在逛牛客网的面经的时候，发现有位同学在面微信的时候，被问到这个问题：

第一个问题就是：一致性哈希是什么，使用场景，解决了什么问题？

这个问题还挺有意思的，所以今天就来聊聊这个。

发车！

如何分配请求？

大多数网站背后肯定不是只有一台服务器提供服务，因为单机的并发量和数据量都是有限的，所以都会用多台服务器构成集群来对外提供服务。

但是问题来了，现在有那么多个节点（后面统称服务器为节点，因为少一个字），要如何分配客户端的请求呢？

其实这个问题就是「负载均衡问题」。解决负载均衡问题的算法很多，不同的负载均衡算法，对应的就是不同的分配策略，适应的业务场景也不同。

最简单的方式，引入一个中间的负载均衡层，让它将外界的请求「轮流」的转发给内部的集群。比如集群有 3 个节点，外界请求有 3 个，那么每个节点都会处理 1 个请求，达到了分配请求的目的。

考虑到每个节点的硬件配置有所区别，我们可以引入权重值，将硬件配置更好的节点的权重值设高，然后根据各个节点的权重值，按照一定比重分配在不同的节点上，让硬件配置更好的节点承担更多的请求，这种算法叫做加权轮询。

加权轮询算法使用场景是建立在每个节点存储的数据都是相同的前提。所以，每次读数据的请求，访问任意一个节点都能得到结果。

但是，加权轮询算法是无法应对「分布式系统」的，因为分布式系统中，每个节点存储的数据是不同的。

当我们想提高系统的容量，就会将数据水平切分到不同的节点来存储，也就是将数据分布到了不同的节点。比如一个分布式 KV（key-valu） 缓存系统，某个 key 应该到哪个或者哪些节点上获得，应该是确定的，不是说任意访问一个节点都可以得到缓存结果的。

因此，我们要想一个能应对分布式系统的负载均衡算法。

使用哈希算法有什么问题？

有的同学可能很快就想到了：哈希算法。因为对同一个关键字进行哈希计算，每次计算都是相同的值，这