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　　主从结构的云计算系统负载的均衡往往通过主节点来完成，而一些对等结构的云计算系统可以采用一致性哈希算法来实现负载的均衡，这种模式避免了主从结构云计算系统对主节点失效的敏感。

　　哈希算法是一种从稀疏值范围到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看作是一种路由算法，通过这种路由算法文件块能被惟一地定位到一个节点的位置。

　　传统的哈希算法的容错性和扩展性都不好，无法有效地适应面向数据系统节点的动态变化。

　　1997年DavidKarger提出了一致性哈希算法来定位数据，实现了云计算系统在节点变化时的单调性，实现了较小的数据迁移代价。

　　Amazon的云存储系统Dynamo改进了基本的一致性哈希算法，引入了虚拟节点，使系统具有更加均衡地存储定位能力。

　　Facebook开发的Cassandra系统也是采用了一致性哈希算法的存储管理算法。

　　一致性哈希算法及其改进算法已成为分布式存储领域的一个标准技术。使用一致性哈希算法的系统无需中心节点来维护元数据，解决了元数据服务器的单点失效和性能瓶颈问题，但对于系统的负载均衡和调度节点的有效性提出了更高的要求。

　　一致性哈希的设计目标就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟圆环

　　当增加服务节点时，只会影响与之相邻的某一节点，其他节点不受影响。如果在node2和node4之间增加一个node5，则只有node4处理的部分Key（HASH值落在node2之后、node5之前的那部分Key）变为由node5来处理，其他节点处理的Key不变。

　　一致性哈希算法的基本实现过程为：对Key值首先用MD5算法将其变换为一个长度32位的十六进制数值，再用这个数值对232取模，将其映射到由232个值构成的环状哈希空间，对节点也以相同的方法映射到环状哈希空间，最后Key值会在环状哈希空间中找到大于它的最小的节点值作为路由值。

　　一致性哈希算法的采用使集群系统在进行任务划分时不再依赖某些管理节点来维护，并且在节点数据发生变化时能够以最小的代价实现任务的再分配。

　　对于多用户分布式存储系统来说：“用户名+逻辑存储位置”所构成的字符串在系统中是惟一确定的，如属于用户wang，逻辑存储位置为/test/test1.txt的文件所构成的字符串“wang/test/test1.txt”在系统中一定是惟一的，同时某一个计算任务需要对test1.txt这个文件进行操作和处理，则它一定会在程序中指定用户名和逻辑位置，因此存储和计算test1.txt都利用相同的一致性哈希算法就能保证计算被分配的节点和当时存储test1.txt文件时被分配的节点是同一个节点。

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