今天看到了一篇文章，在此做个总结和笔记。
为何引用分布式缓存？
随着流量增加，服务器的压力增大，直接读写数据库的方法不可行，需要引用多台服务器进行分流。
数据随机给服务器
给数据分配服务器的最简单方式是采用随机的方式。
但是，存在问题：
1、部分数据被存在在了不同的服务器，数据冗余。
2、数据已经被缓存在了某个服务器上，但是却被分配到另外一个服务器，出现不命中。
数据通过哈希表分配给服务器
h = Hash(key) % N（0 ~ N-1分别为服务器）
存在问题：
1、如果某个服务器宕机，它的对应数据怎么处理？后面的服务器依次向前提供服务？
2、如果增加某个服务器，要重新改变哈希原则。
以上问题都会使得数据重新分配到各个服务器，也就是说，大量的key会被重定位到不同的服务器从而造成大量的缓存不命中。
一致性哈希表方法
1、将哈希值空间组织成一个环形空间。比如，0到2^32-1，
数据通过哈希规则得到相应的key,然后被分配到对应的空间位置
2、通过另外一种哈希原则（比如ip或者主机名），确定每台服务器在哈希环中的位置
3、数据计算得到的key,沿着哈希表顺时针走，遇到的第一个服务器就是应该定位的服务器
一致性哈希表的容错性和可拓展性分析
1、如果某个服务器宕机，那么影响的只是其后面一台服务器（该服务器的数据重定位到后一台服务器，出现不命中）
2、如果增加了某台服务器，直接将其放置在哈希环中，影响的只是其后一台服务器（后一台服务器的部分数据会被分流到该服务器，出现不命中）
虚拟节点
如果服务器数量太少，数据分流不均衡，可以使用虚拟节点
数据定位算法不变。只是增加了虚拟节点到实际节点的映射，将很少的服务器节点扩展为很多虚拟节点，这样可以实现相对均匀的数据分布。
原文地址：http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html
以下为原文
摘要
本文将会从实际应用场景出发，介绍一致性哈希算法（Consistent Hashing）及其在分布式系统中的应用。首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题场景，借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题；接下来会对这个算法进行相对详细的描述，并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题。
分布式缓存问题
假设我们有一个网站，最近发现随着流量增加，服务器压力越来越大，之前直接读写数据库的方式不太给力了，于是我们想引入Memcached作为缓存机制。现在我们一共有三台机器可以作为Memcached服务器，如下图所示。
很显然，最简单的策略是将每一次Memcached请求随机发送到一台Memcached服务器，但是这种策略可能会带来两个问题：一是同一份数据可能被存在不同的机器上而造成数据冗余，二是有可能某数据已经被缓存但是访问却没有命中，因为无法保证对相同key的所有访问都被发送到相同的服务器。因此，随机策略无论是时间效率还是空间效率都非常不好。
要解决上述问题只需做到如下一点：保证对相同key的访问会被发送到相同的服务器。很多方法可以实现这一点，最常用的方法是计算哈希。例如对于每次访问，可以按如下算法计算其哈希值：
h = Hash(key) % 3
其中Hash是一个从字符串到正整数的哈希映射函数。这样，如果我们将Memcached Server分别编号为0、1、2，那么就可以根据上式和key计算出服务器编号h，然后去访问。
这个方法虽然解决了上面提到的两个问题，但是存在一些其它的问题。如果将上述方法抽象，可以认为通过：
h = Hash(key) % N
这个算式计算每个key的请求应该被发送到哪台服务器，其中N为服务器的台数，并且服务器按照0 – (N-1)编号。
这个算法的问题在于容错性和扩展性不好。所谓容错性是指当系统中某一个或几个服务器变得不可用时，整个系统是否可以正确高效运行；而扩展性是指当加入新的服务器后，整个系统是否可以正确高效运行。
现假设有一台服务器宕机了，那么为了填补空缺，要将宕机的服务器从编号列表中移除，后面的服务器按顺序前移一位并将其编号值减一，此时每个key就要按h = Hash(key) % (N-1)重新计算；同样，如果新增了一台服务器，虽然原有服务器编号不用改变，但是要按h = Hash(key) % (N+1)重新计算哈希值。因此系统中一旦有服务器变更，大量的key会被重定位到不同的服务器从而造成大量的缓存不命中。而这种情况在分布式系统中是非常糟糕的。
一个设计良好的分布式哈希方案应该具有良好的单调性，即服务节点的增减不会造成大量哈希重定位。一致性哈希算法就是这样一种哈希方案。
一致性哈希算法
算法简述
一致性哈希算法（Consistent Hashing）最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出。简单来说，一致性哈希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），整个哈希空间环如下：
整个空间按顺时针方向组织。0和2^32-1在零点中方向重合。
下一步将各个服务器使用H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，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，这里假设将上文中三台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下：
接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器：将数据key使用相同的函数H计算出哈希值h，通根据h确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
例如我们有A、B、C、D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：
根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Server 1上，D被定为到Server 3上，而B、C分别被定为到Server 2上。
容错性与可扩展性分析
下面分析一致性哈希算法的容错性和可扩展性。现假设Server 3宕机了：
可以看到此时A、C、B不会受到影响，只有D节点被重定位到Server 2。一般的，在一致性哈希算法中，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（即顺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。
下面考虑另外一种情况，如果我们在系统中增加一台服务器Memcached Server 4：
此时A、D、C不受影响，只有B需要重定位到新的Server 4。一般的，在一致性哈希算法中，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（即顺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。
综上所述，一致性哈希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。
虚拟节点
一致性哈希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问题。例如我们的系统中有两台服务器，其环分布如下：
此时必然造成大量数据集中到Server 1上，而只有极少量会定位到Server 2上。为了解决这种数据倾斜问题，一致性哈希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，我们决定为每台服务器计算三个虚拟节点，于是可以分别计算“Memcached Server 1#1”、“Memcached Server 1#2”、“Memcached Server 1#3”、“Memcached Server 2#1”、“Memcached Server 2#2”、“Memcached Server 2#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“Memcached Server 1#1”、“Memcached Server 1#2”、“Memcached Server 1#3”三个虚拟节点的数据均定位到Server 1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。
总结
目前一致性哈希基本成为了分布式系统组件的标准配置，例如Memcached的各种客户端都提供内置的一致性哈希支持。本文只是简要介绍了这个算法，更深入的内容可以参看论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》，同时提供一个C语言版本的实现供参考。