hash原理与应用
一、背景知识
在了解hash算法之前，先思考如下问题：
- 使用 word 文档时，word 如何判断某个单词是否拼写正确？
- 网络爬虫程序，怎么让它不去爬相同的 url 页面？
- 垃圾邮件过滤算法如何设计？
- 公安办案时，如何判断某嫌疑人是否在网逃名单中？
- 缓存穿透问题如何解决？
了解平衡二叉树: 平衡二叉树查找数据采用二分查找，每次查找排除一半。平衡的目的是增删改之后，保证下次搜索能够稳定排除一半的数据。
平衡二叉树增删改查的时间复杂度为 O ( log 2 n ) O(\log_2n) O(log2n)。比如，100万个节点，最多比较 20 次；10 亿
个节点，最多比较 30 次；
平衡二叉树通过比较保证有序，通过每次排除一半的元素达到快速索引的目的。
二、散列表
平衡二叉树通过比较让结构有序，从而提升收搜索效率。在平衡二叉树中，搜索数据时总是对key进行比较，如果在海量数据中使用这种方式，搜索效率会很低。
相较于平衡二叉树，散列表是一种不比较key，而是根据key计算key在表中的位置的数据结构；是key和其所在存储地址的映射关系。散列表通过此方式达到快速索引的目的。
注意：散列表的节点中key-value是存储在一起的。
struct node {
void *key;
void *val;
struct node *next;
};
2.1、散列表的构成
（1）hash函数。hash函数的作用是映射，把key映射到具体存储的位置，通过key找到其存储地址。
（2）数组。key通过hash函数找到数组的位置（hash出来的值要对数组长度取余），该位置就是存储key-value的地方。
2.2、hash函数
映射函数 Hash(key)=addr；hash 函数可能会把两个或两个以上的不同 key 映射到同一地址，这种情况称之为冲突（或者hash 碰撞）；hash函数的作用是将Key映射为地址。
注意，hash函数可能会把两个或两个以上的不同key映射到同一地址，这种现象称为hash冲突。
hash函数的选择：
- 计算速度快。因为如果计算速度慢，还不如直接比较Key。
- 强随机分布（等概率、均匀地分布在整个地址空间）
- 常用的hash函数：
- murmurhash1：速度快、但质量一般。
- murmurhash2：速度比较快、质量比较好，因此是使用最广泛的一种。
- murmurhash3：计算速度慢，但质量是最好的。
- siphash： redis6.0 当中使用，rust 等大多数语言选用的 hash 算法来实现 hashmap。
- cityhash 等都具备强随机分布性。
- 不同hash算法的效率、速度、质量测试：测试地址。
- siphash 主要解决字符串接近的强随机分布性 。
2.3、散列表的操作流程
散列表的插入操作和搜索操作都要经过hash函数找到key对应的存储地址。首先，key经过hash函数hash(key)得到一个64bit或32bit的整数maddr；然后maddr对数组长度取余，得到的值就是存储节点的位置。
- 插入流程：key-value对要存储到散列表中，首先将key通过hash函数进行hash，生成64位或32位的一个整数；然后利用这个整数对数组长度进行取余，得到的值必定能落在数组的某个槽位中；最后在该槽位增加一个节点，完成数据的存储池。
- 搜索流程：同样的，也是通过将key通过hash函数进行hash运算生成一个64位或32位的整数；然后利用这个整数对数组长度进行取余，得到该值所在数组的某个槽位。
- hans运算是一个线性运算，相同的key通过运算后得到的值总是相同的。相同的值对数组长度取余必定落在相同的数组槽位。
散列表的指针数组通常是动态增加的过程，最开始定义的数组长度为4，当数据增多时将长度翻倍变成8，以此类推，16、32、… 。随着删除元素越来越多，散列表的数组长度也会自动缩小。
注意，散列表是无序的，通过牺牲有序性来提高它的效率。而平衡二叉树是通过保证有序性来提高它的搜索效率。散列表通过映射的关系不保证有序性，但可以查询某个节点在哪个位置。
2.4、hash冲突
