一致性hash算法

提出问题

为了防止数据直接访问MySQL导致访问速度变慢，我们需要将数据放在缓存中，当数据量过大时，我们就需要将数据进行平均分配，也就是使用分布式集群机制将数据分开存储。

解决问题

假设我们有三台缓存服务器用于平均分配数据，平均的算法为 请求值取hash值除2取模，这样就能平均分配到两台不同的缓存服务器上了。

但是如果新添加一台服务器，那么就要改变平均的算法了，请求值取hash值除3取模，但是有一些问题，我之前存放的数据的计算结果值为1，但是算法进行了改变，那么重新访问的值为2，那么就无法访问到结果，这是就要进行数据重构，但是这个操作很麻烦，需要消耗很多时间。

一致性hash就能较好的解决这个问题，我们可以把所有的数据节点，都放到一个环内，然后把缓存服务器按照hash值也存放在一个环内，这样添加新的缓存节点，也不需要进行重构，只需要交换一个节点的数据就好了。

但是仍然存在一个问题，这个环会导致hash倾斜，有一大部分数据放置在一个缓存服务器中，只有一小部分存放在另一个缓存服务器中。

我们可以通过设置虚拟节点来解决这个问题，设置一个节点的虚拟节点，使这个环更加平均分配数据。

应用场景

redis集群的新增redis数据库 https://www.cnblogs.com/FengGeBlog/p/10615345.html

nginx的负载均衡 https://blog.csdn.net/huzilinitachi/article/details/79615596