问题来源：
1、当所有用户都请求同一个key的时候 如图所示，会导致缓存限流，从而访问db，产生雪崩，最后服务器负载严重，从而使业务垮掉
2、当增加或者删减缓存服务器时，如何最大化的不令数据重新分布。
最近看了有关于一致性散列的算法，可以解决相关问题。
何为一致性hash？
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。
一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义：
1、平衡性(Balance)：平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。
2、单调性(Monotonicity)：单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。
3、分散性(Spread)：在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。
4、负载(Load)：负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同 的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。
环形Hash空间
按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0~(2^32)-1的数字空间中。现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。如下图
把数据通过一定的hash算法处理后映射到环上
现在我们将object1、object2、object3、object4四个对象通过特定的Hash函数计算出对应的key值，然后散列到Hash环上。如下图：
Hash(object1) = key1；
Hash(object2) = key2；
Hash(object3) = key3；
Hash(object4) = key4；
将机器通过hash算法映射到环上
在采用一致性哈希算法的分布式集群中将新的机器加入，其原理是通过使用与对象存储一样的Hash算法将机器也映射到环中（一般情况下对机器的hash计算是采用机器的IP或者机器唯一的别名作为输入值），然后以顺时针的方向计算，将所有对象存储到离自己最近的机器中。
假设现在有NODE1，NODE2，NODE3三台机器，通过Hash算法得到对应的KEY值，映射到环中，其示意图如下：
Hash(NODE1) = KEY1;
Hash(NODE2) = KEY2;
Hash(NODE3) = KEY3;
通过上图可以看出对象与机器处于同一哈希空间中，这样按顺时针转动object1存储到了NODE1中，object3存储到了NODE2中，object2、object4存储到了NODE3中。在这样的部署环境中，hash环是不会变更的，因此，通过算出对象的hash值就能快速的定位到对应的机器中，这样就能找到对象真正的存储位置了。
机器的删除与添加
普通hash求余算法最为不妥的地方就是在有机器的添加或者删除之后会照成大量的对象存储位置失效，这样就大大的不满足单调性了。下面来分析一下一致性哈希算法是如何处理的。
1. 节点（机器）的删除
以上面的分布为例，如果NODE2出现故障被删除了，那么按照顺时针迁移的方法，object3将会被迁移到NODE3中，这样仅仅是object3的映射位置发生了变化，其它的对象没有任何的改动。如下图：
2. 节点（机器）的添加
如果往集群中添加一个新的节点NODE4，通过对应的哈希算法得到KEY4，并映射到环中，如下图：
通过按顺时针迁移的规则，那么object2被迁移到了NODE4中，其它对象还保持这原有的存储位置。通过对节点的添加和删除的分析，一致性哈希算法在保持了单调性的同时，还是数据的迁移达到了最小，这样的算法对分布式集群来说是非常合适的，避免了大量数据迁移，减小了服务器的的压力。
从上图可看出 假若此hash算法打多分布在bhj2附近 那么就会造成问题1，所以 此时便引入了虚拟节点，把4个node按算法分配出若干虚拟节点 刚好等分的布满圆环，这样就能最大化的平均分配数据。
这样便能解决问题2，而问题一可以将此热点key 分为多个子key 其value一致，当系统检测到存在热点key时，动态将此key分化成几个子key，通过一致性hash就能分布到其余的服务器当中，使得问题一中的服务器得到缓解。从而使应用层正常运行。
参考了其他的hash算法，目前比较常用的hash算法有time33:
hash(i) = hash(i-1) * 33 + str[i]
Time33在效率和随机性两方面上俱佳。对于一个Hash函数，评价其优劣的标准应为随机性，即对任意一组标本，进入Hash表每一个单元（cell）之概率的平均程度，因为这个概率越平均，数据在表中的分布就越平均，表的空间利用率就越高。
PHP
function myHash($str) {
// hash(i) = hash(i-1) * 33 + str[i]
$hash = 5381;
$s = md5($str); //相比其它版本，进行了md5加密
$seed = 5;
$len = 32;//加密后长度32
for ($i = 0; $i < $len; $i++) {
// (hash << 5) + hash 相当于 hash * 33
//$hash = sprintf("%u", $hash * 33) + ord($s{$i});
//$hash = ($hash * 33 + ord($s{$i})) & 0x7FFFFFFF;
$hash = ($hash << $seed) + $hash + ord($s{$i});
}
return $hash & 0x7FFFFFFF;
}
为什么初始值是5381？
5381（001 010 100 000 101），据说hash后的分布更好一些
总结：通过一致性hash能解决热点key问题，同时能将数据最大化的平均分配到各台缓存服务器当中，同时，增删缓存服务器时，能最大化的使数据不重新分布。
附参考代码：
<?php
function myHash($str) {
// hash(i) = hash(i-1) * 33 + str[i]
$hash = 5381;
$s = md5($str); //相比其它版本，进行了md5加密
$seed = 5;
$len = 32;//加密后长度32
for ($i = 0; $i < $len; $i++) {
// (hash << 5) + hash 相当于 hash * 33
//$hash = sprintf("%u", $hash * 33) + ord($s{$i});
//$hash = ($hash * 33 + ord($s{$i})) & 0x7FFFFFFF;
$hash = ($hash << $seed) + $hash + ord($s{$i});
}
return $hash & 0x7FFFFFFF;
}
echo "key1: " . myHash("key1") . "<br />";
echo "key2: " . myHash("key2") . "<br />";
echo "key3: " . myHash("key3") . "<br />";
echo "server1: " . myHash("server1") . "<br />";
echo "server2: " . myHash("server2") . "<br />";
echo "server3: " . myHash("server3") . "<br />";
$data["key1"] = myHash("key1");
$data["key2"] = myHash("key2");
$data["key3"] = myHash("key3");
$data["server1"] = myHash("server1");
$data["server2"] = myHash("server2");
$data["server3"] = myHash("server3");
asort($data);
var_dump($data);
class ConsistentHash {
// server列表
private $_server_list = array();
// 延迟排序，因为可能会执行多次addServer
private $_layze_sorted = FALSE;
public function addServer($server) {
$hash = myHash($server);
$this->_layze_sorted = FALSE;
if (!isset($this->_server_list[$hash])) {
$this->_server_list[$hash] = $server;
}
return $this;
}
public function find($key) {
// 排序
if (!$this->_layze_sorted) {
ksort($this->_server_list);
$this->_layze_sorted = TRUE;
}
$hash = myHash($key);
$len = sizeof($this->_server_list);
if ($len == 0) {
return FALSE;
}
$keys = array_keys($this->_server_list);
$values = array_values($this->_server_list);
// 如果不在区间内，则返回第一个server
if ($hash <= $keys[0] || $hash >= $keys[$len - 1]) {
return $values[0];;
}
foreach ($keys as $key=>$pos) {
$next_pos = NULL;
if (isset($keys[$key + 1]))
{
$next_pos = $keys[$key + 1];
}
if (is_null($next_pos)) {
return $values[$key];
}
// 区间判断
if ($hash >= $pos && $hash <= $next_pos) {
return $values[$key+1];
}
}
}
}
$consisHash = new ConsistentHash();
$consisHash->addServer("server1")->addServer("server2")->addServer("server3");
echo "<br />";
echo "key1 at " . $consisHash->find("key1") . "<br />";
echo "key2 at " . $consisHash->find("key2") . "<br />";
echo "key3 at " . $consisHash->find("key3") . "<br />";
?>
参考代码https://my.oschina.net/goal/blog/203593 代码后根据个人理解 修改了相关的逻辑，不对的话请指出。
参考：
