Hash算法应⽤场景_hash运用场景

Hash算法在分布式集群架构中的应⽤场景

Hash算法在很多分布式集群产品中都有应⽤，⽐如分布式集群架构Redis、Hadoop、ElasticSearch，
Mysql分库分表，Nginx负载均衡等
主要的应⽤场景归纳起来两个

请求的负载均衡（⽐如nginx的ip_hash策略）

Nginx的IP_hash策略可以在客户端ip不变的情况下，将其发出的请求始终路由到同⼀个⽬标服务
器上，实现会话粘滞，避免处理session共享问题
如果没有IP_hash策略，那么如何实现会话粘滞？
可以维护⼀张映射表，存储客户端IP或者sessionid与具体⽬标服务器的映射关系
<ip,tomcat1>
缺点
1）那么，在客户端很多的情况下，映射表⾮常⼤，浪费内存空间
2）客户端上下线，⽬标服务器上下线，都会导致重新维护映射表，映射表维护成本很⼤
如果使⽤哈希算法，事情就简单很多，我们可以对ip地址或者sessionid进⾏计算哈希值，哈希值与服务
器数量进⾏取模运算，得到的值就是当前请求应该被路由到的服务器编号，如此，同⼀个客户端ip发送
过来的请求就可以路由到同⼀个⽬标服务器，实现会话粘滞。

分布式存储

以分布式内存数据库Redis为例,集群中有redis1，redis2，redis3 三台Redis服务器
那么,在进⾏数据存储时,<key1,value1>数据存储到哪个服务器当中呢？针对key进⾏hash处理
hash(key1)%3=index, 使⽤余数index锁定存储的具体服务器节点

普通Hash算法存在的问题

普通Hash算法存在⼀个问题，以ip_hash为例，假定下载⽤户ip固定没有发⽣改变，现在tomcat3出现
了问题，down机了，服务器数量由3个变为了2个，之前所有的求模都需要重新计算

如果在真实⽣产情况下，后台服务器很多台，客户端也有很多，那么影响是很⼤的，缩容和扩容都会存
在这样的问题，⼤量⽤户的请求会被路由到其他的⽬标服务器处理，⽤户在原来服务器中的会话都会丢
失