冲突产生原因： 在数组大小不变情况下，随着添加的元素（数据）的越来越多，必然产生冲突；而且hash是随机性的，这也可能会产生冲突。
比如把n+1个元素放入n大小的数组，势必有一个空间需要存放两个元素，这就是冲突。另外，hash是随机的，产生的数对数组长度取余很可能相同，这也会冲突。
举个经典的数学原理：抽屉原理。桌上有十个苹果，要把这十个苹果放到九个抽屉里，无论怎样放，我们会发现至少会有一个抽屉里面放不少于两个苹果。这一现象就是我们所说的“抽屉原理”。 抽屉原理的一般含义为：“如果每个抽屉代表一个集合，每一个苹果就可以代表一个元素，假如有n+1个元素放到n个集合中去，其中必定有一个集合里至少有两个元素。” 抽屉原理有时也被称为鸽巢原理。它是组合数学中一个重要的原理。
hash冲突的定义：多个key经过hash函数，然后对数组长度取余，落在同一个数组槽位，这时就产生冲突。
描述hash冲突激烈程度和存储密度的参数/系数：负载因子。负载因子用于描述冲突的激烈程度和存储的密度；负载因子越小，冲突概率越小，负载因子越大，冲突概率越大。
计算公式：负载因子=数组存储元素的个数 / 数组长度。
2.5、hash冲突的处理
解决冲突的方法有很多，开源框架中比较常用的有：链表法 / 拉链法、开放寻址法等。
一般，链表法和开放寻址法适用于负载因子在合理范围内的情况，即数组存储元素的个数小于数组长度的情况。
（1）链表法 / 拉链法。 使用场景：redis、STL的unordered_*系列、java的一些容器中 等等。
链表法是常用的处理冲突的方式。通过引用链表来处理hash冲突；散列表中的数组是指针数组，通过一个链表，将落在同一个槽位的元素连接起来；即将冲突元素用链表链接起来。
但可能出现极端情况，冲突元素比较多，该冲突链表过长；这个时候可以考虑将链表转换为红黑树、最小堆；由原来链表时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)转换为红黑树时间复杂度 O ( log 2 n ) O(\log_2n) O(log2n)；可以采用超过 256（经验值）个节点的时候将链表结构转换为红黑树或堆结构。
（2）开放寻址法。使用场景：布隆过滤器。
开放寻址法将所有的元素都存放在哈希表的数组中（这个数组不再是指针数组），不使用额外的数据结构。一般使用线性探查的的思路解决：
-
当插入新元素时，使用hash函数在hash表中定位元素的位置；
-
检查数组中该槽位索引是否存在元素，如果该槽位为空，则插入数据，否则进入（3）。
-
在第二点检测的槽位索引上加一定步长接着检查第二点；加步长有以下几种：
- i+1,i+2,i+3,i+4,…,i+n。这种方式缺点比较大，当key非常接近时，落在数组的槽位都是非常接近的，一直往下找就可能造成由O(1)的时间复杂度退化成O(n)的时间复杂度。
- i- 1 2 1^2 12,i+ 2 2 2^2 22,i- 3 2 3^2 32,i+ 4 2 4^2 42,…。对上面的方式进行改进，虽然可以缓解hash聚集，但不能解决hash聚集问题。当hash聚集多了之后，也会慢慢的生成hash聚集问题。
- 双重hash。解决hash聚集现象，本质上是线性探查的的思路。
前两种都会产生同类hash聚集，也就是近似值它的hash值也近似，那么它的数组槽位也靠近，形成 hash 聚集；第一种同类聚集冲突在前，第二种只是将聚集冲突延后； 可以使用双重哈希来解决上面出现hash聚集现象。比如，在.net HashTable类的hash函数Hk定义如下：
Hk(key) = [GetHash(key) + k * (1 +(((GetHash(key) >> 5) + 1) %(hashsize – 1)))] % hashsize
在此 (1 + (((GetHash(key) >> 5) + 1) %(hashsize – 1))) 与 hashsize互为素数（两数互为素数表示两者没有共同的质因⼦）；执⾏了 hashsize 次探查后，哈希表中的每⼀个位置都有且只有⼀次被访问到，即对于给定的 key，对哈希表中的同⼀位置不会同时使⽤Hi 和 Hj。
（3）扩容和缩容。
