前言
那么问题来了，多节点情况下，数据应该写入哪个节点呢？
Hash
所以本质来讲：我们需要一个可以将 输入值“压缩”并转成更小的值，这个值通常状况下是唯一格式极其紧凑的，比如uint64：
- 幂等：每次用同一个值去计算 hash 必须保证都能得到同一个值
这个就是 hash 算法完成的。
但是采取普通的 hash 算法进行路由，如： key % N 。有一个节点由于异常退出了集群或者是心跳异常，这时再进行 hash route ，会造成大量的数据重新 分发 到不同的节点 。节点在接受新的请求时候，需要重新处理获取数据的逻辑：如果是在缓存中，容易引起 缓存雪崩 。
此时就需要引入 consistent hash 算法了。
consistent hash
我们来看看 consistent hash 是怎么解决这些问题的：
rehash
先解决大量 rehash 的问题：
如上图，当加入一个新的节点时，影响的key只有 key31 ，新加入（剔除）节点后，只会影响该节点附近的数据。其他节点的数据不会收到影响，从而解决了节点变化的问题。
这个正是：单调性。这也是 normal hash 算法无法满足分布式场景的原因。
数据倾斜
其实上图可以看出：目前多数的key都集中在 node 1 上。如果当 node 数量比较少的情况下，可以回引发多数 key 集中在某个 node 上，监控时发现的问题就是：节点之间负载不均。
为了解决这个问题， consistent hash 引入了 virtual node 的概念。
既然是负载不均，我们就人为地构造一个均衡的场景出来，但是实际 node 只有这么多。所以就使用 virtual node 划分区域，而实际服务的节点依然是之前的 node。
具体实现
先来看看 Get() ：
Get
先说说实现的原理：
- 计算 key 的hash
- 找到第一个匹配的 virtual node 的 index，并取到对应的 h.keys[index] ：virtual node hash 值
- 对应到这个 ring 中去寻找一个与之匹配的 actual node
其实我们可以看到 ring 中获取到的是一个 []node 。这是因为在计算 virtual node hash ，可能会发生hash冲突，不同的 virtual node hash 对应到一个实际node。
这也说明： node 与 virtual node 是一对多的关系。而里面的 ring 就是下面这个设计：
这个其实也就表明了一致性hash的分配策略：
- virtual node 作为值域划分。 key 去获取 node ，从划分依据上是以 virtual node 作为边界
- virtual node 通过 hash ，在对应关系上保证了不同的 node 分配的key是大致均匀的。也就是 打散绑定
- 加入一个新的 node，会对应分配多个 virtual node 。新节点可以负载多个原有节点的压力，从全局看，较容易实现扩容时的负载均衡。
Add Node
看完 Get 其实大致就知道整个一致性hash的设计：
type ConsistentHash struct {
hashFunc Func// hash 函数
replicas int// 虚拟节点放大因子
keys []uint64// 存储虚拟节点hash
ring map[uint64][]interface{}// 虚拟节点与实际node的对应关系
nodes map[string]lang.PlaceholderType// 实际节点存储【便于快速查找，所以使用map】
lock sync.RWMutex
}
1.2.3.4.5.6.7.8.9. 好了这样，基本的一个一致性hash就实现完备了。
具体代码：
使用场景
开头其实就说了，一致性hash可以广泛使用在分布式系统中：
- 分布式缓存。可以在 redis cluster 这种存储系统上构建一个 cache proxy ，自由控制路由。而这个路由规则就可以使用一致性hash算法
- 服务发现
- 分布式调度任务
以上这些 分布式系统 中，都可以在负载均衡模块中使用。
最后
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