一致性哈希原理
一致性哈希是一种分布式哈希技术，核心是将数据和节点映射到一个虚拟的环形哈希空间（通常为0~2³²-1的整数范围），通过“顺时针最近”原则定位数据存储位置，从而大幅降低节点增删时的数据迁移量。
其工作原理可分为三步：
1.哈希环构建：将整个哈希值空间想象成一个闭合的圆环。
2.节点映射：对每个服务器节点（如IP或主机名）计算哈希值，将其固定在哈希环上。
3.数据映射：对数据的Key计算哈希值，在环上顺时针查找，将数据存储到第一个遇到的服务器节点上。
为解决节点分布不均的“数据倾斜”问题，引入虚拟节点机制：为每个物理节点分配多个虚拟节点并映射到环上，通过增加虚拟节点数量，让节点在环上分布更均匀。
一致性哈希应用
一致性哈希主要用于解决分布式系统中“数据与节点如何高效匹配”的问题，典型应用场景包括：
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分布式缓存：如Memcached、Redis集群。当缓存节点扩容或下线时，仅需迁移少量数据（仅为新增/删除节点在环上“负责”的区间数据），避免大量缓存失效导致的“缓存雪崩”。
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负载均衡：在分布式服务集群中，将用户请求或任务通过一致性哈希分配到不同服务器，确保单个节点故障时，仅影响其负责的部分请求，且新节点上线后能平滑接管流量。
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分布式存储：在分布式文件系统（如Ceph）或数据库分片（如MongoDB分片）中，用一致性哈希决定数据块的存储节点，简化数据定位逻辑，提升集群扩展的灵活性。
