1、背景

一个经典的面试题目：1～2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个方案？
回答：单台单机肯定不可能，需要使用分布存储

2、算法

2.1 分布存储之哈希取余算法

- 2亿条记录就是2亿个k，v，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：Hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。 - 优点：简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求(并维护这些请求的信息)，起到负载均衡+分而治之的作用。 - 缺点：原来规划好的节点，进行扩容和缩容就比较麻烦了，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变的时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key)/?。此时地址经过某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。

2.2 分布式存储之一致性哈希算法

是什么？
一致性哈希算法背景是在1997年由麻省理工学院提出的，设计目标是为了解决分布式存储数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数就不OK了。
能干嘛？
提出一致性hash算法解决方案目的就是当服务器个数发生变动时，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系。
3大步骤⭐️
- 算法构建一致性哈希环
  一致性hash算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1],这是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑将它首尾相连，这样让他构成一个环形空间。它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点(服务器)的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32取模,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位无符号整型），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，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…直到2^{32-1，也就是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，我们把这个由2}32个点组成的圆环称为Hash环。

服务器IP节点映射
将集群中各个IP映射到环上的某一个某一位置。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，这样每一台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个结点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip)),使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：

2.3 分布式存储之哈希槽算法

是什么？
哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14-1]形成hash slot空间
能干什么？
解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot）,用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大，这样便于数据移动。哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配。
有多少个hash槽？
一个集群只能有16384个槽，编号0-16383。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪些主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。slot=CRC16(key)%16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容器，这样数据移动问题就解决了。