一文搞懂一致性hash的原理和实现
在 go-zero 的分布式缓存系统分享里，Kevin 重点讲到过一致性hash的原理和分布式缓存中的实践。本文来详细讲讲一致性hash的原理和在 go-zero 中的实现。 以存储为例，在整个微服务系统中，我们的存储不可能说只是一个单节点。 一是为了提高稳定，单节点宕机情况下，整个存储就面临服务不可用； 二是数据容错，同样单节点数据物理损毁，而多节点情况下，节点有备份，除非互为备份的节点同时损毁。 那么问题来了，多节点情况下，数据应该写入哪个节点呢？ hash 所以本质来讲：我们需要一个可以将输入值“压缩”并转成更小的值，这个值通常状况下是唯一、格式极其紧凑的，比如uint64： 幂等：每次用同一个值去计算 hash 必须保证都能得到同一个值 这个就是 hash 算法完成的。 但是采取普通的 hash 算法进行路由，如：key % N 。有一个节点由于异常退出了集群或者是心跳异常，这时再进行 hash route ，会造成大量的数据重新 分发到不同的节点 。节点在接受新的请求时候，需要重新处理获取数据的逻辑：如果是在缓存中，容易引起 缓存雪崩。 此时就需要引入 consistent ...
