本文共 932 字，大约阅读时间需要 3 分钟。

Redis中的一致性哈希

Redis中的一致性哈希是怎么实现的？

一般的哈希算法

一般的哈希算法，对 key 调用hash()算法得到这个 key 对应的hashCode，再对服务器的个数取模得到一个值，这个值就是这个key应该放到的对应的主机上。

例如：有3台redis主机: 0, 1, 2. hash(key) % 3 = 0; 那么这个key就放在第 0 台主机上

但是这种一般的hash算法存在很大的问题：

当我们增加主机数量后，就会产生很大的问题。

例如：

上面的key， 我们假设对key使用hash()函数得到的hashCode为6. hash(key) % 3 = 0; 这个key应该存在第0台主机上.

如果在集群中增加了一台主机，那么，再去查找这个key时，

hash(key) % 4 = 2; 应该到第2台主机上去找这个key。但是这个key是存到了第0台主机上的。这种一般的哈希算法会使得大量的缓存查找不到，查找不到的话就会到数据库去查询，这样就会给DB造成很大的压力。

正因为如此，一致性哈希算法就是被提出来解决这个问题的。

一致性哈希算法

一致性哈希是让在增加主机数量的情况下，绝大部分的Redis缓存查找都是有效的，只有极少部分查找会失效。

当我们增加节点时，如下图： key3被映射到了节点D上，而key3本来被存储到节点A上。但是其他的key都能正确的查找到它对应的存储节点，被影响的只是(C, D)这一小段的key。 而一般的hash算法所有的key都会被影响到。

一致性哈希中海油可能存在 倾斜 的问题，如下图：

当主机映射在hash环上不均匀时，有可能很多key存储到了一台主机上，而其他的主机相对少很多。

解决办法

很显然，当hash环中的主机越多，那么hash环上的key被存储得就越均匀。 可以把每一个物理主机虚拟成多个虚拟主机，多个虚拟主机映射到hash环上。这样，当key存储/查找时先找到它对应的虚拟主机，由虚拟主机再存储到物理主机上。如下图：

读写流程如下：

这样发就可以保证key均匀分布在各个主机节点中了。并且在增加主机节点时，被影响的只有很少的一部分key，就不会出现上面一般哈希算法中存在的问题了。