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在大型web应用中，缓存可算是当今的一个标准开发配置了。在大 规模的缓存应用中，应运而生了分布式缓存系统。分布式缓存系统的基本原理，大家也有所耳闻。key-value如何均匀的分散到集群中？说到此，最常规的 方式莫过于hash取模的方式。比如集群中可用机器适量为N，那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K) mod N对应的机器。的确，这种结构是简单的，也是实用的。但是在一些高速发展的web系统中，这样的解决方案仍有些缺陷。随着系统访问压力的增长，缓存系统不 得不通过增加机器节点的方式提高集群的相应速度和数据承载量。增加机器意味着按照hash取模的方式，在增加机器节点的这一时刻，大量的缓存命不中，缓存 数据需要重新建立，甚至是进行整体的缓存数据迁移，瞬间会给DB带来极高的系统负载，设置导致DB服务器宕机。那么就没有办法解决hash取模的方式带来的诟病吗？看下文。

一致性哈希（Consistent Hashing）：

      选择具体的机器节点不在只依赖需要缓存数据的key的hash本身了，而是机器节点本身也进行了hash运算。

（1） hash机器节点

首先求出 机器节点的hash值（怎么算机器节点的hash？ip可以作为hash的参数吧。。当然还有其他的方法了），然后将其分布到0～2^32的一个圆环上 （顺时针分布）。如下图所示：

集群中有 机器：A , B, C, D, E五台机器，通过一定的hash算法我们将其分布到如上图所示的环上。

（2）访问方式

如果有一 个写入缓存的请求，其中Key值为K，计算器hash值Hash(K)， Hash(K) 对应于图 – 1环中的某一个点，如果该点对应没有映射到具体的某一个机器节点，那么顺时针查找，直到第一次找到有映射机器的节点，该节点就是确定的目标节点，如果超过 了2^32仍然找不到节点，则命中第一个机器节点。比如 Hash(K) 的值介于A~B之间，那么命中的机器节点应该是B节点（如上图 ）。

（3）增加节点的处理

如上图 – 1，在原有集群的基础上欲增加一台机器F，增加过程如下：

计算机器 节点的Hash值，将机器映射到环中的一个节点，如下图：

增加机器 节点F之后，访问策略不改变，依然按照（2）中的方式访问，此时缓存命不中的情况依然不可避免，不能命中的数据是hash(K)在增加节点以前落在C～F 之间的数据。尽管依然存在节点增加带来的命中问题，但是比较传统的 hash取模的方式，一致性hash已经将不命中的数据降到了最低。

 

Consistent Hashing最大限度地抑制了hash键的重新分布。另外要取得比较好的负载均衡的效果，往往在服务器数量比较少的时候需要增加虚拟节点来保证服务器能 均匀的分布在圆环上。因为使用一般的hash方法，服务器的映射地点的分布非常不均匀。使用虚拟节点的思想，为每个物理节点（服务器）在圆上分配 100～200个点。这样就能抑制分布不均匀，最大限度地减小服务器增减时的缓存重新分布。用户数据映射在虚拟节点上，就表示用户数据真正存储位置是在该 虚拟节点代表的实际物理服务器上。
下面有一个图描述了需要为每台物理服务器增加的虚拟节点。

 

x轴表示的是需要为每台物理服务器扩展的虚拟节点倍数(scale)，y轴是实际物理服务器数，可以看出，当物理服务器的数量很小时，需要更大的虚 拟节点，反之则需要更少的节点，从图上可以看出，在物理服务器有10台时，差不多需要为每台服务器增加100~200个虚拟节点才能达到真正的负载均衡。

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一致性hash，假设本来应该落在B点的数据，在A，B之间加一台机器，平均有一半的数据会无效。并且A到加的机器点上的数据在B上已经没有用，怎么去清 理。随着机器的越来越多，不命中的概率也会越来越多。
虽然说最常用的hash取模不可避免的需要做数据迁移，但是可以选择时间点，比如半夜两点。这个时候访问肯定会很少。 

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如果是C、A之间加入节点B，那原来落在CB之间的数据不再找A，而是找B了，这部分数据在A确实是失效。但你说的这个是纯理论。实际中加入B节点之 后，CB间的数据（原来命中A上）会逐渐保存到B上（而不是不命中的时候什么都不做），同时A上的数据随着新到数据增加，原来那部分失效数据通过LRU算 法将逐渐淘汰掉。所以我觉随着机器增加，不命中的概率不会大幅波动。

事实上，一致性hash就是用来解决存储节点增加导致的命中降低问题的。
实际例子：日本mixi也是逐渐增加到200台以上的memcached服务器集群，用的就是这种方法，并没有你说的问题。