摘要：当时十分兴奋，立即去找了关于一致性协议的文章来看。到了今天再去回想，发现对一致性协议的概念已经模糊不清了。一致性算法一致性哈希算法在年由麻省理工学院的等人在解决分布式中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点问题，初衷和十分类似。
序
第一次知道一致性Hash协议是在方腾飞的技术文章实战解析-论三年内快速成长为一名技术专家里看到的。
问：对于三十岁的程度员，如果还想再深入做技术，有什么建议？答：技术人员一定要有危机感，无论多大年纪仍然要持续的学习，我也已经三十多了，每周会花点时间学习点技术。
但是年纪大了，其实时间不会那么多，所以要提高学习的效率，掌握一些学习方法和方法论，并且要静下心来持续的学习。
学技术什么时间都不晚，因为总有新技术冒出来，但是一些永远不变的技术可以优先学习，比如各种协议（TCP，HTTP，一致性hash协议），实现原理，算法等。
当时十分兴奋，立即去找了关于一致性hash协议的文章来看。到了今天再去回想，发现对一致性hash协议的概念已经模糊不清了。虽然关于一致性hash协议的文章数不胜数，但是还是需要用自己的语言来表达一遍，才能真正的理解这些技术概念，成为自己的东西。这也是写这篇文章的理由。
什么是一致性Hash协议？一致性Hash协议是指满足了以下4个条件的Hash算法：
均衡性(Balance)
单调性(Monotonicity)
分散性(Spread)
负载(Load)
均衡性均衡性是指Hash的结果应该尽可能的平均分配给所有的节点，实现负载均衡的效果，这也是最基本的特性。
单调性单调性是指在节点增加或减少的情况下，已Hash的结果与节点的映射关系尽量不发生变化。单调性低的Hash算法在节点增加或减少的时候会出现Hash的结果与节点的映射关系大量失效的情况，造成严重的性能问题或系统故障。
分散性分散性是指相同内容在不同客户端Hash的结果是否一致。因为在分布式的环境下，不同客户端可以看到的节点数可能是不同的，分散性高的Hash算法会导致相同的内容却映射了多个节点。
负载负载是从节点角度出发，不同内容的Hash结果却映射了同一个节点位置。
普通余数Hash算法即 Hash结果 % 节点数，非常的简单和好用。虽然这种算法满足了均衡性，但是单调性却非常的差劲，一旦节点数有变动就会造成大量的Hash的结果与节点的映射关系失效
。只适用于节点数固定的场景。
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。
首先构造一个长度为2^32的整数环，然后将节点Hash的结果均匀映射到整数环上。
这时将内容映射到整数环上。
如图所示，Hash的结果与节点的映射关系是根据Hash的结果按顺时针遇到的第一个节点来判定的。这样做是为了有良好的单调性，假如现在节点C故障了那么新的映射关系如下图所示：
我们可以看到原本属于节点C的映射现在都重新映射到了节点D上，这样至少保证了大部分的映射可以正常工作。
保证良好的均衡性一致性Hash算法的均衡性取决于节点的位置是否分布均匀，如果是按上图所示分布节点，那么很明显节点D的压力远远高于其他节点。不过即使节点已经分布均匀了，如果节点数量太少的话也很容易造成数据倾斜问题。
虚拟节点虚拟节点是用来解决节点数量过少造成的数据倾斜问题。顾名思义，通过虚拟出一些节点来增加总节点数，这样就有良好的均衡性了。
后记原理虽然简单实现起来却挺麻烦，大家如果有兴趣可以自己去实现一个版本。我虽然写了个demo但感觉并不好，就不放上来献丑了。计划是一周写一篇文章的，现在已经写了5篇了，动力开始不足了。原因可能很多，比如不知道写什么，肚子里墨水不多等。希望能坚持下去，为了更好的明天。
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