一致性哈希

2025-08-03

字数统计: 614字 | 阅读时长≈ 2分

author:魏静崎
2025年8月3日
一致性哈希学习

状态服务负载均衡

输入一致，输出也一致，数据和每个节点有明确的映射关系。

1、如果输入的数据不均衡，那么负载就不均衡。
2、对于有状态服务，每个服务存储着部分不同的当前数据。如果服务进行扩缩容，其总数改变，相同的输入不会再进入相同的端点中，会出现问题，需要进行数据迁移。

基于每个节点可能性能不同，每个节点有不同的权重，此时的Hash值的sum使用的是权重值的累加。

使用前面的两个方法，因为会涉及到所有的存量节点，数据迁移过程中服务应该暂时停止，否则可能出现问题。

哈希环是一个首尾相接的环，起点位置的数值为0，终点为2^32，与0重合，环上每个刻度对应一个值。

每个节点都需要在哈希环中找到属于自己的位置。入环的方式是，针对于节点的标识键index取hash值，然后对该值取模2^32，得到的结果就是对应的位置。

在读写数据时，核心是要找到所归属的index：
对数据的key取hash，然后取模找到环上对应的位置。
从当前位置开始顺时针找到第一个节点作为数据的归属节点。

新节点C哈希到对应的位置indexC，找到新节点在环中后面的一个节点B，以及前一个节点A，检索B中的数据，将属于(A, C)的这部分数据迁移到C点即可。

同理，删除节点C也是找到indexC和A、B的位置，将C中的数据迁移到B中，然后移除C即可。

节点的数量不够多时，节点离散的不够平均，负载难以均衡。
我们可以抽象出一些虚拟节点，其是真实节点进入哈希环时使用的一系列代理节点，每个真实节点对应多个虚拟节点，入环时使用对应的虚拟节点。