如果我們通過 Raft 算法實現了 KV 存儲，雖然領導者模型簡化了算法實現和共識協商，但寫請求只能限制在領導者節點上處理，導致了集羣的接入性能約等於單機，那麼隨着業務發展，集羣的性能可能就扛不住了，會造成系統過載和服務不可用，這時該怎麼辦呢？
其實這是一個非常常見的問題。在我看來，這時我們就要通過分集羣，突破單集羣的性能限制了。
你可能會說，分集羣還不簡單嗎？加個 Proxy 層，由 Proxy 層處理來自客戶端的讀寫請求，接收到讀寫請求後，通過對 Key 做哈希找到對應的集羣就可以了啊。
是的，哈希算法的確是個辦法，但它有個明顯的缺點：當需要變更集羣數時（比如從 2 個集羣擴展爲 3 個集羣），這時大部分的數據都需要遷移，重新映射，數據的遷移成本是非常高的。那麼如何解決哈希算法，數據遷移成本高的痛點呢？答案就是一致哈希（Consistent Hashing）。
爲了更好地理解如何通過哈希尋址實現 KV 存儲的分集羣，除了瞭解哈希算法尋址問題的本質之外，還會講一下一致哈希是如何解決哈希算法數據遷移成本高這個痛點，以及如何實現數據訪問的冷熱相對均勻。
在正式開始學習之前，我們先看一道思考題。
假設我們有一個由 A、B、C 三個節點組成（爲了方便演示，我使用節點來替代集羣）的KV 服務，每個節點存放不同的 KV 數據：
那麼，使用哈希算法實現哈希尋址時，到底有哪些問題呢？帶着這個問題，讓我們開始今天的內容吧。
使用哈希算法有什麼問題？
通過哈希算法，每個 key 都可以尋址到對應的服務器，比如，查詢 key 是 key-01，計算公式爲 hash(key-01) % 3 ，經過計算尋址到了編號爲 1 的服務器節點 A（就像圖 2 的樣子）。
但如果服務器數量發生變化，基於新的服務器數量來執行哈希算法的時候，就會出現路由尋址失敗的情況，Proxy 無法找到之前尋址到的那個服務器節點，這是爲什麼呢？
想象一下，假如 3 個節點不能滿足業務需要了，這時我們增加了一個節點，節點的數量從3 變化爲 4，那麼之前的 hash(key-01) % 3 = 1，就變成了 hash(key-01) % 4 = X，因爲取模運算髮生了變化，所以這個 X 大概率不是 1（可能 X 爲 2），這時你再查詢，就會找不到數據了，因爲 key-01 對應的數據，存儲在節點 A 上，而不是節點 B：
同樣的道理，如果我們需要下線 1 個服務器節點（也就是縮容），也會存在類似的可能查詢不到數據的問題。
而解決這個問題的辦法，在於我們要遷移數據，基於新的計算公式 hash(key-01) % 4 ，來重新對數據和節點做映射。需要你注意的是，數據的遷移成本是非常高的。
爲了便於理解，我舉個例子，對於 1000 萬 key 的 3 節點 KV 存儲，如果我們增加 1 個節點，變爲 4 節點集羣，則需要遷移 75% 的數據。
遷移成本是非常高昂的，這在實際生產環境中也是無法想象的。
那我們如何通過一致哈希解決這個問題呢？
如何使用一致哈希實現哈希尋址？
一致哈希算法也用了取模運算，但與哈希算法不同的是，哈希算法是對節點的數量進行取模運算，而一致哈希算法是對 2^32 進行取模運算。你可以想象下，一致哈希算法，將整個哈希值空間組織成一個虛擬的圓環，也就是哈希環：
從圖 4 中你可以看到，哈希環的空間是按順時針方向組織的，圓環的正上方的點代表 0，0點右側的第一個點代表 1，以此類推，2、3、4、5、6……直到 2 ^ 32-1，也就是說 0 點左側的第一個點代表 2^32-1。
在一致哈希中，你可以通過執行哈希算法（爲了演示方便，假設哈希算法函數爲“c-hash()”），將節點映射到哈希環上，比如選擇節點的主機名作爲參數執行 c-hash()，那麼每個節點就能確定其在哈希環上的位置了：
當需要對指定 key 的值進行讀寫的時候，你可以通過下面 2 步進行尋址：
