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负载均衡问题是许多软件运维程序员都需要长期关注的一个软件系统问题，而通过一致性算法的应用能够很好的解决这个问题，下面我们就通过案例分析来简单了解一下，一致性Hash算法问题与应用分析。
1、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。
两个在形式上非常相近的数据经过md5散列后，变成了完全随机的字符串。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。
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，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。
2、问题与优化
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。
3、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。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。
4、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。
5、引入虚拟节点
解决上述两个问题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。
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