Redis 集群的使用
在使用 Redis 的过程中，为了保证 Redis 的高可用，我们一般会对 Redis 做主从复制，组成Master-Master 或者 Master-Slave的形式，进行数据的读写分离。
举个例子，我们有一个电商平台，需要使用 Redis 存储商品的图片资源，存储的格式为键值对， key 值为图片名称，value 为该图片所在的文件服务器的路径，我们需要根据文件名，查找文件所在的文件服务器上的路径，我们的图片数量大概在 3000w 左右，按照我们的规则进行分库，规则就是随机分配的，我们以每台服务器存 500w 的数量，部署 12 台缓存服务器，并且进行主从复制，架构图如下图所示：
由于我们定义的规则是随机的，所以我们的数据有可能存储在任何一组 Redis 中，比如我们需要查询“produc.png”的图片，由于规则的随机性，我们需要遍历所有 Redis 服务器，才能查询得到。这样的结果显然不是我们所需要的。所以我们会想到按某一个字段值进行 Hash 值、取模。所以我们就看看使用 Hash 的方式是怎么进行的。
使用 Hash 的 Redis 集群
如果我们使用 Hash 的方式，每一张图片在进行分库的时候都可以定位到特定的服务器，示意图如图所示：
从上图中，我们需要查询的是图product.png，由于我们有 6 台主服务器，所以计算的公式为：hash(produc.png) % 6 = 5，我们就可以定位到是 5 号主从，这样就省去了遍历所有服务器的时间，从而大大提升了性能。
使用 Hash 时遇到的问题
在上述 hash 取模的过程中，我们虽然不需要对所有 Redis 服务器进行遍历而提升了性能。但是，使用 Hash 算法缓存时会出现一些问题，Redis 服务器变动时，所有缓存的位置都会发生改变。
比如，现在我们的 Redis 缓存服务器增加到了 8 台，我们计算的公式从 hash(product.png) % 6 = 5 变成了 hash(product.png) % 8 = ? 结果肯定不是原来的 5 了。
再者，6 台服务集群中，当某个主从集群出现故障时，无法进行缓存，那我们需要把故障机器移除，所以取模又会从 6 变成了 5。我们计算的公式也会变化。
由于上面 hash 算法是使用取模来进行缓存的，为了规避上述情况，Hash 一致性算法就诞生了。
一致性 Hash 算法原理
一致性 Hash 算法也是使用取模的方法，不过，上述的取模方法是对服务器的数量进行取模，而一致性的 Hash 算法是对 2^32取模。即，一致性 Hash 算法将整个 Hash 空间组织成一个虚拟的 圆环，Hash 函数的值空间为0 ~ 2^32 -1(一个32位无符号整型)，整个哈希环如下：
现在，我们使用以下算法定位数据访问到相应的服务器：
将数据 key 使用相同的函数 Hash 计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针查找，遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
例如，现在有 ObjectA、ObjectB、ObjectC 是哪个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：
根据一致性算法：
- ObjectA -> NodeA
- ObjectB -> NodeB
- ObjectC -> NodeC
一致性 Hash 算法的容错性和可扩展性
现在，假设我们的 NodeC 宕机了，我们从图中可以看到，A、B 不会受到影响，只有 ObjectC 对象被重新定位到 NodeA。所以我们发现，在一致性 Hash 算法中，如果一台服务器不可用，受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间前一台服务器之间的数据（这里为 NodeC 到 NodeB 之间的数据），其他不会受到影响。如图所示：
另外一种情况，现在我们系统增加了一台服务器 NodeX，如图所示：
此时对象 ObjectA、ObjectB 没有受到影响，只有 ObjectC 重新定位到了新的节点 X 上。
如上所述：
一致性 Hash 算法对于节点的增减都只需要重定位环空间中的一小部分数据，有很好的容错性和可扩展性。
数据倾斜问题
在一致性 Hash 算法服务节点太少的情况下，容易因为几点分布不均匀造成数据倾斜（被缓存的对象大部分缓存在某一台服务器上）的问题，如图特例：
这时我们发现有大量数据集中在节点 A 上，而节点 B 只有少量数据。为了解决数据倾斜问题，一致性 Hash 算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务器节点计算多个哈希，每个计算结果未知都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。
具体操作可以为服务器 IP 或主机名后加入编号来实现，实现如图所示：
数据定位算法不变，只需要增加一步：虚拟节点到实际点的映射。
所以加入虚拟节点之后，即使在服务节点很少的情况下，也能做到数据的均匀分布。