上面两种解决hash冲突的方式都是负载因子在合理范围内的情况。当负载因子不在合理范围内是，即数组存储元素的个数大于数组长度的情况，可以使用扩容和缩容的方式避免hash冲突。
-
当used > size，即要使用的空间大于数组的长度，这时就需要通过扩容来避免或降低冲突。扩容通常采用翻倍扩容。
-
当used < 0.1 * size，即要使用的空间远远小于数组的长度，这时就需要缩容；缩容不能解决冲突，只能节约空间，减少内存浪费。
-
rehash，重新hash。因为容量发生了改变，前面解释过key在数组的位置是通过key % size的方式；所以，需要重新做key % new_size找到key的槽位，然后重新放到新的数组中去。
2.6、STL unordered_* 散列表的实现
在 STL 中 unordered_map、unordered_set、unordered_multimap、unordered_multiset 四个容器的底层实现都是散列表。
原理图：
一般，hash table里面的槽位单独通过链表串联所属槽位的数据；STL散列表的槽位指针不再这么做，而是做了优化：将后面具体结点串成一个单链表，而槽位指针指向上一个的结点。
unordered_map的类定义如下：
template<class _Key, class _Tp,
class _Hash = hash<_Key>,
class _Pred = std::equal_to<_Key>,
class _Alloc = std::allocator<std::pair<const _Key, _Tp> > >
class unordered_map
{
typedef __umap_hashtable<_Key, _Tp, _Hash, _Pred, _Alloc> _Hashtable;
_Hashtable _M_h;
}
看下_Hashtable具体定义：
template<bool _Cache>
using __umap_traits = __detail::_Hashtable_traits<_Cache, false, true>;
template<typename _Key,
typename _Tp,
typename _Hash = hash<_Key>,
typename _Pred = std::equal_to<_Key>,
typename _Alloc = std::allocator<std::pair<const _Key, _Tp> >,
typename _Tr = __umap_traits<__cache_default<_Key, _Hash>::value>>
using __umap_hashtable = _Hashtable<_Key, std::pair<const _Key, _Tp>,
_Alloc, __detail::_Select1st,
_Pred, _Hash,
__detail::_Mod_range_hashing,
__detail::_Default_ranged_hash,
__detail::_Prime_rehash_policy, _Tr>;
举个例子：
现在的hash table是空的，还没有数据插入，当第一个hash(key) % array_size插入时，假设这个hash(key) % array_size=4，那么4的_hash_node_base*指向头指针_M_before_begin，_M_before_begin.next等于新插入的_hash_node_base*；后面又来一个插入，假设hash(key) % array_size=1，那么1的_hash_node_base*指向头结点_M_before_begin，_M_before_begin.next等于新插入的_hash_node_base*，新插入的_hash_node_base.next等于4的_hash_node_base，4的槽位指针指向新插入的_hash_node_base*。目的是将所有的节点串成一个单链表，以便实现迭代器。当前槽位的指针指向上一个槽位的位置是为了方便进行头插法。
