一致性Hash算法1
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2022-08-08
19:31:14
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一致性 Hash 算法
consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random
trees 中被提出，目前在 cache 系统中应用越来越广泛；
1 基本场景
比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到
N 个 cache 上呢，你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值，然后均匀
的映射到到 N 个 cache ；
hash(object)%N
一切都运行正常，再考虑如下的两种情况；
1 一个 cache 服务器 m down 掉了（在实际应用中必须要考虑这种情况），这样所有映射
到 cache m 的对象都会失效，怎么办，需要把 cache m 从 cache 中移除，这时候 cache
是 N-1 台，映射公式变成了 hash(object)%(N-1) ；
2 由于访问加重，需要添加 cache ，这时候 cache 是 N+1 台，映射公式变成了
hash(object)%(N+1) ；
1 和 2 意味着什么？这意味着突然之间几乎所有的 cache 都失效了。对于服务器而言，
这是一场灾难，洪水般的访问都会直接冲向后台服务器；
再来考虑第三个问题，由于硬件能力越来越强，你可能想让后面添加的节点多做点活，
显然上面的 hash 算法也做不到。
有什么方法可以改变这个状况呢，这就是 consistent hashing...
2 hash 算法和单调性
Hash 算法的一个衡量指标是单调性（ Monotonicity ），定义如下：
单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到
系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到新的缓冲中去，而不会被映
射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。
容易看到，上面的简单 hash 算法 hash(object)%N 难以满足单调性要求。
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