1.哈希算法的局限性

通过哈希算法，每个 key 都可以寻址到对应的服务器，比如，查询 key 是 key-01，计算公式为 hash(key-01) % 3 ，经过计算寻址到了编号为 1 的服务器节点 A。

但如果服务器数量发生变化，基于新的服务器数量来执行哈希算法的时候，就会出现路由寻址失败的情况，Proxy 无法找到之前寻址到的那个服务器节点。假如 3 个节点不能满足业务需要了，这时我们增加了一个节点，节点的数量从3 变化为 4，那么之前的 hash(key-01) % 3 = 1，就变成了 hash(key-01) % 4 = X，因为取模运算发生了变化，所以这个 X 大概率不是 1（可能 X 为 2），这时你再查询，就会找不到数据了，因为 key-01 对应的数据，存储在节点 A 上，而不是节点 B：

同样的道理，如果我们需要下线 1 个服务器节点（也就是缩容），也会存在类似的可能查询不到数据的问题。
而解决这个问题的办法，在于我们要迁移数据，基于新的计算公式 hash(key-01) % 4 ，来重新对数据和节点做映射。需要你注意的是，数据的迁移成本是非常高的。为了便于你理解，我举个例子，对于 1000 万 key 的 3 节点 KV 存储，如果我们增加 1 个节点，变为 4 节点集群，则需要迁移 75% 的数据。

$ go run ./hash.go -keys 10000000 -nodes 3 -new-nodes 4
74.999980%

2.一致性哈希怎么做

一致哈希算法也用了取模运算，但与哈希算法不同的是，哈希算法是对节点的数量进行取模运算，而一致哈希算法是对 2^32 进行取模运算。你可以想象下，一致哈希算法，将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，也就是哈希环。
哈希环的空间是按顺时针方向组织的，圆环的正上方的点代表 0，0点右侧的第一个点代表 1，以此类推，2、3、4、5、6……直到 2^32-1，也就是说 0 点左侧的第一个点代表 2^32-1。
在一致哈希中，你可以通过执行哈希算法（为了演示方便，假设哈希算法函数为“c-hash()”），将节点映射到哈希环上，比如选择节点的主机名作为参数执行 c-hash()，那么每个节点就能确定其在哈希环上的位置了：

当需要对指定 key 的值进行读写的时候，你可以通过下面 2 步进行寻址：
1.首先，将 key 作为参数执行 c-hash() 计算哈希值，并确定此 key 在环上的位置；
2.然后，从这个位置沿着哈希环顺时针“行走”，遇到的第一节点就是 key 对应的节点。
为了帮助你更好地理解如何通过一致哈希进行寻址，我举个例子。假设 key-01、key-02、key-03 三个 key，经过哈希算法 c-hash() 计算后，在哈希环上的位置如下：

假设有一个节点故障：

你可以看到，key-01 和 key-02 不会受到影响，只有 key-03 的寻址被重定位到 A。一般来说，在一致哈希算法中，如果某个节点宕机不可用了，那么受影响的数据仅仅是，会寻址到此节点和前一节点之间的数据。比如当节点 C 宕机了，受影响的数据是会寻址到节点 B和节点 C 之间的数据（例如 key-03），寻址到其他哈希环空间的数据（例如 key-01），不会受到影响。
假设需要扩容一个节点：

你可以看到，key-01、key-02 不受影响，只有 key-03 的寻址被重定位到新节点 D。一般而言，在一致哈希算法中，如果增加一个节点，受影响的数据仅仅是，会寻址到新节点和前一节点之间的数据，其它数据也不会受到影响。
让我们一起来看一个例子。使用一致哈希的话，对于 1000 万 key 的 3 节点 KV 存储，如果我们增加 1 个节点，变为 4 节点集群，只需要迁移 24.3% 的数据：

$ go run ./consistent-hash.go -keys 10000000 -nodes 3 -new-nodes 4
24.301550%

3.虚拟节点

在哈希寻址中常出现这样的问题：客户端访问请求集中在少数的节点上，出现了有些机器高负载，有些机器低负载的情况，那么在一致哈希中，有什么办法能让数据访问分布的比较均匀呢？答案就是虚拟节点。
在一致哈希中，如果节点太少，容易因为节点分布不均匀造成数据访问的冷热不均，也就是说大多数访问请求都会集中少量几个节点上：

你能从图中看到，虽然有 3 个节点，但访问请求主要集中的节点 A 上。那如何通过虚拟节点解决冷热不均的问题呢？
其实，就是对每一个服务器节点计算多个哈希值，在每个计算结果位置上，都放置一个虚拟节点，并将虚拟节点映射到实际节点。比如，可以在主机名的后面增加编号，分别计算“Node-A-01”“Node-A-02”“Node-B-01”“Node-B-02”“Node-C-01”“Node-C-02”的哈希值，于是形成 6 个虚拟节点：