一致性哈希算法是在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）算法。其设计目标是为了解决因特网中的热点（Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。
一致性Hash是一种特殊的Hash算法，由于其均衡性、持久性的映射特点，被广泛的应用于负载均衡领域，如nginx和memcached都采用了一致性Hash来作为集群负载均衡的方案。
一致性哈希算法的目标是，当K个请求key发起请求时。后台增减节点，只会引起K/N的key发生重新映射。即一致性哈希算法，在后台节点稳定时，同一key的每次请求映射到的节点是一样的。而当后台节点增减时，该算法尽量将K个key映射到与之前相同的节点上。
优点
可扩展性。一致性哈希算法保证了增加或减少服务器时，数据存储的改变最少，相比传统哈希算法大大节省了数据移动的开销。
更好地适应数据的快速增长。采用一致性哈希算法分布数据，当数据不断增长时，部分虚拟节点中可能包含很多数据、造成数据在虚拟节点上分布不均衡，此时可以将包含数据多的虚拟节点分裂，这种分裂仅仅是将原有的虚拟节点一分为二、不需要对全部的数据进行重新哈希和划分。
虚拟节点分裂后，如果物理服务器的负载仍然不均衡，只需在服务器之间调整部分虚拟节点的存储分布。这样可以随数据的增长而动态的扩展物理服务器的数量，且代价远比传统哈希算法重新分布所有数据要小很多。
以上内容参考：百度百科-一致性哈希
现在比较大型点的系统基本上是AP+DB的架构: AP指应用程序,DB指数据库端AP放在一个服务器上,DB放在另一个服务器上
当一个系统比较大,访问的用户数量比较多的时候,比如QQ,上亿用户.
这时一个服务器就吃不消了,这样就想到多个服务器跑同一个AP应用.
DB端也一样.
linux集群 指的就是多个服务器跑同一个AP应用,系统管理员的工作
数据库集群 指的就是多个服务器跑同一个DB数据库.数据库管理员的工作
linux集群基础就要熟悉linux系统.
数据库集群基础就要熟悉具体的数据库如oracle,db2,sysbase.mysql.等
0基础可以学,只是要花时间.0基础想搞到集群估计得花3个月时间.这还是要有环境的,有人指导才行.
很多大厂面试都会问：hash和一致性hash的区别，为什么要用一致性hash。本文就是答案啦。
假如有cache主机5台分别为cacheA、cacheB、cacheC、cacheD、cacheE
当程序进行hash时，首先每个节点要根据自己的唯一参数哈希出一个值来（如根据ip进行哈希）
主机哈希完成后形成的哈希值如下
cacheA 0
cacheB 1
cacheC 2
cacheD 3
cacheE 4
主机形成哈希值后，我们以缓存来做实例，比如某个用户登录后会有一个唯一的pin值，然后根据这个pin值进行hash求余。因为求余是用5来求余，所以数值肯定会小宇5 因此就有了落点，然后把缓存数据进行缓存到落点服务器中。
假如有cache主机5台分别为cacheA、cacheB、cacheC、cacheD、cacheE
当程序进行hash时，首先每个节点要根据自己的唯一参数哈希出一个值来（如根据ip进行哈希）
主机哈希完成后形成的哈希值如下
cacheA key1
cacheB key2
cacheC key3
cacheD key4
cacheE key5
然后5台节点围绕称一个环形，如图
主机形成哈希值后，我们以缓存来做实例，比如某个用户登录后会有一个唯一的pin值，然后根据
这个pin值进行hash。这里注意和普通hash不一样的就是这里只hash不求余，当hash出一个数值
后，查看这个这个值介于那两个值之间比如介于key4和key5之间，然后从这个落点开始顺时针查
找遇到第一个cache服务器后就把这个服务器当作此次缓存的落点，从而把这个缓存放到这个落点
上。如图:
经过上面的介绍我们能看出，假如普通的哈希当其中任意一台机器down掉后，我们整个的缓存都将安然无存，为什么这么说呢？
因为当某台cache down掉后我们需要重选算落点，除数已经变了，所以都要重新set缓存，当然不排除有一些两个pin值算的落点是一样的，但是当cache服务器增加到一定数量后，前面所说的可能性几乎为0，所以称之为全部缓存都要重新set。
而使用一致性哈希当其中一台机器down掉后，只有它上面到它这一段的环路缓存失效了，如：当cache3 down掉后，那落掉在cache2到cache3之间的pin都将失效，那么失效的落点讲继续顺时针查找cache服务器，那么新的落点都将落到cache4上。
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