hash算法在内存数据库中的应用
至成科技2015-09-24访问量（2419）评论（0）
摘要：
由于redis是单点，但是项目中不可避免的会使用多台Redis缓存服务器，那么怎么把缓存的Key均匀的映射到多台Redis服务器上，且随着缓存服务器的增加或减少时做到较小化的减少缓存Key的命中率呢？这样就需要我们自己实现分布式。
Memcached对大家应该不陌生，通过把Key映射到Memcached Server上，实现快速读取。我们可以动态对其节点增加，并未影响之前已经映射到内存的Key与memcached Server之间的关系，这就是因为使用了一致性哈希。因为Memcached的哈希策略是在其客户端实现的，因此不同的客户端实现也有区别，以Spymemcache、Xmemcache为例，都是使用了KETAMA作为其实现。
一致性hash算法：
由于hash算法结果一般为unsigned int型，因此对于hash函数的结果应该均匀分布在[0,2^32-1]区间，如果我们把一个圆环用2^32 个点来进行均匀切割，*先按照hash(key)函数算出服务器(节点)的哈希值， 并将其分布到0～2^32的圆环上。
用同样的hash(key)函数求出需要存储数据的键的哈希值，并映射到圆环上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的先进个服务器(节点)上。key1、key2、key3和server1、server2通过hash都能在这个圆环上找到自己的位置，并且通过顺时针的方式来将key定位到server。按上图来说，key1和key2存储到server1，而key3存储到server2。如果新增一台server，hash后在key1和key2之间，则只会影响key1(key1将会存储在新增的server上)，其它不变。
Memcached对大家应该不陌生，通过把Key映射到Memcached Server上，实现快速读取。我们可以动态对其节点增加，并未影响之前已经映射到内存的Key与memcached Server之间的关系，这就是因为使用了一致性哈希。因为Memcached的哈希策略是在其客户端实现的，因此不同的客户端实现也有区别，以Spymemcache、Xmemcache为例，都是使用了KETAMA作为其实现。
一致性hash算法：
由于hash算法结果一般为unsigned int型，因此对于hash函数的结果应该均匀分布在[0,2^32-1]区间，如果我们把一个圆环用2^32 个点来进行均匀切割，*先按照hash(key)函数算出服务器(节点)的哈希值， 并将其分布到0～2^32的圆环上。
用同样的hash(key)函数求出需要存储数据的键的哈希值，并映射到圆环上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的先进个服务器(节点)上。key1、key2、key3和server1、server2通过hash都能在这个圆环上找到自己的位置，并且通过顺时针的方式来将key定位到server。按上图来说，key1和key2存储到server1，而key3存储到server2。如果新增一台server，hash后在key1和key2之间，则只会影响key1(key1将会存储在新增的server上)，其它不变。
