1. 实现原理

实现原理：将key映射到 2^32 的空间中，将这个数字的首尾相连，形成一个环

• 计算节点（使用节点名称、编号、IP地址）的hash值，放置在环上
• 计算key的hash值，放置在环上，顺时针寻找到的第一个节点，就是应选取的节点

例如：p2、p4、p6三个节点，key11、key2、key27按照顺序映射到p2、p4、p6上面，假设新增一个节点p8在p6节点之后，这个时候只需要将key27从p6调整到p8就可以了也就是说，每次新增删除节点时，只需要重新定位该节点附近的一小部分数据

2. 数据倾斜问题

如果服务器的节点过少，容易引起key的倾斜。例如上面的例子中p2、p4、p6分布在环的上半部分，下半部分是空的。那么映射到下半部分的key都会被分配给p2，key过度倾斜到了p2缓存间节点负载不均衡； 为了解决这个问题，引入了虚拟节点的概念，一个真实的节点对应多个虚拟的节点 假设1个真实的节点对应3个虚拟节点，那么p1对应的就是p1-1、p1-2、p1-3

• 计算虚拟节点的Hash值，放置在环上
• 计算key的Hash值，在环上顺时针寻找到对应选取的虚拟节点，例如：p2-1，对应真实的节点p2

虚拟节点扩充了节点的数量，解决了节点较少的情况下数据倾斜的问题，而且代价非常小，只需要新增一个字典（Map）维护真实的节点与虚拟节点的映射关系就可以了

3. 代码实现

3.1 consistenthash

//Hash 定义计算hash的函数
type Hash func(data []byte) uint32

type Map struct {

	//自定义的hash函数
	hash Hash

	//虚拟节点数
	replicas int

	//hash环，每个节点映射的hash值
	keys []int

	//映射虚拟节点
	hashMap map[int]string
}

// New 创建一个Map实例，作为一致性hash算法的主要结构
func New(replicas int, fn Hash) *Map {
	//创建实例
	m := &Map{
		replicas: replicas,
		hash:     fn,
		hashMap:  make(map[int]string),
	}

	if m.hash == nil {
		//采用默认的hash算法
		m.hash = crc32.ChecksumIEEE
	}
	return m
}

//Add 添加节点，可以传入一个或者多个真实节点的名称
func (m *Map) Add(keys ...string) {
	for _, key := range keys {
		//根据指定的虚拟节点数量进行创建
		for i := 0; i < m.replicas; i++ {
			//计算hash值，根据 id+key 的格式来进行不同虚拟节点的区分 （strconv.Itoa(i)格式化成string类型）
			hash := int(m.hash([]byte(strconv.Itoa(i) + key)))
			//将对应的hash值，添加进行
			m.keys = append(m.keys, hash)
			//映射虚拟节点和真实节点的关系
			m.hashMap[hash] = key
		}
	}
	sort.Ints(m.keys)
}

//Get 获取到节点信息
func (m *Map) Get(key string) string {
	if len(key) == 0 {
		return ""
	}
	//根据key计算节点的hash
	hash := int(m.hash([]byte(key)))

	//Search方法，根据keys的数量进行遍历
	idx := sort.Search(len(m.keys), func(i int) bool {
		//顺时针寻找第一个匹配的虚拟节点对应的下标，为什么要大于等于呢，因为上面对keys进行了排序，并且顺时针获取到环上面的第一个节点
		return m.keys[i] >= hash
	})
	// 如果 idx == len(m.keys) 说明应该选择 m.keys[0]，因为keys是一个环状结构，所以用取余数的方式来处理;
	return m.hashMap[m.keys[idx%len(m.keys)]]
}

3.2 consistenthash_test

func TestHashing(t *testing.T) {
	m := New(3, func(data []byte) uint32 {
		i, _ := strconv.Atoi(string(data))
		return uint32(i)
	})

	m.Add("6", "2", "4")

	//测试通过对应的key对应真实的节点
	testCases := map[string]string{
		"2":  "2",
		"11": "2",
		"23": "4",
		"27": "2",
	}

	for k, v := range testCases {
		if m.Get(k) != v {
			t.Errorf("Asking for %s, shuold have yielded %s", k, v)
		}
	}
	m.Add("8")
	testCases["27"] = "8"

	for k, v := range testCases {
		if m.Get(k) != v {
			t.Errorf("Asking for %s, should have yielded %s", k, v)
		}
	}
}

参考文档：https://geektutu.com/post/geecache-day4.html

文档下载：Golang实现一致性Hash算法.doc文档