一起进阶学习JAVA：一致性Hash算法

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Hash算法，⽐如说在安全加密领域MD5、SHA等加密算法，在数据存储和查找⽅⾯有Hash表等, 以上都应用到了Hash算法。

为什么需要使用Hash?

Hash算法较多的应⽤在数据存储和查找领域，最经典的就是Hash表，它的查询效率⾮常之⾼，其中的
哈希算法如果设计的比较好的话，那么Hash表的数据查询时间复杂度可以接近于O(1)

需求：提供⼀组数据 3，6，7，9，2，1，0，8，10对这组数据进⾏存储，然后随便给定⼀个数n，请你判断n是否存在于刚才的数据集中？

1. 顺序寻值法
   以顺序方式在数据组中循环遍历比对，这种方法比较原始，效率较低
2. 二分查找法
   排序后折半查找，相比顺序寻值法来说效率有所提升
3. 直接寻址法
   定义⼀个数组，数组⻓度⼤于等于数据集⻓度，数据0就存在下标为0的数组空间中，以此类推。这种方法将值和数组下标进行绑定，在少量数据中效率很高，但是对于值较大且值范围分布较散的情况下及其浪费内存空间。

以上三种方法都有各自的缺点，要么空间浪费要么效率较低。
换⼀种设计，如果数据是3，5，7，12306，⼀共4个数据，我们开辟任意个空间，⽐如5个，那
么具体数据存储到哪个位置呢，我们可以对数据进⾏求模（对空间位置数5），根据求模余数确定存储
位置的下标，⽐如3%5=3，就可以把3这个数据放到下标为3的位置上，12306%5=1，就把12306这个
数据存储到下标为1的位置上

上⾯对数据求模 （数据%空间位置数） 他就是⼀个hash算法，只不过这是⼀种⽐较普通⼜简单的hash
算法，这种构造Hash算法的⽅式叫做除留余数法
如果数据是1，6，7，8，把这4个数据存储到上⾯的数组中

在此基础上采⽤开放寻址法

• 开放寻址法：1放进去了，6再来的时候，向前或者向后找空闲位置存放，不好的地⽅，如果数组⻓度定义好了⽐如10，⻓度不能扩展，来了11个数据，不管Hash冲突不冲突，肯定存不下这么多数据
• 拉链法：数据⻓度定义好了，怎么存储更多内容呢，算好Hash值，在数组元素存储位置放了⼀个链表

Hash算法的应用场景

Hash算法在很多分布式集群产品中都有应⽤，⽐如分布式集群架构Redis、Hadoop、ElasticSearch，
Mysql分库分表，Nginx负载均衡等

主要的应用场景有两个：

• 请求的负载均衡（⽐如nginx的ip_hash策略）
  在请求的负载均衡中，我们可以通过对ip地址进行hash计算也可以对sessionid做hash计算，hash值与服务器数量等进行取模运算，得到的值就可以路由到具体请求的服务器上
• 分布式存储
  在分布式存储中，针对key进⾏hash处理，hash(key1)%3=index, 使⽤余数index锁定存储的具体服务器节点

普通Hash算法存在的问题

普通Hash算法存在⼀个问题，以ip_hash为例，假定下载⽤户ip固定没有发⽣改变，现在tomcat3出现
了问题，down机了，服务器数量由3个变为了2个，之前所有的求模都需要重新计算。那么在真实生产环境中我们的客户端会有很多个，服务器也会有很多个，这样当缩容和扩容的情况下影响的范围是相当广泛的。

一致性Hash算法

⼀致性哈希算法思路如下：

⾸先有⼀条直线，直线开头和结尾分别定为为1和2的32次⽅减1，这相当于⼀个地址，对于这样⼀条
线，弯过来构成⼀个圆环形成闭环，这样的⼀个圆环称为hash环。我们把服务器的ip或者主机名求
hash值然后对应到hash环上，那么针对客户端⽤户，也根据它的ip进⾏hash求值，对应到环上某个位
置，然后如何确定⼀个客户端路由到哪个服务器处理呢？按照顺时针⽅向找最近的服务器节点

假如将服务器3下线，服务器3下线后，原来路由到3的客户端重新路由到服务器4，对于其他客户端没有
影响只是这⼀⼩部分受影响（请求的迁移达到了最⼩，这样的算法对分布式集群来说⾮常合适的，避免
了⼤量请求迁移 ）

增加服务器5之后，原来路由到3的部分客户端路由到新增服务器5上，对于其他客户端没有影响只是这
⼀⼩部分受影响（请求的迁移达到了最⼩，这样的算法对分布式集群来说⾮常合适的，避免了⼤量请求
迁移 ）

如前所述，每⼀台服务器负责⼀段，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。
但是，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。例如系统中
只有两台服务器，其环分布如下，节点2只能负责⾮常⼩的⼀段，⼤量的客户端
请求落在了节点1上，这就是数据（请求）倾斜问题

虚拟节点机制

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。⽐如，可以为每台服务器计算三个虚拟节
点，于是可以分别计算 “节点1的ip#1”、“节点1的ip#2”、“节点1的ip#3”、“节点2的ip#1”、“节点2的
ip#2”、“节点2的ip#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点，当客户端被路由到虚拟节点的时候其实是被
路由到该虚拟节点所对应的真实节点。