一致性hash和普通hash区别？

普通hash

定义

Hash函数：一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
碰撞（冲突）：如果两个关键字通过hash函数得到的值是一样的，就是碰撞或冲突。
Hash表（散列表）：根据散列函数和冲突处理将一组关键字分配在连续的地址空间内，并以散列值记录在表中的存储位置，这种表成为散列表。

常用算法

直接寻址法：即取关键字或关键字的线性函数为散列地址：H(key)=key或H(key)=a*key+b;
数字分析法：即分析一组数据后采用的方法：如人的出生年月为92-09-03则前三位重复的几率比较大，容易产生碰撞，所以应该采用后三位作为hash值好点
平方取中法：取关键字平方的后几位。
折叠法：把关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分可以位数不同，然后取这几部分的叠加值
随机数法：以关键值作为生成随机数的种子生成散列地址，通常适用于关键字长度不同的场合。
除留余数法：取关键字被某个不大于散列表长度m的数p除后所得的余数为散列地址:H(key)=key%p(p<=m);不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生碰撞。

什么是一致性Hash算法

1. 为什么要使用Hash算法
举个例子，我们在使用Redis的时候，为了保证Redis的高可用，提高Redis的读写性能，最简单的方式我们会做主从复制，，或者搭建Redis集群，进行数据的读写分离，当数据量很大的时候（标准可能不一样，要看Redis服务器容量）我们同样可以对Redis进行类似数据库的操作，就是分库分表。如图所示

假若采用随机分配的方式，那么我们保存到一条数据都有可能存储在任何一组Redis中，如果我们需要查询某一条数据，由于我们不清楚数据保存在哪一个redis服务器中，因此需要遍历了所有的Redis服务器，这显然不是我们想要的结果。
如果我们使用Hash的方式，每一张图片在进行分库的时候都可以定位到特定的服务器，示意图如下：

上图中，假设我们查找的是”a.png”，由于有4台服务器（排除从库），因此公式为hash(a.png) % 4 = 2 ，可知定位到了第2号服务器，这样的话就不会遍历所有的服务器，大大提升了性能！

2. 使用Hash带来的问题
上述的方式虽然提升了性能，我们不再需要对整个Redis服务器进行遍历！但是，使用上述Hash算法进行缓存时，会出现一些缺陷，主要体现在服务器数量变动的时候，所有缓存的位置都要发生改变！

试想一下，如果4台缓存服务器已经不能满足我们的缓存需求，那么我们应该怎么做呢？很简单，多增加几台缓存服务器不就行了！假设：我们增加了一台缓存服务器，那么缓存服务器的数量就由4台变成了5台。那么原本hash(a.png) % 4 = 2 的公式就变成了hash(a.png) % 5 = ？，可想而知这个结果肯定不是2的，这种情况带来的结果就是当服务器数量变动时，所有缓存的位置都要发生改变！换句话说，当服务器数量发生改变时，所有缓存在一定时间内是失效的，当应用无法从缓存中获取数据时，则会向后端数据库请求数据！

同样的，假设4台缓存中突然有一台缓存服务器出现了故障，无法进行缓存，那么我们则需要将故障机器移除，但是如果移除了一台缓存服务器，那么缓存服务器数量从4台变为3台，也是会出现上述的问题！

所以，我们应该想办法不让这种情况发生，但是由于上述Hash算法本身的缘故，使用取模法进行缓存时，这种情况是无法避免的，为了解决这些问题，Hash一致性算法（一致性Hash算法）诞生了！

3. 一致性hash算法原理
一致性Hash算法也是使用取模的方法，只是，刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模，而一致性Hash算法是对2^32取模，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，这里假设将上文中四台服务器使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：

每次根据要缓存的key计算得到hash值，在hash环上顺时针查找距离最近的缓存服务器节点，

根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

一致性Hash算法的容错性和可扩展性
现假设Node C不幸宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响，如下所示：

下面考虑另外一种情况，如果在系统中增加一台服务器Node X，如下图所示：

此时对象Object A、B、D不受影响，只有对象C需要重定位到新的Node X ！一般的，在一致性Hash算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响。

综上所述，一致性Hash算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。

4. Hash环的数据倾斜问题
一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，例如系统中只有两台服务器，其环分布如下：

此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。为了解决这种数据倾斜问题，一致性Hash算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。具体做法可以在服务器IP或主机名的后面增加编号来实现。
例如上面的情况，可以为每台服务器计算三个虚拟节点，于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点：

同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。在实际应用中，通常将虚拟节点数设置为32甚至更大，因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。

总结

在分布式系统中一致性hash起着不可忽略的地位，无论是分布式缓存，还是分布式Rpc框架的负载均衡策略都有所使用。分布式系统每个节点都有可能失效，并且新的节点很可能动态的增加进来的情况，如何保证当系统的节点数目发生变化的时候，我们的系统仍然能够对外提供良好的服务，这是值得考虑的！

一致性哈希算法能尽可能减少了服务器数量变化所导致的缓存迁移。

consistent(一致性) hash算法能够在一定程度上改善缓存的雪崩问题，它能够在移除/添加一台缓存服务器时，尽可能小的改变已存在的key映射关系，避免大量key的重新映射。

先构造一个长度为2 32次方的整数环（这个环被称为一致性Hash环），根据节点名称的Hash值（其分布为[0, 23 2次方-1]）将服务器节点放置在这个Hash环上，然后根据数据的Key值计算得到其Hash值（其分布也为[0, 2 32次方-1]），接着在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点，完成Key到服务器的映射查找。

这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。