一致性hash的历史
【Consistent Hashing算法】早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出，目前在 cache 系统中应用越来越广泛；
一致性hash的目的
一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法，一致性哈希算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。
问题背景
业务开发中，我们常把数据持久化到数据库中，如果需要读取这些数据，除了直接从数据库中读取外，为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度，更多地引入缓存来对数据进行存取。
分布式缓存
分布式缓存，不同机器上存储不同对象的数据。为了实现这些缓存机器的负载均衡，一般就会存在两种Hash算法进行均匀分配数据节点存储：普通Hash算法
普通的Hash算法的
Hash取模做法的缺陷
一个Redis集群中，如果我们把一条数据经过Hash，然后再根据集群节点数取模得出应该放在哪个节点，这种做法的缺陷在于：扩容(增加一个节点)之后，有大量缓存失效。
普通Hash的案例分析
比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢，你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值，然后均匀的映射到到 N 个 cache ；
hash(object)%N
一切都运行正常，再考虑如下的两种情况；
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一个 cache 服务器 m down 掉了（在实际应用中必须要考虑这种情况），这样所有映射到 cache m 的对象都会失效，怎么办，需要把 cache m 从 cache 中移除，这时候 cache 是 N-1 台，映射公式变成了 hash(object)%(N-1) ；
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由于访问加重，需要添加 cache ，这时候 cache 是 N+1 台，映射公式变成了 hash(object)%(N+1) ；
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这意味着突然之间几乎所有的 cache 都失效了。对于服务器而言，这是一场灾难，洪水般的访问都会直接冲向后台服务器；（造成缓存雪崩机制）
一致性Hash算法
一致性hash算法正是为了解决此类问题的方法，它可以保证当机器增加或者减少时，对缓存访问命中的概率影响减至很小。下面我们来详细说一下一致性hash算法的具体过程。
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一致性hash算法通过一个叫作一致性hash环的数据结构实现。这个环的起点是0，终点是2^32 - 1，并且起点与终点连接，环的中间的整数按逆时针分布，故这个环的整数分布范围是[0, 2^32-1]
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整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，将节点的IP地址或主机名作为关键字进行哈希计算，得出的结果作为节点在环上的位置。数据经过hash后按顺时针方向找到最近一个节点存放，如图data的hash位置，应该存放在node2。
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相比Hash取模，一致性Hash算法的优点就是扩容后影响的缓存数据较少，如果是n个节点扩容到n+1个的话，影响的缓存数是0~1/n，即最多让一个节点的缓存失效。
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他的缺点是，缓存在每个节点上分布不均，毕竟hash值随机，那节点在环上的位置也随机。
改良版一致性Hash算法
一致性Hash算法 + 虚拟节点
为了解决数据分布不均的问题，我们引入虚拟节点的概念。我们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。定位到虚拟节点的数据就存到该虚拟节点对应的真实节点上，这样数据分布就相对均匀了，虚拟节点数越多，分布越均匀。
引入“虚拟节点”后，映射关系就从 { 对象 -> 节点 } 转换到了 { 对象 -> 虚拟节点 } 。查询物体所在 cache 时的映射关系
一般虚拟节点数32个以上，dubbo是160个。
处理机器增减的情况
对于线上的业务，增加或者减少一台机器的部署是常有的事情。
例如，增加机器c4的部署并将机器c4加入到hash环的机器c3与c2之间。这时，只有机器c3与c4之间的对象需要重新分配新的机器。对于我们的例子，只有对象o4被重新分配到了c4，其他对象仍在原有机器上。
一致性Hash算法的实现原理
在业务开发中，我们常把数据持久化到数据库中。如果需要读取这些数据，除了直接从数据库中读取外，为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度，我们更多地引入缓存来对数据进行存取。读取数据的过程一般为：
Java代码实现Hash算法的实现
用一个TreeMap来作为环，key为虚拟节点下标，value为真实节点的hash。个人感觉可以加一个Map<T, Set>来维护真实节点-虚拟节点的关系。
/**
* 一致性Hash算法
* 算法详解：http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393
* 算法实现：https://weblogs.java.net/blog/2007/11/27/consistent-hashing
* @author xiaoleilu
*
* @param <T> 节点类型
*/
public class ConsistentHash<T> implements Serializable{
private static final long serialVersionUID = 1L;
/** Hash计算对象，用于自定义hash算法 */
Hash32<Object> hashFunc;
/** 复制的节点个数 */
private final int numberOfReplicas;
/** 一致性Hash环 */
private final SortedMap<Integer, T> circle = new TreeMap<>();
/**
* 构造，使用Java默认的Hash算法
* @param numberOfReplicas 复制的节点个数，增加每个节点的复制节点有利于负载均衡
* @param nodes 节点对象
*/
public ConsistentHash(int numberOfReplicas, Collection<T> nodes) {
this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;
this.hashFunc = key -> {
//默认使用FNV1hash算法
return HashUtil.fnvHash(key.toString());
};
//初始化节点
for (T node : nodes) {
add(node);
}
}
/**
* 构造
* @param hashFunc hash算法对象
* @param numberOfReplicas 复制的节点个数，增加每个节点的复制节点有利于负载均衡
* @param nodes 节点对象
*/
public ConsistentHash(Hash32<Object> hashFunc, int numberOfReplicas, Collection<T> nodes) {
this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;
this.hashFunc = hashFunc;
//初始化节点
for (T node : nodes) {
add(node);
}
}
/**
* 增加节点<br>
* 每增加一个节点，就会在闭环上增加给定复制节点数<br>
* 例如复制节点数是2，则每调用此方法一次，增加两个虚拟节点，这两个节点指向同一Node
* 由于hash算法会调用node的toString方法，故按照toString去重
* @param node 节点对象
*/
public void add(T node) {
for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
circle.put(hashFunc.hash32(node.toString() + i), node);
}
}
/**
* 移除节点的同时移除相应的虚拟节点
* @param node 节点对象
*/
public void remove(T node) {
for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
circle.remove(hashFunc.hash32(node.toString() + i));
}
}
/**
* 获得一个最近的顺时针节点
* @param key 为给定键取Hash，取得顺时针方向上最近的一个虚拟节点对应的实际节点
* @return 节点对象
*/
public T get(Object key) {
if (circle.isEmpty()) {
return null;
}
int hash = hashFunc.hash32(key);
if (false == circle.containsKey(hash)) {
SortedMap<Integer, T> tailMap = circle.tailMap(hash); //返回此映射的部分视图，其键大于等于 hash
hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
}
//正好命中
return circle.get(hash);
}
}
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