2.7、小结
散列表需要掌握的知识点：
- 散列表与其他数据结构的比较，比如平衡二叉树。平衡二叉树通过比较Key，增、删、改操作都要保证结构有序，稳定搜索时间复杂度在 O ( l o g 2 n ) O(log_2n) O(log2n)（二分查找）。而散列表是找key与存储位置的映射关系，整个过程是无序的。
- 散列表的组成：hash函数、数组、运算流程/算法；确定映射关系。
- 函数函数有映射的作用，选择hash时需要注意几点：计算速度快、强随机分布性。常用的hash函数会选择murmurhash2、cityhash、siphash。
- 散列表操作流程是根据hash(key) % size = index找到存储位置。既使参数hash冲突了，链表法的解决方案还是需要通过比较key来找到value。Java的hashmap会将其组织成一个最小堆结构，因为单链表的时间复杂度是O(n)，通过将其转换为红黑树或堆的数据结构可以将时间复杂度降低到 O ( l o g 2 n ) O(log_2n) O(log2n)。这是一种优化思路。
- hash冲突中需要注意负载因子的重要性，以及解决冲突的方式。负载因子在合理范围内（负载因子小于1）可以使用链表法或开放寻址法解决hash冲突。负载因子不在合理范围内则可以使用扩容并进行rehash来解决hash冲突。
- 注意STL散列表的优化方案。
思维导图：
三、布隆过滤器 (Bloom Filter)
3.1、背景
无论是使用散列表还是平衡二叉树（红黑树、B树、B+树等）的数据结构，都存储了key-value值。而有些场景，内存是有限的，仅需要了解key是否存在，不想知道具体内容（value）。这时就需要布隆过滤器。
布隆过滤器是一种概率型数据结构，它的特点是高效的插入和查询，能确定某个字符串一定存在或者可能存在。
布隆过滤器不存储具体数据，所以占用空间小，查询结果存在误差，但误差可控，同时不支持删除操作。
布隆过滤器的使用场景：
（1）一个巨大的数据文件，需要知道是否存在某个key，如果把整个文件读取进行查找，这个效率就比较低。那么可以添加一个布隆过滤器，插入数据时对key做标识，查询key是否存在时直接查询key是否在布隆过滤器，从而判断key是不是存在文件中。布隆过滤器仅仅只能判断key是否存在，不能获得value值。
（2）一个数据库查询，想要查询数据库中是否存在key，可以添加一个布隆过滤器，查询key时直接查询布隆过滤器，不需要IO操作，大大提升查询效率。
3.2、布隆过滤器的构成
布隆过滤器的原理本质上和散列表是一样的。但布隆过滤器为了节约内存，不是使用的数组，而是使用的位图（bitmap）。位图的特点是它的槽位只有两种状态：0或者1。
（1）位图。bit的数组，实现方式有多种。
// 例如
vector<char> bitmap;// 一个字节，8个bit位
uint64_t bitmap;
（2）n个hash函数。
映射关系计算公式：m % 2 n 2^n 2n = m &( 2 n − 1 2^n-1 2n−1)
举例：
使用byte buf[8]构建64 bit 的位图，那么n=i*8+j；假设hash(key)=173，先对总长度 8 × 8 8\times8 8×8 = 64取余：n=173%64=173&63=45；然后对宽度8进行取余：j=n%8=45%8=5；最后再对宽度8进行整除：i=n/8=45/8=5。因此得到坐标（5，5）位置将其置 1。
3.3、布隆过滤器原理
当一个元素加入位图时，通过k个hash函数将元素映射到位图的k个点，并把它们置1；当检索时，再通过k个hash函数运算检查位图的k个点是否都为1；如果有不为1的点，那么认为该key不存在；如果全部为1，则可能存在。
布隆过滤器是不支持删除操作的，原因在于：
- 在位图中每个槽位只有两种状态（0或者1），一个槽位被置为1，但不确定它被设置了多少次；也不知道被多少个key hash映射而来；以及具体被哪个hash函数映射而来。
- 只要有一个槽位为0，则key一定不存在；如果key映射的所有槽位都为1，不能说明一定存在，只能说明可能存在（假阳率）。
