一致性Hash是一种特殊的Hash算法，由于其均衡性、持久性的映射特点，被广泛的应用于负载均衡领域，如nginx和memcached都采用了一致性Hash来作为集群负载均衡的方案。
一致性Hash算法简介
在了解一致性Hash算法之前，先来讨论一下Hash本身的特点。普通的Hash函数最大的作用是散列，或者说是将一系列在形式上具有相似性质的数据，打散成随机的 、均匀分布的数据。负载均衡正是利用这一特性，对于大量随机的请求或调用，通过一定形式的Hash将他们均匀的散列，从而实现压力的平均化。
举个例子，如果我们给每个请求生成一个Key，只要使用一个非常简单的Hash算法Group = Key % N来实现请求的负载均衡，如下：
不难发现，这样的Hash只要集群的数量N发生变化，之前的所有Hash映射就会全部失效。如果集群中的每个机器提供的服务没有差别，倒不会产生什么影响，但对于分布式缓存这样的系统而言，映射全部失效就意味着之前的缓存全部失效，后果将会是灾难性的。
一致性Hash通过构建环状的Hash空间代替线性Hash空间的方法解决了这个问题，如下图：
整个Hash空间被构建成一个首尾相接的环，使用一致性Hash时需要进行两次映射。
第一次，给每个节点（集群）计算Hash，然后记录它们的Hash值，这就是它们在环上的位置。
第二次，给每个Key计算Hash，然后沿着顺时针的方向找到环上的第一个节点，就是该Key储存对应的集群。
分析一下节点增加和删除时对负载均衡的影响，如下图：
可以看到，当节点被删除时，其余节点在环上的映射不会发生改变，只是原来打在对应节点上的Key现在会转移到顺时针方向的下一个节点上去。增加一个节点也是同样的，最终都只有少部分的Key发生了失效。不过发生节点变动后，整体系统的压力已经不是均衡的了，下文中提到的方法将会解决这个问题。
问题与优化
最基本的一致性Hash算法直接应用于负载均衡系统，效果仍然是不理想的，存在诸多问题，下面就对这些问题进行逐个分析并寻求更好的解决方案。
数据倾斜
如果节点的数量很少，而hash环空间很大（一般是 0 ~ 2^32），直接进行一致性hash上去，大部分情况下节点在环上的位置会很不均匀，挤在某个很小的区域。最终对分布式缓存造成的影响就是，集群的每个实例上储存的缓存数据量不一致，会发生严重的数据倾斜。
缓存雪崩
如果每个节点在环上只有一个节点，那么可以想象，当某一集群从环中消失时，它原本所负责的任务将全部交由顺时针方向的下一个集群处理。例如，当group0退出时，它原本所负责的缓存将全部交给group1处理。这就意味着group1的访问压力会瞬间增大。设想一下，如果group1因为压力过大而崩溃，那么更大的压力又会向group2压过去，最终服务压力就像滚雪球一样越滚越大，最终导致雪崩。
引入虚拟节点
解决上述两个问题最好的办法就是扩展整个环上的节点数量，因此我们引入了虚拟节点的概念。一个实际节点将会映射多个虚拟节点，这样Hash环上的空间分割就会变得均匀。
同时，引入虚拟节点还会使得节点在Hash环上的顺序随机化，这意味着当一个真实节点失效退出后，它原来所承载的压力将会均匀地分散到其他节点上去。
优雅缩扩容
缓存服务器对于性能有着较高的要求，因此我们希望在扩容时新的集群能够较快的填充好数据并工作。但是从一个集群启动，到真正加入并可以提供服务之间还存在着不小的时间延迟，要实现更优雅的扩容，我们可以从两个方面出发：
高频Key预热
负载均衡器作为路由层，是可以收集并统计每个缓存Key的访问频率的，如果能够维护一份高频访问Key的列表，新的集群在启动时根据这个列表提前拉取对应Key的缓存值进行预热，便可以大大减少因为新增集群而导致的Key失效。
具体的设计可以通过缓存来实现，如下：
不过这个方案在实际使用时有一个很大的限制，那就是高频Key本身的缓存失效时间可能很短，预热时储存的Value在实际被访问到时可能已经被更新或者失效，处理不当会导致出现脏数据，因此实现难度还是有一些大的。
历史Hash环保留
回顾一致性Hash的扩容，不难发现新增节点后，它所对应的Key在原来的节点还会保留一段时间。因此在扩容的延迟时间段，如果对应的Key缓存在新节点上还没有被加载，可以去原有的节点上尝试读取。
举例，假设我们原有3个集群，现在要扩展到6个集群，这就意味着原有50%的Key都会失效（被转移到新节点上），如果我们维护扩容前和扩容后的两个Hash环，在扩容后的Hash环上找不到Key的储存时，先转向扩容前的Hash环寻找一波，如果能够找到就返回对应的值并将该缓存写入新的节点上，找不到时再透过缓存，如下图：
这样做的缺点是增加了缓存读取的时间，但相比于直接击穿缓存而言还是要好很多的。优点则是可以随意扩容多台机器，而不会产生大面积的缓存失效。