一致性哈希算法的理解

关于一致性哈希算法，网上有很多博文都有讲解。推荐2个。

http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html

http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179

总结一下：

1. 网上博文的例子都将hash值的结果定义在0 - 2³²-1，实际上也是非必要的，你可以设定的比这个范围小，或者比这个范围大，都是可以的，重要的是它是一个环。

   
   

2.一致性哈希并不保证节点被映射的均衡性，假设哈希值是均衡的，那么节点要被均衡的映射，就必须让各个节点之间的距离相等，也就是说各个节点平分环的周长。

3.当存在故障节点后，一致性哈希并不保证故障节点上的值能通过算法恢复（除非已实现主备机制）

4.当故障节点被移除，故障节点的下一个节点的压力会增加（如果各个节点的压力是均衡的，那么压力增加1倍）。

5.当插入新节点，一致性哈希算法并不能避免重新hash步骤，但是不需要把所有的数据都重新hash一遍，只需要hash一部分。这种方式将hash的范围减到最小，仅仅是将新节点的前一个节点的一部分数据，归还给新节点。

6,当哈希算法的值不均衡时，环上的各个节点的压力也是不均衡的。可以采用添加虚拟节点的方式，使平衡。可以在热点节点的后面，插入多个虚拟节点，一旦映射落到虚拟节点上，再通过其他的hash算法，映射到压力较低的节点。采用的算法可以是简单粗暴，比如举个栗子：

如下图，在没有虚拟节点的时候，假设由于hash算法的不均衡性，落在节点4和节点5的hash值特别多，势必造成节点5的压力比较大，而此时如果节点6和节点2的压力有比较小，那么在节点4和节点5之间插入2个虚拟节点（节点a和节点b），根据一致性哈希的算法，节点a和节点5之间的hash值落到节点5上，节点a和节点b的hash值落在节点a上，节点b和节点4之间的hash落在节点b上。但是节点a和节点b是虚拟节点，因此可以强制的让节点a映射到节点6，节点b强制映射到节点2，这样，节点5的压力会减轻，从而使得所有节点负载相对均衡。

以上是一些总结，如有不对，欢迎指出纠正。