如上图，位图长度未知，有两个key，三个hash函数。这个怎么进行操作的呢？
- 存储：首先将
str1分别依次对三个hash函数进行hash，然后就可以在位图中锁定三个存储位置并相应的置为1。str2也同样的经过三个hash函数得到三个存储位置并相应的置为1。 - 搜索：将key通过三个hash函数进行hash，找到在位图上具体的位置，只要发现其中有一个位置的值为0，则这个key肯定不存在；因为如果key存在，那么所有位置都应该是1。注意，即使所有都为1，不能说明该key一定存在，因为有假阳率。
布隆过滤器可以判断一个key一定不存在，不能判断一个key一定存在。布隆过滤器中的位图大小远远大于要存储的数据。
布隆过滤器的假阳率是可控的，可以通过配置来控制假阳率。
3.4、应用场景
前面介绍了布隆过滤器的原理，除了原理还需要掌握如何利用布隆过滤器解决实际问题。布隆过滤器通常用于判断某个 key 一定不存在的场景，同时允许判断存在时有误差的情况。
常见处理场景：
- 缓存穿透的解决。
- 热 key 限流。
缓存场景：为了减轻数据库（mysql）的访问压力，在server 端与数据库（mysql）之间加入缓存用来存储热点数据。
缓存穿透：server端请求数据时，缓存和数据库都不包含该数据，最终请求压力全部涌向数据库。
数据请求步骤，如图中 2 所示：
- 先访问redis，如果存在则直接返回，如果不存在则走2访问数据库；
- 访问数据库，如果不存在直接返回，如果存在则将MySQL存在的key写回redis。
发生原因：黑客利用漏洞伪造数据攻击或者内部业务 bug 造成大量重复请求不存在的数据。
解决方案，如图中 3 所示：
- 在redis设置<key，null>键值对，依次避免访问数据库；缺点是<key，null>过多会占用过多内存，可以给key设置过期expire key 600ms，停止攻击后最终由redis自动清除无用的key。
- 在服务端（server）存储一个布隆过滤器，将MySQL存在的key放入布隆过滤器中，布隆过滤器可以过滤一定不存在的数据。
3.5、应用分析
在实际应用中，该选择多少个 hash 函数？要分配多少空间的位图？预期存储多少元素？如何控制误差？
通常有四个参数可以控制布隆过滤器。
- n ： 预期布隆过滤器中元素的个数，如上图 只有str1和str2 两元素 那么 n=2。
- p ： 假阳率，在0-1之间。
- m： 位图所占空间。
- k ： hash函数的个数。
可以使用如下公式计算：
n = ceil(m / (-k / log(1 - exp(log§ / k))))
p = pow(1 - exp(-k / (m / n)), k)
m = ceil((n * log(p)) / log(1 / pow(2, log(2))));
k = round((m / n) * log(2));
这些公式的证明这里就不展开了，这里主要从应用的角度介绍它们。
数学公式：
n = ⌈ m ÷ ( − k ÷ log ( 1 − e ( log ( p ) ÷ k ) ) ) ⌉ n=\lceil m\div(-k\div\log(1-e^{(\log(p)\div k))}) \rceil n=⌈m÷(−k÷log(1−e(log(p)÷k)))⌉
p = ( 1 − e − k ÷ ( m ÷ n ) ) k p=(1-e^{-k\div(m\div n)})^k p=(1−e−k÷(m÷n))k
m = ⌈ ( n × log ( p ) ) ÷ log ( 1 ÷ 2 log 2 ) ⌉ m=\lceil (n\times\log(p)) \div \log(1\div 2^{\log2} ) \rceil m=⌈(n×log(p))÷log(1÷2log2)⌉
r o u n d ( ( m ÷ n ) ∗ log 2 ) round((m\div n)*\log2) round((m÷n)∗log2)
假设：
n = 6000
p = 0.000000001
m = 258797 (31.59KiB)
k = 30
