第一节：哈希算法
本小节主要是为了介绍一致性哈希算法做铺垫。简单的介绍了哈希算法解决了什么问题，带来了什么问题。
第二节：一致性哈希算法
本小节主要是通过作图对一致性哈希进行了简单的介绍。介绍了一致性哈希是怎么解决哈希算法带来的问题，怎么解决数据倾斜的问题。
第三节：一致性哈希算法在Dubbo中的应用
本小节是全文重点，通过一个"骚"操作，对Dubbo一致性哈希算法的源码进行了十分详细的剖析。从整个类到类里面的每个方法进行了详尽的分析，打印了大量的日志，配合图片，方便读者理解。
第四节：我又发现了一个Bug
本小节主要是介绍我在研究Dubbo一致性哈希负载均衡时遇到的一个问题，深入研究之后发现可能是一个Bug。这一小节就是比较详尽的介绍了这个Bug现象、原因以及我的解决方案。
第五节：加入节点，画图分析
本小节对具体的案例进行了分析，并配以图片，相信能帮助读者更加深刻的理解一致性哈希算法在Dubbo中的应用。
第六节：一致性哈希的应用场景
本小节主要介绍几个应用场景。使用Duboo框架，在什么样的需求可以使用一致性哈希算法做负载均衡。
PS：前一、二节主要是进行了背景知识的简单铺垫，如果你了解相关背景知识，可以直接从第三节看起。本文的重点是第三到第五节。如果你只想知道Bug是什么，可以直接阅读第四节。
另：阅读本文需要对Dubbo有一定的了解。文章很长，建议收藏慢慢阅读。一定会有收获的。
哈希算法
在介绍一致性哈希算法之前，我们看看哈希算法，以及它解决了什么问题，带来了什么问题。
如上图所示，假设0,1,2号服务器都存储的有用户信息，那么当我们需要获取某用户信息时，因为我们不知道该用户信息存放在哪一台服务器中，所以需要分别查询0,1,2号服务器。这样获取数据的效率是极低的。
对于这样的场景，我们可以引入哈希算法。
还是上面的场景，但前提是每一台服务器存放用户信息时是根据某一种哈希算法存放的。所以取用户信息的时候，也按照同样的哈希算法取即可。
假设我们要查询用户号为100的用户信息，经过某个哈希算法，比如这里的userId mod n，即100 mod 3结果为1。所以用户号100的这个请求最终会被1号服务器接收并处理。
为了说明问题，我们加入一台服务器3。服务器的数量n就从3变成了4。还是查询用户号为100的用户信息时，100 mod 4结果为0。这时，请求就被0号服务器接收了。
当服务器数量为3时，用户号为100的请求会被1号服务器处理。
当服务器数量为4时，用户号为100的请求会被0号服务器处理。
所以，当服务器数量增加或者减少时，一定会涉及到大量数据迁移的问题。可谓是牵一发而动全身。
对于上述哈希算法其优点是简单易用，大多数分库分表规则就采取的这种方式。一般是提前根据数据量，预先估算好分区数。
其缺点是由于扩容或收缩节点导致节点数量变化时，节点的映射关系需要重新计算，会导致数据进行迁移。所以扩容时通常采用翻倍扩容，避免数据映射全部被打乱，导致全量迁移的情况，这样只会发生50%的数据迁移。
假设这是一个缓存服务，数据的迁移会导致在迁移的时间段内，有缓存是失效的。缓存失效，可怕啊。还记得我之前的文章吗，《当周杰伦把QQ音乐干翻的时候，作为程序猿我看到了什么？》就是讲缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩的场景和对应的解决方案。
一致性哈希算法
为了解决哈希算法带来的数据迁移问题，一致性哈希算法应运而生。
对于一致性哈希算法，官方说法如下：
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，在移除或者添加一个服务器时，能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系。一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表( Distributed Hash Table，DHT) 中存在的动态伸缩等问题。
什么意思呢？我用大白话加画图的方式给你简单的介绍一下。
一致性哈希，你可以想象成一个哈希环，它由0到2^32-1个点组成。A，B，C分别是三台服务器，每一台的IP加端口经过哈希计算后的值，在哈希环上对应如下：
当请求到来时，对请求中的某些参数进行哈希计算后，也会得出一个哈希值，此值在哈希环上也会有对应的位置，这个请求会沿着顺时针的方向，寻找最近的服务器来处理它，如下图所示：
一致性哈希就是这么个东西。那它是怎么解决服务器的扩容或收缩导致大量的数据迁移的呢？
看一下当我们使用一致性哈希算法时，加入服务器会发什么事情。
当我们加入一个D服务器后，假设其IP加端口，经过哈希计算后落在了哈希环上图中所示的位置。
这时影响的范围只有图中标注了五角星的区间。这个区间的请求从原来的由C服务器处理变成了由D服务器请求。而D到C，C到A，A到B这个区间的请求没有影响，加入D节点后，A、B服务器是无感知的。
所以，在一致性哈希算法中，如果增加一台服务器，则受影响的区间仅仅是新服务器(D)在哈希环空间中，逆时针方向遇到的第一台服务器(B)之间的区间，其它区间(D到C，C到A，A到B)不会受到影响。
在加入了D服务器的情况下，我们再假设一段时间后，C服务器宕机了：
当C服务器宕机后，影响的范围也是图中标注了五角星的区间。C节点宕机后，B、D服务器是无感知的。
所以，在一致性哈希算法中，如果宕机一台服务器，则受影响的区间仅仅是宕机服务器©在哈希环空间中，逆时针方向遇到的第一台服务器(D)之间的区间，其它区间(C到A，A到B，B到D)不会受到影响。
综上所述，在一致性哈希算法中，不管是增加节点，还是宕机节点，受影响的区间仅仅是增加或者宕机服务器在哈希环空间中，逆时针方向遇到的第一台服务器之间的区间，其它区间不会受到影响。
是不是很完美？
一致性哈希算法带来了什么问题？
当节点很少的时候可能会出现这样的分布情况，A服务会承担大部分请求。这种情况就叫做数据倾斜。
怎么解决数据倾斜呢？加入虚拟节点。
怎么去理解这个虚拟节点呢？
首先一个服务器根据需要可以有多个虚拟节点。假设一台服务器有n个虚拟节点。那么哈希计算时，可以使用IP+端口+编号的形式进行哈希值计算。其中的编号就是0到n的数字。由于IP+端口是一样的，所以这n个节点都是指向的同一台机器。
如下图所示：
在没有加入虚拟节点之前，A服务器承担了绝大多数的请求。但是假设每个服务器有一个虚拟节点（A-1，B-1，C-1），经过哈希计算后落在了如上图所示的位置。那么A服务器的承担的请求就在一定程度上（图中标注了五角星的部分）分摊给了B-1、C-1虚拟节点，实际上就是分摊给了B、C服务器。
一致性哈希算法中，加入虚拟节点，可以解决数据倾斜问题。
当你在面试的过程中，如果听到了类似于数据倾斜的字眼。那大概率是在问你一致性哈希算法和虚拟节点。
在介绍了相关背景后，我们可以去看看一致性哈希算法在Dubbo中的应用了。