在做服務器負載均衡時候可供選擇的負載均衡的算法有很多，包括： 輪循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少連接算法(Least Connection)、響應速度算法(Response Time)、加權法(Weighted )等。其中哈希算法是最為常用的算法.

典型的應用場景是： 有N臺服務器提供緩存服務，需要對服務器進行負載均衡，將請求平均分發到每臺服務器上，每臺機器負責1/N的服務。

常用的算法是對hash結果取余數 (hash() mod N )：對機器編號從0到N-1，按照自定義的 hash()算法，對每個請求的hash()值按N取模，得到余數i，然后將請求分發到編號為i的機器。但這樣的算法方法存在致命問題，如果某一臺機器宕機，那么應該落在該機器的請求就無法得到正確的處理，這時需要將當掉的服務器從算法從去除，此時候會有(N-1)/N的服務器的緩存數據需要重新進行計算;如果新增一臺機器，會有N /(N+1)的服務器的緩存數據需要進行重新計算。對于系統而言，這通常是不可接受的顛簸(因為這意味著大量緩存的失效或者數據需要轉移)。那么，如何設計一個負載均衡策略，使得受到影響的請求盡可能的少呢?

在Memcached、Key-Value Store 、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法，可以說Consistent Hashing 是分布式系統負載均衡的***算法。

1、Consistent Hashing算法描述

下面以Memcached中的Consisten Hashing算法為例說明(參考memcached的分布式算法 )。

由于hash算法結果一般為unsigned int型，因此對于hash函數的結果應該均勻分布在[0,232 -1]間，如果我們把一個圓環用232 個點來進行均勻切割，首先按照hash(key)函數算出服務器(節點)的哈希值， 并將其分布到0～232 的圓上。

用同樣的hash(key)函數求出需要存儲數據的鍵的哈希值，并映射到圓上。然后從數據映射到的位置開始順時針查找，將數據保存到找到的***個服務器(節點)上。

Consistent Hashing原理示意圖

1. 新增一個節點：只有在圓環上新增節點到逆時針方向的***個節點之間的數據會受到影響(增加節點順時針的***個節點的信息需要遷移到增加節點上)。

2. 刪除一個節點：只有在圓環上原來刪除節點到 逆時針 方向的***個節點之間的數據會受到影響(刪除節點的信息需要遷移到順時針的***個節點上) ，因此通過Consistent Hashing很好地解決了負載均衡中由于新增節點、刪除節點引起的hash值顛簸問題。

Consistent Hashing添加服務器示意圖

虛擬節點(virtual nodes)： 之所以要引進虛擬節點是因為在服務器(節點)數較少的情況下(例如只有3臺服務器)，通過hash(key)算出節點的哈希值在圓環上并不是均勻分布的(稀疏的)，仍然會出現各節點負載不均衡的問題。虛擬節點可以認為是實際節點的復制品(replicas)，本質上與實際節點實際上是一樣的(key并不相同)。引入虛擬節點后，通過將每個實際的服務器(節點)數按照一定的比例(例如200倍)擴大后并計算其hash(key)值以均勻分布到圓環上。在進行負載均衡時候，落到虛擬節點的哈希值實際就落到了實際的節點上。由于所有的實際節點是按照相同的比例復制成虛擬節點的，因此解決了節點數較少的情況下哈希值在圓環上均勻分布的問題。

虛擬節點對Consistent Hashing結果的影響

從上圖可以看出，在節點數為10個的情況下，每個實際節點的虛擬節點數為實際節點的100-200倍的時候，結果還是很均衡的。

2、Consistent Hashing算法實現：

文章Consistent Hashing 中描述了Consistent Hashing的Java實現，很簡潔。

import java.util.Collection;  
import java.util.SortedMap;  
import java.util.TreeMap;  
 
public class ConsistentHash<T> {  
 
 private final HashFunction hashFunction;  
 private final int numberOfReplicas;  
 private final SortedMap<Integer, T> circle = new TreeMap<Integer, T>();  
 
 public ConsistentHash(HashFunction hashFunction, int numberOfReplicas,  
     Collection<T> nodes) {  
   this.hashFunction = hashFunction;  
   this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;  
 
   for (T node : nodes) {  
     add(node);  
   }  
 }  
 
 public void add(T node) {  
   for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {  
     circle.put(hashFunction.hash(node.toString() + i), node);  
   }  
 }  
 
 public void remove(T node) {  
   for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {  
     circle.remove(hashFunction.hash(node.toString() + i));  
   }  
 }  
 
 public T get(Object key) {  
   if (circle.isEmpty()) {  
     return null;  
   }  
   int hash = hashFunction.hash(key);  
   if (!circle.containsKey(hash)) {  
     SortedMap<Integer, T> tailMap = circle.tailMap(hash);  
     hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();  
   }  
   return circle.get(hash);  
 }  
 
}