HASH GAME - Online Skill Game GET 300

　　【摘要】 1 简介哈希算法通过某种哈希算法散列得到一个值，按该值将数据分配到集群响应节点进行缓存。一致性哈希算法将整个哈希值空间映射成一个按顺时针方向组织的虚拟圆环，使用哈希算法算出数据哈希值，然后根据哈希值的位置沿圆环顺时针查找，将数据分配到第一个遇到的集群节点进行缓存。一致性哈希算法有两大优点， 1)可扩展性。 一致性哈希算法保证了增加或减少服务器时，数据存储的改变最少，相比传统哈希算法大大节省...

　　构造哈希环： 使用哈希函数将每个缓存节点映射到一个哈希环上，哈希环的值域范围通常是 [0, 2^32-1]，节点按照其哈希值在环上排序。 数据映射到哈希环： 将数据的键通过哈希函数映射到哈希环上，找到第一个顺时针方向距离最近的缓存节点，将数据存储到该节点中。 节点变动时的数据迁移： 当新增或移除缓存节点时，只需要重新分配哈希环上与该节点相邻的部分数据，其他节点上的数据无需变动，极大减少了数据迁移的量。

　　指标 哈希算法 一致性哈希算法 实现复杂度 实现简单，直接取模 实现复杂，需要构造哈希环，且可能需要虚拟节点 数据均匀分布 如果哈希函数良好，数据可以均匀分布 数据分布相对均匀，且可通过虚拟节点进一步优化 节点变更时 大规模数据迁移（几乎所有数据需要重新分配） 少量数据迁移，只有变动节点附近的数据需要迁移 扩展性 扩展性较差，节点增删会影响整个集群 扩展性良好，适合动态扩展的系统 适用场景 小规模缓存系统，节点变动较少的场景 大规模分布式系统，节点动态增删的场景

　　动态扩展性：大型数据处理服务通常需要能够动态增加或减少缓存节点，以应对负载变化或硬件升级。一致性哈希算法在节点变更时只需要迁移少量数据，保证系统能够平稳运行，而哈希算法则会导致大量数据迁移，带来较大的性能波动和延迟。 高可用性要求：大型系统通常对数据的可用性和一致性要求较高，一致性哈希算法通过减少数据迁移量，避免了大规模缓存失效带来的读写压力，有助于提升系统的稳定性。 负载均衡：通过引入虚拟节点，一致性哈希可以有效避免负载不均的问题，保证缓存集群中各个节点的资源能够得到合理利用。而传统的哈希算法在负载分布上可能表现不佳，尤其是在节点数量发生变化时。