一文讲透一致性哈希的原理和实现
为什么需要一致性哈希 首先介绍一下什么是哈希 Hash，一般翻译做散列，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 在分布式缓存服务中，经常需要对服务进行节点添加和删除操作，我们希望的是节点添加和删除操作尽量减少数据-节点之间的映射关系更新。 假如我们使用的是哈希取模( hash(key)%nodes ) 算法作为路由策略: 哈希取模的缺点在于如果有节点的删除和添加操作，对 hash(key)%nodes 结果影响范围太大了，造成大量的请求无法命中从而导致缓存数据被重新加载。 基于上面的缺点提出了一种新的算法：一致性哈希。一致性哈希可以实现节点删除和添加只会影响一小部分数据的映射关系，由于这个特性哈希算法也常常用于各种均衡器中实现系统流量的平滑迁移。 一致性哈希工作原理 首先对节点进行哈希计算，哈希值通常在 ...
