add by zhj: 办法都是想出来的，很多时候都是相互借鉴。多读书，涉猎不同的学科，对自己的思维拓展大有好处。很多学科的理论，思想，其实都有一定的扩展性，
可以扩展到其它学科，这也是创新的一种。记得华为老总任正非谈管理时，提到熵，这个词是物理上的一个词汇，但它也适用于管理学。
一致性哈希使用圆比较完美的解决了添加/删除结点导致缓存全部失效的问题，用这种方法，其实也算是一种折中的办法，因为部分缓存还是会失效，但是失效的比例
比较小。其实很多时候没有完美的解决方案，是要折中的，创新绝大多数情况下不是从0到1，而是渐进式的。有总比无好，70分比20分好，因为拿100分有时成本太高
原文：https://www.jianshu.com/p/58fde9b2d0a3
前言
在分布式系统中，常常需要使用缓存，而且通常是集群，访问缓存和添加缓存都需要一个 hash 算法来寻找到合适的 Cache 节点。但，通常不是用取余hash，而是使用我们今天的主角—— 一致性 hash 算法。
今天楼主就来说说这个一致性 hash 算法。
1. 为什么普通的 hash 算法不行？
普通的 hash 算法通常都是对机器数量进行取余，比如集群环境中有 3 台 redis，当我们放入对象的时候，通常是对 3 进行取余。这种做法在大部分情况下是没有问题的。但是，注意：如果缓存机器需要增减，问题就来了。
什么问题呢？
假设原本是 3 个 redis，这时候，加了一台 redis，那么取余算法就变成了取余 4。
这样有什么问题呢？
答：当使用负载均衡的时候，负载均衡器根据对象的 key 对机器进行取余，这个时候，原有的 key 取余现有的机器数 4 就找不到那台机器了！笨一点的办法，就是在增加机器的时候，清除所有缓存，但这会导致缓存击穿甚至缓存雪崩，严重情况下引发 DB 宕机。
2. 一致性 hash 怎么解决这个问题？
很简单，既然问题出在对机器取余上，那么就不对机器取余。
具体怎么做呢？
答：我们可以假设有一个 2 的 32 次方的环形，缓存节点通过 hash 落在环上。而对象的添加也是使用 hash，但很大的几率是 hash 不到缓存节点的。怎么办呢？找离他最近的那个节点。 比如顺时针找前面那个节点。
能解决问题吗？想象一下：当增减机器时，环形节点变化的只会影响一个节点，就是新节点的顺时针方向的前面的节点。这个时候，我们只需要清除那一个节点的数据就足够了，不用想取余 hash 那样，清除所有节点的数据。
具体类似于下图：
上图中，节点中的五角星代表对象，红绿黄代表节点，每个对象都会找他的上一个节点。如有增减，只影响一个节点。
如下图所示：
3. 一致性 hash 有什么问题呢？
是否这么做就完美了呢？
不是的。
如果认真看是上面的图的话，会发现，黄色节点的负载压力最大，这个集群环境负载不够均衡。
什么原因导致的呢？原因是：如果缓存节点分布不均匀，就会出现这样的情况。但是，你不能奢望是均匀的。
怎么办呢？
我们可以在不均的地方给他弄均匀。在空闲的地方加入 虚拟节点，这些节点的数据映射到真实节点上，就可以了，如下图所示：
上图中，我们给每个节点都做了虚拟节点（虚线），从而让整个集群在 hash 环比较均匀，从图中也可以看出，这样现对比之前均匀多了，黄色节点的负载和绿色节点额的负载相同。
4. 总结
总的来说，一致性 hash 还是比较简单的。核心思想是，不使用对机器取余的算法。这样就能避免机器增减带来的影响。
同时，使用 就近寻址 的方式找到最近的节点。当然，这会引起负载不均衡，所以需要引入虚拟节点的方式，变相的增加节点，让整个集群的负载能够均衡。
后面，我们将自己写一个一致性 hash 算法以加深印象。
作者：莫那一鲁道
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来源：简书
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