redis一致性hash算法理解

一般算法：

　　对对象先hash然后对redis数量取模，如果结果是0就存在0的节点上。

　    假设有0-3四个redis节点、20个数据：

进行取模后分布如下：

现在因为压力过大需要扩容，增加一台redis4、第五个节点：

现在只有4个节点还能够命中。命中率是：4/20 = 20%,命中率极其低下。（redis肯定是不会这样用的）

二、redis使用的consistent hashing(一致性hash算法)

　　1、环形hash空间：

把对象映射到0-2的32次幂减1的空间里。

现在假设有4个对象：object1-object4，将四个对象hash后映射到环形空间中：

接下来把chche映射到hash空间（基本思想就是讲对象和cache都映射到同一hash数值空间中，并且使用相同的hash算法，可以使用cache的ip地址或者其他因子）,假设现在有三个cache：

每个key顺时针往下走，找到的第一个cache节点就是存储位置：

现在移除一个cacheB节点、这时候key4将找不到cache，key4继续使用一致性hash算法运算后算出最新的cacheC，以后存储与读取都将在cacheC上：

移除节点后的影响范围在该节点逆时针计算到遇到的第一个cache节点之间的数据节点。

现在看一下增加一个节点：

影响范围为：添加节点逆时针遇到的第一个cache节点之间的数据节点。