1、一致性哈希算法原理
一致性哈希算法通过将节点和数据映射到一个虚拟的环形空间，实现负载均衡，每个节点在环上的位置由其哈希值决定，数据则根据其哈希值顺时针找到最近的节点存储。
2、数据分布与查找
当新数据加入系统时，通过哈希函数计算其位置，并顺时针查找到第一个节点进行存储，查找数据时，同样通过哈希函数定位到对应的节点，再顺时针查找实际存储数据的节点。
3、节点增加与删除
新增节点时，只需重新分配该节点及其顺时针方向的下一个节点之间的数据，删除节点时，将其数据迁移到顺时针方向的下一个节点，这种机制确保了最小化的数据迁移量。
4、虚拟节点引入
为解决数据倾斜问题，一致性哈希引入虚拟节点，每个物理节点对应多个虚拟节点，使得数据在环上的分布更加均匀，从而提高系统的负载均衡能力。
5、优点与应用场景
一致性哈希算法具有高扩展性、容错性和动态伸缩性，适用于分布式缓存、数据库分片等场景，它能够有效减少节点变动带来的数据迁移开销，提升系统稳定性。
6、相关问题与解答
问题1：一致性哈希算法如何保证负载均衡？
解答1： 通过将节点和数据映射到虚拟环形空间，并引入虚拟节点，使得数据分布更加均匀，从而保证负载均衡。
问题2：在节点动态增减时，一致性哈希如何处理数据迁移？
解答2： 新增节点时，只需重新分配该节点及其顺时针方向的下一个节点之间的数据；删除节点时，将其数据迁移到顺时针方向的下一个节点，最小化数据迁移量。
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