改变！
想一下，如果4台缓存服务器已经不能满足我们的缓存需求，那么我们应该怎么做呢？很简单，多增加几台缓存服务器不就行了！
假设：我们增加了一台缓存服务器，那么缓存服务器的数量就由4台变成了5台。那么原本hash(a.png) % 4 = 2 的公式就变成了hash(a.png) % 5 = ？， 可想而知，这个结果肯定不是2。这种情况带来的结果就是当服务器数量变动时，所有缓存的位置都要发生改变！
换句话说，当服务器数量发生改变时，所有缓存在一定时间内是失效的，当应用无法从缓存中获取数据时，则会向后端数据库请求数据，所有查询压力都会落在数据库上，容易造成缓存雪崩。
再假设，假如4台缓存中突然有一台缓存服务器出现了故障，无法进行缓存，那么我们则需要将故障机器移除，但是如果移除了一台缓存服务器，那么缓存服务器数量从4台变为3台，同样会出现上述的问题！
总之，使用取模法进行缓存时，会因为服务器数量的改变导致结果的改变，无法避免这两种情况。
为了解决这些问题，Hash一致性算法（一致性Hash算法）诞生了！
四、一致性Hash算法原理
一致性Hash算法也是使用取模的方法，只是，刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模，而一致性Hash算法是对2^32取模，什么意思呢？
（1）hash环
简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下：
这里要深刻理解一下hash环是个怎样的结构。
圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、5、6……直到2^32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1， 0和2^32-1在零点中方向重合（首尾相连），我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。
（2）在hash环上放置服务器
将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样就能确定每台机器在哈希环上的位置。
假设现在我们有4个服务器节点，分别为NodeA，NodeB，NodeC，NodeD，使用hash函数计算这4个节点的hash值（结果范围会在0 ~ 2^32-1内）。
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1 2 3 4 |
hash(NodeA) = m1 hash(NodeB) = m2 hash(NodeC) = m3 hash(NodeD) = m4 |
举个例子，hash(Node1) = m1，得到m1后，就可以知道Node1在hash环上的位置，我们可以把Node1想象成hash环上的一个点。
这四个节点经过hash算法后，就会得到四个不同的点，示意图如下：
这样我们就确定了hash环上四台服务器节点的位置。
（3）在hash环上放置对象
将数据的key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置。
假设现在我们有4个对象，分别为ObjectA，ObjectB，ObjectC，ObjectD，使用hash函数计算这4个对象的hash值（结果范围同样会在0 ~ 2^32-1内）。
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1 2 3 4 |
hash(ObjectA) = n1 hash(ObjectB) = n2 hash(ObjectC) = n3 hash(ObjectD) = n4 |
（4）寻址
最关键的一步来了，我们现在已经知道hash环上四台服务器节点的位置、四个对象的位置，那么，如何知道这四个对象分别在哪台服务器上？
很简单，我们想象着一个对象沿着hash环往下走，他碰到的第一个节点就是对象所在的节点。
最后，我们的四个对象就能定位到四个节点上：
至此，我们可以写一个伪方法，通过一个对象的key，确定这个节点在哪个节点上：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
public Node getLocation(String objectkey) { BigInt objectHash = Hash(Objectkey); List<Node> nodeList = getNodeList(); nodeList.sort(); for Node node : nodeList { BigInt nodeHash = Hash(Node.nodeKey); if (nodeHash > objectHash) { return node; } } return null; } |
比较简单的示例，寻址算法的原理大概就这样。
五、一致性Hash算法的容错性和可扩展性
现假设NodeC不幸宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到NodeD（只有NodeC受到宕机的影响，不会全军覆没）。
一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响，如下所示：
下面考虑另外一种情况，如果在系统中增加一台服务器Node X，如下图所示：
此时对象Object A、B、D不受影响，只有对象C需要重定位到新的Node X ！
一般的，在一致性Hash算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响。
综上所述，一致性Hash算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。
六、Hash环的数据倾斜问题
一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题。
例如系统中只有两台服务器，其环分布如下：
此时必然造成大量数据集中到NodeA上，而只有极少量会定位到NodeB上。
为了解决这种数据倾斜问题，一致性Hash算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。具体做法可以在服务器IP或主机名的后面增加编号来实现。
例如上面的情况，可以为每台服务器计算三个虚拟节点，于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点：
同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上，这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。
在实际应用中，通常将虚拟节点数设置为32甚至更大，因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。
七、总结
感谢原文作者，相当清晰易懂，本文仅仅加入了少许我的理解。
一致性Hash算法主要偏向于理解，网上有不少比较成熟的解决方案，实现起来也不难，可以模拟一下。