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一致性哈希是一种特殊的哈希算法，主要用于分布式系统，解决数据分布和节点动态变化的问题。相比传统哈希算法，它能够有效减少因服务器扩容或缩容导致的缓存重建问题，广泛应用于分布式缓存、分布式存储、负载均衡等场景。

1. 传统哈希 vs 一致性哈希

（1）传统取模哈希

在常规哈希方案中，我们通常使用取模算法进行分片：
[
\text{server} = \text{hash}(\text{key}) \mod N
]
其中 ( N ) 是服务器的总数。例如：

假设有 3 台服务器（编号 0、1、2），对数据 user123 进行哈希：
```
server = hash("user123") % 3 = 1
```
数据 user123 存在 Server 1。
问题：扩容或缩容时，大量数据需要迁移
- 例如：如果扩容到 4 台服务器，原本的 mod 3 变成 mod 4，那么所有数据的存储位置都会变化，大量数据需要重新分配，造成 缓存雪崩。

（2）一致性哈希

一致性哈希使用哈希环的概念，减少数据迁移：

将服务器映射到一个固定的哈希环（0 ~ 2³² - 1）。
对每个数据计算哈希值，并放入顺时针方向的最近服务器。
扩容/缩容时，只影响哈希环上的局部数据，减少数据迁移量。

2. 一致性哈希的实现

（1）哈希环

使用一个 0 ~ 2³²-1 的哈希空间，并将服务器的哈希值映射到该空间上。
数据的哈希值也映射到该空间，并顺时针找到最近的服务器存储数据。

示例：
假设有 3 台服务器：

Server A -> hash(A) = 10
Server B -> hash(B) = 30
Server C -> hash(C) = 60

当数据 key123 进行哈希：

hash(key123) = 25   →  由于 25 在 (10, 30] 区间，存入 Server B

（2）服务器增减对数据影响

扩容：

新增 Server D (hash(D) = 20) 后，落在 (10, 20] 之间的数据会从 Server B 迁移到 Server D，而 hash(key123) = 25 不受影响，仍然在 Server B 上，只影响 Server D 和 Server B 之间的数据。

缩容：如果 Server B 挂掉，则 hash(key123) = 25 顺时针找到 Server C，同样只影响部分数据。

3. 虚拟节点（解决数据倾斜问题）

问题：服务器分布不均匀，导致数据倾斜

如果 3 台服务器 A (10), B (30), C (60)，但 A-C 之间间距大，那么 C 可能存储的数据远多于 A、B。

解决方案：使用虚拟节点

在环上为每台服务器创建多个虚拟副本（通过不同哈希计算），均匀分布：
```
Server A -> hash(A#1) = 10, hash(A#2) = 15, hash(A#3) = 20
Server B -> hash(B#1) = 30, hash(B#2) = 35, hash(B#3) = 40
```
这样可以使服务器负载均衡，避免某个服务器存储过多数据。

4. 一致性哈希的应用

分布式缓存（Redis, Memcached）
- 一致性哈希用于 Redis 缓存集群，减少缓存失效的影响。
分布式存储（HDFS, Ceph）
- 存储节点的动态调整不会影响整个集群。
负载均衡（Nginx, LVS）
- 反向代理服务器使用一致性哈希进行请求分配。
分布式数据库（ShardingSphere, MySQL 分片）
- 数据库分片采用一致性哈希，避免大规模数据迁移。

5. Java 实现一致性哈希

（1）基本实现

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.security.MessageDigest;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;public class ConsistentHashing {private final TreeMap<Integer, String> ring = new TreeMap<>();private final int virtualNodes = 3; // 虚拟节点个数public void addServer(String server) {for (int i = 0; i < virtualNodes; i++) {int hash = hash(server + "#" + i);ring.put(hash, server);}}public void removeServer(String server) {for (int i = 0; i < virtualNodes; i++) {int hash = hash(server + "#" + i);ring.remove(hash);}}public String getServer(String key) {if (ring.isEmpty()) return null;int hash = hash(key);SortedMap<Integer, String> tailMap = ring.tailMap(hash);Integer targetHash = tailMap.isEmpty() ? ring.firstKey() : tailMap.firstKey();return ring.get(targetHash);}private int hash(String key) {try {MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");byte[] bytes = md.digest(key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));return ((bytes[0] & 0xFF) << 24) | ((bytes[1] & 0xFF) << 16) | ((bytes[2] & 0xFF) << 8) | (bytes[3] & 0xFF);} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);}}public static void main(String[] args) {ConsistentHashing ch = new ConsistentHashing();ch.addServer("ServerA");ch.addServer("ServerB");ch.addServer("ServerC");System.out.println("key123 存入: " + ch.getServer("key123"));System.out.println("key456 存入: " + ch.getServer("key456"));ch.addServer("ServerD");System.out.println("扩容后 key123 存入: " + ch.getServer("key123"));}
}

6. 总结

✅ 适用于分布式系统，解决服务器动态变更导致的数据迁移问题。
✅ 比取模哈希更稳定，减少缓存击穿问题。
✅ 结合虚拟节点可以均衡负载，避免数据倾斜。
❌ 仍然存在一定的计算开销，尤其是哈希计算和虚拟节点管理。

一致性哈希广泛应用于分布式存储、负载均衡、分布式数据库等场景，是现代分布式架构中不可或缺的技术。