引言
对于哈希算法，相信大家一定不会很陌生，其经常被用在负载均衡、分库分表等场景中，比如我们在做分库分表的时候，最开始根据业务分析，只需要 128 张表就可以满足数据量的要求了，但是是这个时候如果你要插入或者查询一条记录的时候，我们就会先把分表键，如 buyer_id 进行 Hash 运算，然后将运算结果对 128 取模，最后就可以得到 0 -127 之间的数字，这样就可以唯一定位到一个分表。
但是随着业务的扩展，128 张表可能已经不够用了，这个时候就需要重新分表了，比如增加一张新的表，这个时候如果采用 Hash 或者取模的方式，就会导致 128 + 1 张表的数据需要重新进行分配，成本非常得高。
而一致性哈希算法就是专门解决这类问题的算法，其可以有效地解决分布式系统中增加或者删除节点时的失效问题。
一致性哈希（Consistent Hashing）是一种用于分布式系统中数据分片和负载均衡的算法。它的目标是在节点的动态增加或者删除的时候，尽可能地减少数据迁移和重新分布的成本。
一致性哈希算法原理
实现一致性哈希算法首先需要构造一个哈希环，然后把他划分为固定数量的虚拟节点，一般都是 
。那么他的节点编号就是
，如下图所示：
接下来，我们将 128 张表作为节点映射到这些虚拟节点上，每个节点在哈希环上面都有一个对应的虚拟节点：
Hash(table_0000) % 、Hash（table_0001）% 、Hash（table_0002）% 、········
Hash(table_0127) % （如下图所示，将哈希后的虚拟节点分布到哈希环上）
然后将这些表做好 Hash 映射之后，我们就需要存储数据了，现在我们要把一些需要分表的数据也根据同样的算法进行 Hash，并且也将其映射到哈希环上面。
Hash(buyer_id) %
Hash（12321）% 、Hash（34432）% 、Hash（54543）% 、········ Hash(767676) %
经过以上步骤，在这个 Hash 环上面的虚拟节点就包含两部分数据的映射了，一部分是存储数据的分表的映射，一部分是真实要存储的数据的映射。
现在我们思考一个问题，我们最终目的是将这些数据存储到数据库分表中，那么做好哈希之后，这些数据又要保存在哪个数据库表节点中呢？
这个其实很简单就，就是按照数据的位置，沿着顺时针的方向进行查找，找到的第一个接地就是数据要存放的数据库表节点：
因为要存储的数据，以及存储这些数据的数据库分表， Hash 后的值都是固定的，所以在数据库数量不变的情况下，下次想要进行分数据插入或者查询的时候，只需要按照同样的算法去计算一次就能找到对应的分表了。
以上，就是一致性 Hash 算法的原理了，那么现在回到开头那个问题，如果我们要增加一个分表要怎么进行处理？
接下来我们来讨论一下：
一致性 Hash 算法在节点扩容中的应用
我们首先将要增加的表通过一致性 Hash 算法映射到哈希环的虚拟节点中：
这样的话，就会有一部分数据因为节点数量的改变，其顺时针第一个遇到的分表也随之发生了改变。
相比于普通的 Hash 算法，一致性 Hash 算法可以做到在增加服务器之后，影响到的数据范围最小，只影响小范围的数据，然后其他的数据都不需要进行调整。
以上就是一致性哈希算法的原理以及骑在节点扩容中的应用了，现在我们来进行一个小总结。
一致性哈希算法总结
一致性哈希算法其就是将整个哈希空间视为一个环形结构，然后将节点和数据都映射到这个哈希环上面。每一个节点通过计算节点的哈希值，将节点映射到哈希环上的一个位置。然后数据也通过计算出来的哈希值，将数据映射到哈希环上的一个位置。
当有新的数据需要存储时，首先计算数据的哈希值，然后顺时针或逆时针在环上找到最近的节点，将数据存储在这个节点上。当需要查找数据时，同样计算数据的哈希值，然后顺时针或逆时针在环上找到最近的节点，从该节点获取数据。
一致性哈希算法的优缺点：
优点：
- 数据均衡：在增加或者删除节点的时候，一致性哈希算法只会影响到少量的数据迁移，保持了数据的均衡性。
- 高扩展性：当节点数目发生变化的时候，对于已经存在的数据，只有部分数据需要重新分布，不会影响到整体的数据结构。
但是，作为一个算法，其有优点的同时，一定会有他的缺点：
- Hash 倾斜：在节点数较少的情况下，由于哈希空间是有限的，节点的分布可能不够均匀，导致数据倾斜。
- 节点的频繁变更： 如果频繁添加或删除节点，可能会导致大量的数据迁移，从而造成系统压力。
Hash 倾斜的解决方法
其实，从图中可以看出， Hash 倾斜的主要问题就是如果数据过于集中，就会导致在节点数量发生变化的时候，会有大量数据发生迁移，从而导致的数据迁移的成本过高，那么对于这个问题，有什么好的解决方法吗？
答案是肯定的，如果没有的话就没有这最后一个小结了，现在我们就来探究一下解决的方法：
- 在服务器节点充足的情况下，可以最大程度地增加服务器节点，然后尽可能地分散节点，使得数据分布较为均匀。
- 那么服务器要是没那么充足，这个怎么解决，这个也比较简单，我们可以引入一些虚拟节点。即我们将一个服务器节点拆分成多个虚拟节点，然后数据在映射的时候先将数据映射到虚拟节点上，然后虚拟节点在对应的物理节点进行存储和读取就可以了，有了虚拟节点的接入，数据在分布的时候就会尽可能地分散，然后在增加或者减少服务器数量的时候，受到影响的数据范围也不会有那么多。