一致性哈希算法问题
- 原理
一致性哈希算法就是普通取模哈希算法的改良版，哈希函数计算方法不变，只不过是通过构建环状的 Hash 空间代替普通的线性 Hash 空间。详情如下
首先，选择一个足够大的Hash空间（一般是 0 ~ 2^32）构成一个哈希环。
然后，对于缓存集群内的每个存储服务器节点计算 Hash 值，可以用服务器的 IP 或 主机名计算得到哈希值，计算得到的哈希值就是服务节点在 Hash 环上的位置。
最后，对每个需要存储的数据 key 同样也计算一次哈希值，计算之后的哈希也映射到环上，数据存储的位置是沿顺时针的方向找到的环上的第一个节点。下图举例展示了节点存储的数据情况，我们下面的说明也是基于目前的存储情况来展开。
- 扩展能力
如下图所示，当缓存服务集群要新增一个节点node3时，受影响的只有 key3 对应的数据 value3，此时只需把 value3 由原来的节点 node0 迁移到新增节点 node3 即可，其余节点存储的数据保持不动。
- 容错能力
普通哈希算法当某一服务节点宕机下线，也会导致原来哈希映射的大面积失效，失效的映射触发数据迁移影响缓存服务性能，容错能力不足。一起来看下一致性哈希是如何提升容错能力的。
如下图所示，假设 node2 节点宕机下线，则原来存储于 node2 的数据 value2 和 value5 ，只需按顺时针方向选择新的存储节点 node0 存放即可，不会对其他节点数据产生影响。一致性哈希能把节点宕机造成的影响控制在顺时针相邻节点之间，避免对整个集群造成影响。
- 数据倾斜
试想一下若缓存集群内的服务节点比较少，就像我们例子中的三个节点，而哈希环的空间又有很大（一般是 0 ~ 2^32），这会导致什么问题呢？
可能的一种情况是，较少的服务节点哈希值聚集在一起，比如下图所示这种情况 node0 、node1、node2 聚集在一起，缓存数据的 key 哈希都映射到 node2 的顺时针方向，数据按顺时针寻找存储节点就导致全都存储到 node0 上去，给单个节点很大的压力！这种情况称为数据倾斜。
- 节点雪崩
拿前面数据倾斜的示例来说，数据倾斜导致所有缓存数据都打到 node0 上面，有可能会导致 node0 不堪重负被压垮了，node0 宕机，数据又都打到 node1 上面把 node1 也打垮了，node1 也被打趴传递给 node2，这时候故障就像像雪崩时滚雪球一样越滚越大。
还有一种情况是节点由于各种原因宕机下线。比如下图所示的节点 node2 下线导致原本在node2 的数据压到 node0 , 在数据量特别大的情况下也可能导致节点雪崩，具体过程就像刚才的分析一样。
总之，连锁反应导致的整个缓存集群不可用，就称为节点雪崩。
- 虚拟节点
那该如何解决上述两个棘手的问题呢？可以通过「虚拟节点」的方式解决。
所谓虚拟节点，就是对原来单一的物理节点在哈希环上虚拟出几个它的分身节点，这些分身节点称为「虚拟节点」。打到分身节点上的数据实际上也是映射到分身对应的物理节点上，这样一个物理节点可以通过虚拟节点的方式均匀分散在哈希环的各个部分，解决了数据倾斜问题。
由于虚拟节点分散在哈希环各个部分，当某个节点宕机下线，他所存储的数据会被均匀分配给其他各个节点，避免对单一节点突发压力导致的节点雪崩问题。
下图展示了虚拟节点的哈希环分布，其中左边是没做虚拟节点情况下的节点分布，右边背景色绿色两个的 node0 节点是 node0 节点的虚拟节点；背景色红色的 node1 节点是 node1 的虚拟节点。