一致性哈希介绍及原理
文章目录
- 1. 基本概念
- 2. 如何实现？
- 3. 可视化
- 总结
1. 基本概念
一致性哈希是一种方法，用于在分布式系统中分配数据（比如用户请求或文件）到多个服务器上。它的主要目的是在服务器增加或减少时，尽量减少需要重新分配的数据。解决了一般哈希算法存在的问题（随着服务器的增加或减少，导致哈希值落在了不同的服务器上），也是负载均衡的常用算法。
2. 如何实现？
- 哈希环：
想象一个圆环（哈希环），环上有很多位置，从0到360度（或者0到某个最大值）。用哈希函数（比如 MD5 或 SHA）将服务器和数据项映射到这个环上。 - 服务器的加入：
每增加一个服务器（比如 S1、S2、S3），计算它的哈希值，并把它放到环上。
比如：
S1 的哈希值是 100。
S2 的哈希值是 200。
S3 的哈希值是 300。 - 数据的分配：
当有数据（比如 D1、D2、D3）需要存储时，同样计算它们的哈希值，并找到顺时针方向上第一个遇到的服务器。
比如：
D1 的哈希值是 150，顺时针找到第一个服务器是 S2（200），所以 D1 存储在 S2。
D2 的哈希值是 250，顺时针找到 S3（300），所以 D2 存储在 S3。
D3 的哈希值是 50，顺时针找到 S1（100），所以 D3 存储在 S1。 - 服务器的动态变化：
- 添加服务器：假设我们新增一个服务器 S4，哈希值是 180。
只有 D1（原本在 S2）会被迁移到 S4，因为 S4 是 D1 顺时针的下一个服务器。 - 删除服务器：如果删除 S2，那么 S2 下的数据（如 D1）会转移到它顺时针的下一个服务器 S3。
- 添加服务器：假设我们新增一个服务器 S4，哈希值是 180。
3. 可视化
想象一下，哈希环就像一个时钟：
0
11 1
10 2
9 3
8 4
5
服务器和数据项会对应到这个时钟上的位置。数据项总是存储到下一个顺时针的点。
总结
- 减少数据迁移：只在服务器变化时，少量数据需要迁移，而不是所有数据都要重新分配。
- 均匀分配：通过哈希函数，数据和服务器均匀分布在环上，避免某些服务器负载过重。
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