在分布式领域中各技术组件都有实现KV形式的存储，在实现各类工作能力的同时还简化了算法实现。以Raft分布式协议为例，它通过在领导者采用KV存储来简化算法实现和共识协商，但同时也限制所有写请求只能在领导者节点上进行处理，从而导致集群退化为单机模式。 没有什么是加一个中间层解决不了的问题，那么有那就再加一层。为实现既要又要的目的，可以通过分集群来突破单集群的性能限制，然后再各集群节点和客户端之间加一个哈希代理层进行路由。
简单的哈希算法
公式：m = hash(o) mod n
o：需要被哈希函数作用的对象值
n：集群中节点的个数
假设集群中有A、B和C三个节点、对象值为1到10十个数据，经过简单哈希函数公式m = hash(o) mod n计算后得：
| 节点 | 数据 |
|---|---|
| 节点A | 3、6、9 |
| 节点B | 1、4、7、10 |
| 节点C | 2、5、8 |
如果增加一个D节点，那么此时公式中的n就由3变成了4。上述十个数据就得重新代入哈希函数计算一个新值，计算后得：
| 节点 | 数据 |
|---|---|
| 节点A | 4、8 |
| 节点B | 1、5、9 |
| 节点C | 2、6、10 |
| 节点D | 3、7 |
对比两组数据发现只有1和2经过哈希函数重新计算后没有被移动，当前还只有十个数据，如果当集群中数据量很大是，那么每次扩容和缩容带来的数据迁移成本可谓是相当巨大，更有甚者会导致宕机，由此可以使用一致性哈希来解决数据迁移成本高的问题。
一致性哈希算法
一致性哈希算法是1997年发布的《Consistent Hashing and Random Trees》论文中提出的，使用此算法可以大幅度减少数据迁移量，它可以保证在进行扩容和缩容时，节点之间的数据迁移只限于两个节点之间，不会像上述简单的哈希函数那样造成大规模的数据迁移。
哈希环
一致性哈希算法也用了取模运算，与普通哈希算法直接对节点的数量进行取模运算有所不同，一致性哈希算法是对232进行取模运算。即将数据映射到0~(232-1)的数字空间，将这些数字头尾相连可以组织成一个虚拟的圆环，也就是哈希环：
上图所示哈希环的空间是按顺时针方向组织的，圆环的正上方的点代表原点0，0 点右侧的第一个点代表 1，以此类推，2、3、4、5、6……直到232-1，即0点左侧的第一个点代表232-1。
映射节点到哈希环
在一致性哈希算法中，可以通过执行自定义的哈希算法将节点映射到哈希环上，那么每个节点就能确定其在哈希环上的位置了：
映射数据到哈希环
同理执行自定义的哈希算法计算出每个数据对应的key值，然后散列到哈希环上，hash(o1) = key1、hash(o2) = key2、hash(o3) = key3、hash(o4) = key4：
存储数据到节点
将节点和数据都映射到同一个哈希环上之后，然后以原点0为起点顺时针转动，在转动过程中数据遇到的第一个节点就是该数据的归属，然后读写数据的时候就可以按照此到对应的节点上去寻找。
| 节点 | 数据 |
|---|---|
| 节点A | key1、key4 |
| 节点B | key2 |
| 节点C | key3 |
扩容和缩容
扩容
扩容即向集群中增加一个节点D，节点D经过上述同样自定义的哈希函数后计算后，然后将其映射到哈希环上，如下图所示。
此时再根据顺时针存储的规则进行数据迁移：
| 节点 | 数据 |
|---|---|
| 节点A | key1 |
| 节点B | key2 |
| 节点C | key3 |
| 节点D | key4 |
扩容之后发现只有key4从之前的节点A迁移到了节点D上，数据的移动仅发生在节点A和节点D之间，其他节点上的数据并未受到影响。
缩容
缩容即向集群中减少一个节点C，先将节点C从哈希环上移除，然后再根据顺时针存储的规则进行数据的迁移：
| 节点 | 数据 |
|---|---|
| 节点A | key1、key3、key4 |
| 节点B | key2 |
缩容之后发现只是将节点C的所属的数据迁移到了节点A上，其他数据并未受到影响。 总的来说，使用了一致性哈希算法后，扩容或缩容的时候，都只需要重定位哈希环中的一小部分数据。也就是说，一致性哈希算法具有较好的容错性和可扩展性。
复杂度
假设总数据条数是M，节点个数是N。
哈希函数时间复杂度
- 传统哈希算法，以N为基数执行取模运算，时间复杂度为O(1)。
- 一致性哈希算法，首先将关键字先转换为 32 位整型，然后采用二分法（所有节点在哈希环上是有序排列的）确定节点在哈希环上的处理范围，综合时间复杂度为O(logN) 。
数据迁移规模
- 传统哈希算法，因为节点变化需要迁移的数据规模是不可控的，所以综合数据迁移规模为O(M)。
- 一致性哈希算法，哈希环中各节点均匀分布的情况下，数据迁移规模为O(M/N)。
综上数据条数 M 远大于主机节点数 N，而且数据迁移的成本很大，所以一致性哈希算法更划算。
数据倾斜
一致性哈希算法虽然降低了数据的迁移量，但是也存在两个数据倾斜的问题
- 如果映射后哈希环中的数字分布不均匀，就会导致各节点处理的数据不均衡、各节点的负载不均衡。
- 容灾和扩容时哈希环上相邻节点会受到极大影响，极端情况下，假如节点A出现故障，存储在A上的数据要全部转移到B上，大量的数据导可能会导致节点B的崩溃，之后A和B上所有的数据向节点C迁移，导致节点C也崩溃，由此导致整个集群宕机，产生雪崩效应。
虚拟节点
想要解决数据倾斜的问题，一来可以让集群中的节点尽可能的多，从而让各个节点均匀的分布在哈希空间中。但是在生产环境中机器的数量往往都是固定的，所以我们只能在物理节点和哈希环之间再加一层虚拟节点层。
假如集群中有4个节点，首先不是直接将哈希环分为4份，而是将均分地分为32份，每份对应一个虚拟节点共32个虚拟节点；然后再将这32个虚拟节点映射到4个物理节点上。
设置虚拟节点层后，为异构的服务器节点设置权重也更方便。只需要为权重高的真实节点，赋予更多的虚拟节点即可。虽然虚拟节点增多可以提升均衡性，但是也会消耗更多的内存与计算力。
