一致性哈希算法解决负载均衡问题

一致性哈希算法的设计目的是解决当前互联网存在的问题，现在广泛应用于分布式系统中。

例如，对于负载均衡问题，哈希值调制算法扩展性较差。当增加或减少服务器时，映射关系可能会出现问题。使用一致性哈希算法可以更好地解决这个问题。

Hash值取模算法的问题

比如我们在服务器上存储了大量的图片。现在如果有4台服务器，我们可以通过哈希算法根据图片的名称来确定图片存储在哪台服务器上。服务器

如果您现在需要添加服务器，服务器访问图像的算法将会改变。例如，添加服务器后，算法变为hash()/5。这时计算结果不一定还是2，那么图像的位置就会发生变化。同样，如果减少服务器数量，也会存在同样的问题。此外，所有服务器都会受到影响。

一致性哈希算法

一致性哈希算法将哈希值分配的空间表示为虚拟环。一般来说，映射值的范围可以设置为0----232-1，即我们得到的哈希值应该以232为模。哈希环可以表示为：

如果我们有四台服务器，我们可以选择服务器的IP地址或者主机名作为哈希的key，然后取模，每台机器可以有一个固定的确定哈希环上的位置。如下图所示：

例如有四个数据Object A、Object B、Object C、Object D，经过哈希运算和取模后，在环空间中的位置如下图所示：

从这个位置开始，沿着环顺时针“行走”，遇到的第一个服务器就是它需要定位的服务器。即对象A在节点A上，对象B在节点B上，对象C在节点C上，对象D在节点D上。

如果C节点服务器出现问题宕机，Objcet C会定位服务器节点 D。因此，如果特定服务器上出现问题，只会影响前一台机器（顺时针方向）。在此示例中，这只影响节点 D。

同样，当您添加服务器时，节点 C 也会影响其他服务器。

一致性哈希的缺点

如果服务器节点比较少，就会出现一致性哈希算法倾斜的问题（大部分数据都在一台服务器上）。在不改变服务器节点数量的情况下，一般的解决方案是添加虚拟节点（即基于一致性哈希算法为每个服务器计算多个值，每个计算结果定位环上的一个服务节点）。定位数据时 此时，您可以根据虚拟节点定位到实际的服务器。

总结

一致性哈希算法仅需要移动环空间中的一小部分数据来增加或减少节点数量，并且具有良好的容错性和可扩展性。