一致性hash算法是什么？
一致性hash算法，是麻省理工学院1997年提出的一种算法，目前主要应用于分散式快取当中。一致性hash算法可以有效地解决分散式储存结构下动态增加和删除节点所带来的问题。
在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了一致性hash算法，可以说一致性hash算法是分散式系统负载均衡的首选算法。
传统hash算法的弊端
常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N)：对机器编号从0到N-1，按照自定义的hash算法，对每个请求的hash值按N取模，得到余数i，然后将请求分发到编号为i的机器。但这样的算法方法存在致命问题，如果某一台机器宕机，那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理，这时需要将宕掉的服务器使用算法去除，此时候会有(N-1)/N的服务器的快取资料需要重新进行计算；如果新增一台机器，会有N /(N+1)的服务器的快取资料需要进行重新计算。对于系统而言，这通常是不可接受的颠簸（因为这意味着大量快取的失效或者资料需要转移）。传统求余做负载均衡算法，快取节点数由3个变成4个，快取不命中率为75%。计算方法：穷举hash值为1-12的12个数字分别对3和4取模，然后比较发现只有前3个快取节点对应结果和之前相同，所以有75%的节点快取会失效，可能会引起快取雪崩。
一致性hash算法
首先，我们将hash算法的值域对映成一个具有232 次方个桶的空间中，即0~（232）-1的数字空间。现在我们可以将这些数字头尾相连，组合成一个闭合的环形。每一个快取key都可以通过Hash算法转化为一个32位的二进位制数，也就对应着环形空间的某一个快取区。我们把所有的快取key对映到环形空间的不同位置。我们的每一个快取节点也遵循同样的Hash算法，比如利用IP或者主机名做Hash，对映到环形空间当中，如下图
4. 如何让key和快取节点对应起来呢？很简单，每一个key的顺时针方向最近节点，就是key所归属的快取节点。所以图中key1储存于node1，key2，key3储存于node2，key4储存于node3。
5. 当快取的节点有增加或删除的时候，一致性杂凑的优势就显现出来了。让我们来看看实现的细节：
增加节点当快取丛集的节点有所增加的时候，整个环形空间的对映仍然会保持一致性杂凑的顺时针规则，所以有一小部分key的归属会受到影响。
有哪些key会受到影响呢？图中加入了新节点node4，处于node1和node2之间，按照顺时针规则，从node1到node4之间的快取不再归属于node2，而是归属于新节点node4。因此受影响的key只有key2。
最终把key2的快取资料从node2迁移到node4，就形成了新的符合一致性杂凑规则的快取结构。
删除节点当快取丛集的节点需要删除的时候（比如节点挂掉），整个环形空间的对映同样会保持一致性杂凑的顺时针规则，同样有一小部分key的归属会受到影响。
有哪些key会受到影响呢？图中删除了原节点node3，按照顺时针规则，原本node3所拥有的快取资料就需要“托付”给node3的顺时针后继节点node1。因此受影响的key只有key4。
最终把key4的快取资料从node3迁移到node1，就形成了新的符合一致性杂凑规则的快取结构。
说明：这里所说的迁移并不是直接的资料迁移，而是在查询时去找顺时针的后继节点，因快取未命中而重新整理快取。
计算方法：假设节点hash杂凑均匀（由于hash是散列表，所以并不是很理想），采用一致性hash算法，快取节点从3个增加到4个时，会有0-33%的快取失效，此外新增节点不会环节所有原有节点的压力。
一致性hash算法的结果相比传统hash求余算法已经进步很多，但可不可以改进一下呢？或者如果出现分布不均匀的情况怎么办？比如下图这样，按顺时针规则，所有的key都归属于统一个节点。
一致性hash算法+虚拟节点
为了优化这种节点太少而产生的不均衡情况。一致性杂凑算法引入了虚拟节点的概念。所谓虚拟节点，就是基于原来的物理节点映射出N个子节点，最后把所有的子节点对映到环形空间上。
虚拟节点越多，分布越均匀。使用一致性hash算法+虚拟节点这种情况下，快取节点从3个变成4个，快取失效率为25%，而且每个节点都平均的承担了压力。
一致性hash算法+虚拟节点的实现
原理理解了，实现并不难，主要是一些细节：hash算法的选择。Java程式码不要使用hashcode函式，这个函式结果不够杂凑，而且会有负值需要处理。这种计算Hash值的算法有很多，比如CRC32_HASH、FNV1_32_HASH、KETAMA_HASH等，其中KETAMA_HASH是预设的MemCache推荐的一致性Hash算法，用别的Hash算法也可以，比如FNV1_32_HASH算法的计算效率就会高一些。资料结构的选择。根据算法原理，我们的算法有几个要求：要能根据hash值排序储存排序储存要被快速查询 （List不行）排序查询还要能方便变更 （Array不行）另外，由于二叉树可能极度不平衡。所以采用红黑树是最稳妥的实现方法。Java中直接使用TreeMap即可。
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