在如今的计算机系统设计中，有很多的应用已经不再局限于在单机环境下运行了，这些应用会将本身或者底层的存储本身部署在分布式环境中，
像是数据库的分片（Sharding），或者是将数据部署到分布式环境下的多台机器集群中，从而达到负载均衡。
那我们今天就一起来看看，数据结构在分布式环境应用中扮演着怎么样的一个角色。
1、哈希函数
哈希函数的定义是将任意长度的一个对象映射到一个固定长度的值上，而这个值称作哈希值。
哈希函数一般有以下三个特性：
- 任何对象作为哈希函数的输入都可以得到一个相应的哈希值；
- 两个相同的对象作为哈希函数的输入，它们总会得到一样的哈希值；
- 两个不同的对象作为哈希函数的输入，它们不一定会得到不同的哈希值。
哈希函数其实是在解决分布式环境部署的一个重要算法，我们就以把数据部署到分布式环境机器集群为例，来说明一下它的重要性。
服务器部署例子
假设现在维护着一个应用，这个应用在同一个时间段会有大量用户读取数据这样的一个场景。
为了缓解服务器的压力，我们决定将数据分别存储在 3 台不同的机器中，这样就可以达到负载均衡的效果。
那要怎么样将数据平均地分发到不同机器中呢？
最简单的一种哈希函数设计就是将所有的数据都事先给予一个数字编号，然后采用一个简单的取模运算后将它们分发出去。
取模运算这样的哈希函数是指根据机器节点的数量，将数据的编号对机器节点的数量做除法，得到的余数就是这个数据最终保存机器的位置。
下面我们来详细说明。现在客户需要检索以下三个数据，它们的数据编号分别为 7737、8989 和 8338。
因为前面已经决定了需要 3 台机器来存储这些数据，所以哈希函数所要做的运算就是用数据编号除以 3，得到的余数就是存储数据的机器编号，也就是数据编号 %3 运算，结果如下表所示：
缺点：
- 这种方法有一个致命的缺点，那就是当我们改变机器数量的时候，有很多数据的哈希运算结果将会改变。
- 这种情况发生在，扩容和缩容的时候。
我们来举个简单的例子看看当发生这种情况时后台的数据会有什么样的变化。
当服务器数量还是 3 的时候，编号在前 10 的数据，经过哈希运算后保存数据的机器如下表所示：
如果我们需要增加一个服务器，也就是机器数量变成 4 的时候，编号在前 10 的数据，经过哈希运算后保存数据的机器如下表所示：
背景被标蓝的行，表示保存这个数据的机器发生了变化。
这也就意味着：应用的后台需要重新将数据分配一遍，而如果有用户在重新分配数据的这段时间刚好想要访问这些数据，
比如：说，用户想访问 key 为 3 的数据，到了 3 号服务器，因为数据还未被重新分配，实际保存这个数据的服务器是 0 号服务器，就会造成想要访问的数据不存在，这时候用户只能将所有服务器遍历一遍，看看哪一个服务器保存了这个数据。
这样的缺点在数据量十分庞大又或者服务器非常多的时候，对应用是十分不利的。为了克服这个缺点，我们需要用到另外一种算法，那就是“一致性哈希算法”。
2、一致性哈希算法
定义
一致性哈希算法（Consistent Hashing）可以使哈希算法的计算独立于机器的数量。
一致性哈希算法会将计算出来的哈希值映射到一个环中，为了方便说明，因为一个圆环是 360 度，所以这里采用%360 的计算方式将哈希值映射到环中。
当然在实际应用中，你也可以采用其他的计算方式将哈希值映射在环上。
一致性哈希算法通常涉及了以下 3 个步骤：
- 计算出分布式环境下机器对应的哈希值，然后根据哈希值将其映射到圆环上，对于计算分布式环境下机器的哈希值，我们一般根据机器的 IP 地址来进行计算；
- 计算出数据的哈希值，然后根据哈希值将其映射到圆环上；
- 把映射到圆环上的数据存放到在顺时针方向上最接近它的机器中，如果机器映射在圆环上的值和数据映射在圆环上的值相同，则将数据直接存储在该机器中。
一致性哈希算法是怎么工作的？
好了，那现在我们用实际的例子来看看一致性哈希算法是如何工作的。
我们还是按照一开始将数据部署到 3 台机器的情况来讲解。
假设三个机器映射到环中的位置如下表所示：
数据映射到环中的位置如下表所示：
根据上面的算法，将所有映射好的数据按顺时针保存到相应的机器节点中，就是说将 Data 1 和 Data 2 放到 Node A 中，Data 3 和 Data 4 放到 Node B 中，Data 5 和 Data 6 放到 Node C 中。
添加一个新的机器 Node D
如果这个时候我们需要添加一个新的机器 Node D，映射到环上后的位置如下所示：
根据算法，这时候只有 Data 1 和 Data 2 需要重新分配到 Node D 中，而不是像之前普通的哈希算法，需要将几乎所有的数据都重新分配一遍。
一致性哈希算法，可以将增加或者删除一个机器导致数据重新分配的平均时间复杂度从 O(K) 降到 O(K / N + log(N))，这里的 K 代表数据的个数，N 代表机器的个数。
当然了，一致性哈希算法还涉及到很多其他问题，比如数据是否平均分配到了不同的机器中，想深入了解的话建议看看 Karger 的这篇论文。