- 首先，將 key 作爲參數執行 c-hash() 計算哈希值，並確定此 key 在環上的位置；
- 然後，從這個位置沿着哈希環順時針“行走”，遇到的第一節點就是 key 對應的節點。
爲了幫助你更好地理解如何通過一致哈希進行尋址，我舉個例子。假設 key-01、key-02、key-03 三個 key，經過哈希算法 c-hash() 計算後，在哈希環上的位置就像圖 6 的樣子：
那麼根據一致哈希算法，key-01 將尋址到節點 A，key-02 將尋址到節點 B，key-03 將尋址到節點 C。講到這兒，你可能會問：“老韓，那一致哈希是如何避免哈希算法的問題呢？”
彆着急，接下來我分別以增加節點和移除節點爲例，具體說一說一致哈希是如何避免上面的問題的。假設，現在有一個節點故障了（比如節點 C）：
你可以看到，key-01 和 key-02 不會受到影響，只有 key-03 的尋址被重定位到 A。一般來說，在一致哈希算法中，如果某個節點宕機不可用了，那麼受影響的數據僅僅是，會尋址到此節點和前一節點之間的數據。比如當節點 C 宕機了，受影響的數據是會尋址到節點 B和節點 C 之間的數據（例如 key-03），尋址到其他哈希環空間的數據（例如 key-01），不會受到影響。
那如果此時集羣不能滿足業務的需求，需要擴容一個節點（也就是增加一個節點，比如D）：
你可以看到，key-01、key-02 不受影響，只有 key-03 的尋址被重定位到新節點 D。一般而言，在一致哈希算法中，如果增加一個節點，受影響的數據僅僅是，會尋址到新節點和前一節點之間的數據，其它數據也不會受到影響。
讓我們一起來看一個例子。使用一致哈希的話，對於 1000 萬 key 的 3 節點 KV 存儲，如果我們增加 1 個節點，變爲 4 節點集羣，只需要遷移 24.3% 的數據：
你看，使用了一致哈希後，我們需要遷移的數據量僅爲使用哈希算法時的三分之一，是不是大大提升效率了呢？
總的來說，使用了一致哈希算法後，擴容或縮容的時候，都只需要重定位環空間中的一小部分數據。也就是說，一致哈希算法具有較好的容錯性和可擴展性。
需要注意的是，在哈希尋址中常出現這樣的問題：客戶端訪問請求集中在少數的節點上，出現了有些機器高負載，有些機器低負載的情況，那麼在一致哈希中，有什麼辦法能讓數據訪問分佈的比較均勻呢？答案就是虛擬節點。
在一致哈希中，如果節點太少，容易因爲節點分佈不均勻造成數據訪問的冷熱不均，也就是說大多數訪問請求都會集中少量幾個節點上：
你能從圖中看到，雖然有 3 個節點，但訪問請求主要集中的節點 A 上。那如何通過虛擬節點解決冷熱不均的問題呢？
其實，就是對每一個服務器節點計算多個哈希值，在每個計算結果位置上，都放置一個虛擬節點，並將虛擬節點映射到實際節點。比如，可以在主機名的後面增加編號，分別計算“Node-A-01” “Node-A-02” “Node-B-01” “Node-B-02” “Node-C-01” “Node-C-02” 的哈希值，於是形成 6 個虛擬節點：
你可以從圖中看到，增加了節點後，節點在哈希環上的分佈就相對均勻了。這時，如果有訪問請求尋址到“Node-A-01”這個虛擬節點，將被重定位到節點 A。你看，這樣我們就解決了冷熱不均的問題。
最後想說的是，當節點數越多的時候，使用哈希算法時，需要遷移的數據就越多，使用一致哈希時，需要遷移的數據就越少：
當我們向 10 個節點集羣中增加節點時，如果使用了哈希算法，需要遷移高達 90.91% 的數據，使用一致哈希的話，只需要遷移 6.48% 的數據。我希望你能注意到這個規律，使用一致哈希實現哈希尋址時，可以通過增加節點數降低節點宕機對整個集羣的影響，以及故障恢復時需要遷移的數據量。後續在需要時，可以通過增加節點數來提升系統的容災能力和故障恢復效率。