通俗易懂的一致性哈希原理

​ 一致性哈希（Consistent hashing）算法是由 MIT 的Karger 等人与1997年在一篇学术论文（《Consistent hashing and random trees: distributed caching protocols for relieving hot spots on the World Wide Web》）中提出来的，用于解决分布式缓存数据分布问题。在传统的哈希算法下，每条缓存数据落在那个节点是通过哈希算法和服务器节点数量计算出来的，一旦服务器节点数量发生增加或者介绍，哈希值需要重新计算，此时几乎所有的数据和服务器节点的对应关系也会随之发生变化，进而会造成绝大多数缓存的失效。一致性哈希算法通过环形结构和虚拟节点的概念，确保了在缓存服务器节点数量发生变化时大部分数据保持原地不动，从而大幅提高了缓存的有效性。下面我们通过例子来解释一致性哈希的原理。

​ 比如有 n 个节点，对于缓存 数据（k，v）具体存在哪个节点往往 hash(k) % n 来计算处理，举一个例子如下表所示，一共有个3个节点，hash函数采用 md5 。

缓存key	hash(k) % n	服务器节点
user_nick_rommel	1	192.168.56.101
user_nick_pandy	0	192.168.56.100
user_nick_sam	2	192.168.56.102

Md5 的计算结果一般是一串32位的16进制字符串，做取模运算时原始数字较长