昨天有朋朋提到 Consistent Hashing，發現我筆記庫沒有相關資料，果斷重新了解一下並轉貼上來：Consistent Hashing Algorithm: 應用情境、原理與實作範例 - chyeh

Consistent Hashing 主要是應用於分散式系統的場景，用來判斷要把資料送給哪個服務節點時用的

如果同一份資料會隨機亂噴，兩次噴都噴到不一樣的服務，要追查問題或是搞什麼監控警報就會變得比較麻煩(?)。因此我們會希望同一份資料進來，就固定會到某一個服務。除了容易重現問題以外，在這個服務上搞快取也比較方便好命中

但如果只是使用簡單的 Hash 來對應（例如說平均分配，第一筆資料丟給第一台服務、第二筆資料丟給第二台服務……），就有可能遇到當節點新增或減少時，資料對應到的服務大量變動的問題

這一段我有點不太會說明（有更熟的朋朋歡迎幫忙），這邊就跟 GPT 一起 Pair 來舉個例子：

想像一下，你有一堆信件需要放到幾個郵箱裡。你決定用一個簡單的方法：每個郵箱輪流放信。

例如說你有 10 封信、3 個郵箱。那麼第 1 封信（編號為 1）就放到編號 1 的郵箱，第 2 封信放到編號 2 的郵箱，以此類推。編號 10 的信會放到編號 1 的郵箱，因為 10 除以 3 餘 1。

但是，如果你突然多了一個郵箱，變成 4 個郵箱，這個簡單的分配方法就需要改變了，因為你現在是按照 4 來計算每封信應該放哪了。

第 4 封信原本在第 1 個郵箱，現在得放到第 4 個郵箱了，這樣我們就得把很多信都拿出來，重新分一遍，非常麻煩，特別是信件很多的時候。

這時候我們就可以使用 Consistent Hashing，就如上面轉貼的文章所說：

Consistent Hashing 的做法是找「沿著順時鐘方向走，遇到的第一個 Index」

圖片來源：今天轉貼的這篇文章

同樣地，我們請 GPT 同樣用郵箱的例子支援一下：

想像一下，你有一堆信件需要放到幾個郵箱裡。而你站在一個圓形的大廳，大廳有些方向的牆壁上掛著郵箱

你決定像時鐘一樣把大廳分為 1 ~ 12，然後你會根據郵件的編號找到對應的數字，再沿著房間的圓形牆壁走，走到下一個郵箱就把信件投遞進去。

比如說，編號是 10 的信，就先找到圓圈上對應 10 的位置，開始順著圓走，直到碰到的第一個郵箱（可能這個郵箱位在 12），然後就把信放進去。

這樣即使多了一個郵箱，大多數郵箱的信也不用再重新分配了

因為計算 Hash 之後是去找到下一個圓圈上的節點，當節點新增的時候，只有新增節點的前一段受到影響；移除的時候也只有到下一個節點之間會影響

這樣就比較不會有資料和服務的對應關係大幅變動的問題了，我們又成功地拯救了我們各個服務的快取(?)，可喜可賀

那麼，今天的轉貼就到這邊。明天見～

其他參考資料：