哈希算法和一致性hash算法

1、哈希算法

在分布式的环境下，我们搭建了一个redis集群，假如有n台机器，每次来的请求，经过hash运算，pos = key % n，pos就是对应的访问机器。
但是在分布式场景下，如果一台机器挂了，那么机器数量就发生了变化，之前的数据就要重新进行hash计算位置并转移，这样就导致了一个比较大的性能开销。所以后面引入了一种算法，叫做一致性hash算法。

2、一致性hash算法

在分布式环境下，来降低元素位置的集群服务受机器数量的影响。

2.1 实现原理：

避免使用固定值取模进行定位，改为范围定位。
[0， 2^32 - 1]

根据ip地址继续hash运算，得到一个位置，在该位置，按照顺时针进行寻找第一个遇到的结点，就是我们存放数据的位置。

2.2 存在的问题和解决方案：

当redis结点比较少时，可能出现负载不平衡的情况，引入虚拟节点进行解决，从而保证数据节点均衡。

“虚拟节点”就是真实节点的复制品，一个真实的节点对应多个“虚拟节点”，这样使得我们的节点能尽可能的在环形Hash空间均匀分布，这样我们再根据虚拟节点找到真实节点，从而保证每个真实节点上分配到的请求是均衡的。