一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用
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：
| 1 | 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：
| 1 | 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 - 232-1（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232-1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
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我们从浅入深一步一步介绍什么是分布式哈希表。
哈希函数
哈希函数是一种计算方法，它可以把一个值A映射到一个特定的范围[begin, end]之内。对于一个值的集合{k1, k2, … , kN}，哈希函数把他们均匀的映射到某个范围之中。这样，通过这些值就可以很快的找到与之对应的映射地址{index1, index2, … , indexN}。对于同一个值，哈希函数要能保证对这个值的运算结果总是相同的。
哈希函数需要经过精心设计才能够达到比较好的效果，但是总是无法达到理想的效果。多个值也许会映射到同样的地址上。这样就会产生冲突，如图中的红线所示。在设计哈希函数时要尽量减少冲突的产生。
最简单的哈希函数就是一个求余运算： hash(A) = A % N。这样就把A这个值映射到了[0~N-1]这样一个范围之中。
哈希表
哈希表的核心就是哈希函数hash()。
哈希表是一中数据结构，它把KEY 和 VALUE用某种方式对应起来。使用hash()函数把一个KEY值映射到一个index上，即hash(KEY) = index。这样就可以把一个KEY值同某个index对应起来。然后把与这个KEY值对应的VALUE存储到index所标记的存储空间中。这样，每次 想要查找KEY所对应的VALUE值时，只需要做一次hash()运算就可以找到了。
举个例子：图书馆中的书会被某人借走，这样“书名”和“人名”之间就形成了KEY与VALUE的关系。假设现在有三个记录：
| 简明现代魔法 | 小明 |
| 最后一天 | 小红 |
| 变形记 | 小红 |
这就是“书名”和“人名”的对应关系，它表示某人借了某本书。现在我们把这种对应关系用哈希表存储起来，它们的hash()值分别为：
| hash(简明现代魔法) = 2 |
| hash(最后一天) = 0 |
| hash(变形记) = 1 |
然后我们就可以在一个表中存储“人名”了：
| 0 | 小红 |
| 1 | 小红 |
| 2 | 小明 |
这三个人名分别存储在0、1和2号存储空间中。当我们想要查找《简明现代魔法》这本书是被谁借走的时候，只要hash()一下这个书名，就可以找到它所对应的index，为2。然后在这个表中就可以找到对应的人名了。在这里，KEY为“书名”， VALUE为“人名”。
当有大量的KEY VALUE对应关系的数据需要存储时，这种方法就非常有效。
分布式哈希表
哈希表把所有的东西都存储在一台机器上，当这台机器坏掉了之后，所存储的东西就全部消失了。分布式哈希表可以把一整张哈希表分成若干个不同的部分，分别存储在不同的机器上，这样就降低了数据全部被损坏的风险。
分布式哈希表通常采用一致性哈希函数来对机器和数据进行统一运算。这里先不用深究一致性哈希究竟是什么，只需要知道它是对机器（通常是其IP地址） 和数据（通常是其KEY值）进行统一的运算，把他们全都映射到一个地址空间中。假设有一个一致性哈希函数可以把一个值映射到32bit的地址空间中，从0 一直到2^32 – 1。我们用一个圆环来表示这个地址空间。
假设有N台机器，那么hash()就会把这N台机器映射到这个环的N个地方。然后我们把整个地址空间进行一下划分，使每台机器控制一个范围的地址空 间。这样，当我们向这个系统中添加数据的时候，首先使用hash()函数计算一下这个数据的index，然后找出它所对应的地址在环中属于哪个地址范围， 我们就可以把这个数据放到相应的机器上。这样，就把一个哈希表分布到了不同的机器上。如下图所示：
这里蓝色的圆点表示机器，红色的圆点表示某个数据经过hash()计算后所得出的地址。
在这个图中，按照逆时针方向，每个机器占据的地址范围为从本机器开始一直到下一个机器为止。用顺时针方向来看，每个机器所占据的地址范围为这台机器之前的这一段地址空间。图中的虚线表示数据会存储在哪台机器上。