业务场景
近年来B2C、O2O等商业概念的提出和移动端的发展，使得分布式系统流行了起来。分布式系统相对于单系统，解决了流量大、系统高可用和高容错等问题。功能强大也意味着实现起来需要更多技术的支持。例如系统访问层的负载均衡，缓存层的多实例主从复制备份，数据层的分库分表等。
我们以负载均衡为例，常见的负载均衡方法有很多，但是它们的优缺点也都很明显：
- 随机访问策略。系统随机访问，缺点：可能造成服务器负载压力不均衡，俗话讲就是撑的撑死，饿的饿死。
- 轮询策略。请求均匀分配，如果服务器有性能差异，则无法实现性能好的服务器能够多承担一部分。
- 权重轮询策略。权值需要静态配置，无法自动调节，不适合对长连接和命中率有要求的场景。
- Hash取模策略。不稳定，如果列表中某台服务器宕机，则会导致路由算法产生变化，由此导致命中率的急剧下降。
- 一致性哈希策略。
以上几个策略，排除本篇介绍的一致性哈希，可能使用最多的就是 Hash取模策略了。Hash取模策略的缺点也是很明显的，这种缺点也许在负载均衡的时候不是很明显，但是在涉及数据访问的主从备份和分库分表中就体现明显了。
普通hash算法
哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。
普通的hash算法在分布式应用中的不足：比如，在分布式的存储系统中，要将数据存储到具体的节点上，如果我们采用普通的hash算法进行路由，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则要做数据迁移，如果是分布式缓存，则其他缓存就失效了。
一致性哈希算法
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。
五大特性 form度娘
平衡性(Balance)
平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。
单调性(Monotonicity)
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，又有新的缓冲区加入到系统中，那么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区中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。简单的哈希算法往往不能满足单调性的要求，如最简单的线性哈希：x = (ax + b) mod (P)，在上式中，P表示全部缓冲的大小。不难看出，当缓冲大小发生变化时(从P1到P2)，原来所有的哈希结果均会发生变化，从而不满足单调性的要求。哈希结果的变化意味着当缓冲空间发生变化时，所有的映射关系需要在系统内全部更新。而在P2P系统内，缓冲的变化等价于Peer加入或退出系统，这一情况在P2P系统中会频繁发生，因此会带来极大计算和传输负荷。单调性就是要求哈希算法能够应对这种情况。
分散性(Spread)
在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。
负载(Load)
负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。
平滑性(Smoothness)
平滑性是指缓存服务器的数目平滑改变和缓存对象的平滑改变是一致的。
基本概念
一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希空间环如下：
整个空间按顺时针方向组织。0和232-1在零点中方向重合。
下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，这里假设将上文中四台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下：
接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：
根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。
下面分析一致性哈希算法的容错性和可扩展性。现假设Node C不幸宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性哈希算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。
下面考虑另外一种情况，如果在系统中增加一台服务器Node X，如下图所示：
此时对象Object A、B、D不受影响，只有对象C需要重定位到新的Node X 。一般的，在一致性哈希算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响。
综上所述，一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。
另外，一致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。例如系统中只有两台服务器，其环分布如下:
此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。为了解决这种数据倾斜问题，一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。具体做法可以在服务器ip或主机名的后面增加编号来实现。例如上面的情况，可以为每台服务器计算三个虚拟节点，于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点：
同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。在实际应用中，通常将虚拟节点数设置为32甚至更大，因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。
总结
一致性哈希一般在分布式缓存中使用的也比较多，本篇只介绍了服务的负载均衡和分布式存储，对于分布式缓存其实原理是类似的，读者可以自己举一反三来思考下。
其实，在分布式存储和分布式缓存中，当服务节点发生变化时（新增或减少），一致性哈希算法并不能杜绝数据迁移的问题，但是可以有效避免数据的全量迁移，需要迁移的只是更改的节点和它的上游节点它们两个节点之间的那部分数据。
另外，我们都知道 hash算法 有一个避免不了的问题，就是哈希冲突。对于用户请求IP的哈希冲突，其实只是不同用户被分配到了同一台服务器上，这个没什么影响。但是如果是服务节点有哈希冲突呢？这会导致两个服务节点在哈希环上对应同一个点，其实我感觉这个问题也不大，因为一方面哈希冲突的概率比较低，另一方面我们可以通过虚拟节点也可减少这种情况。