得到如下关系图：
（1）假阳率p会随着插入元素的增多而逐渐变高。
（2）假阳率p会随着位图所占空间的增大而减小。
（3）假阳率p会随着hash函数个数增多，呈现快速减小后缓慢增长的趋势。hash函数个数在31时假阳率最低。这里可以验证一个结论：在hash函数中，在31处出现冲突的概率最低。
在实际使用布隆过滤器时，首先需要确定 n 和 p，通过上面的运算得出 m 和 k；推荐一个布隆过滤器计算器可以选出合适的值。
选择hash函数：
选择一个 hash 函数，通过给 hash 传递不同的种子偏移值，采用线性探寻的方式构造多个 hash 函数。
#define MIX_UINT64(v) ((uint32_t)((v>>32)^(v)))
uint64_t hash1 = MurmurHash2_x64(key, len, Seed);
uint64_t hash2 = MurmurHash2_x64(key, len,MIX_UINT64(hash1));
for (i = 0; i < k; i++) // k 是hash函数的个数
{
Pos[i] = (hash1 + i*hash2) % m; // m 是位图的⼤⼩
}
所谓不同的hash函数主要是seed不一样创造出来的。在实际应用中会有一个seed表，用于不断的计算偏移值。每次生成hash函数的时候会把seed值修改，通过不同的数值运算来得到hash函数。在使用过程中会先填充一个随机种子，然后进行偏移计算，最终得到所需的hash函数。
3.6、布隆过滤器的实际使用
为了避免篇幅过长，代码已经上传到gitee，感兴趣可以点击了解。里面包含布隆过滤器的实现源码和三个使用示例。
布隆过滤器的接口分为两个部分：
- 计算所需的四个参数：n、p、m、k；主要是根据n、和p计算出m和k。利用一个类封装好，包含计算m、k的值。
- 布隆过滤器。会准备一个位图，实现插入元素的接口，定义hash函数的最大个数，确定布隆过滤器的长度，预期插入元素的个数，已经插入元素的个数，seed随机值，具体的假阳率等等。
使用过程：先插入，然后contain。
3.7、小结
布隆过滤器的特征：
- 能确定一个key一定不存在，可控假阳率确定存在。
- 不能删除。可以通过准备两个布隆过滤器来解决删除时也降低假阳率，添加放在第一个布隆过滤器，删除放在第二个布隆过滤器。判断key是否存在时先判断key是否在第二个布隆过滤器（目的是检查之前是否删除过该key），如果之前删除过该key，就可以将该key加入第一个布隆过滤器。
- 使用过程中根据n和p计算出m和k。hash函数的生成使用开放寻址法进行。
思维导图：
四、分布式一致性hash
分布式一致性hash主要解决分布式缓存中的扩容问题。
4.1、背景
假设一个服务器，只有一个缓存结点，当存储的数据越来越多时，效率就越来越低，这时就需要增加结点进行分流分压。那么如何实现优雅的扩容（数据随机、均匀分布）？首先想到使用hash方法解决，但扩容时（增加结点）会出现算法改变；比如原来有n个结点，key通过hash(key)%n确定存储在哪个结点，现在添加新的结点变成了n+1，key通过hash(key)%（n+1）寻找存储结点就会出现缓存失效。
分布式一致性hash就解决了缓存扩容的问题。为解决缓存失效，首先会固定算法；然后改变查找节点的映射关系。
分布式一致性hash算法将hash空间组织成一个虚拟的圆环，圆环大小为 2 32 2^{32} 232 。
算法为：hash(ip) % 2 32 2^{32} 232，最终会得到一个 [0, 2 32 − 1 2^{32}-1 232−1] 之间的一个无符号整型，这个整数代表服务器的编号；多个服务器都通过这种方式在 hash 环上映射一个点来标识该服务器的位置；当用户操作某个 key，通过同样的算法生成一个值，沿环顺时针定位某个服务器，那么该 key 就在该服务器中。
4.2、一致性hash原理
（1）映射空间可抽象为一个环，长度为 2 32 2^{32} 232，范围为[0, 2 32 − 1 2^{32}-1 232−1]，每个服务器节点根据自己的哈希值被映射到这个环上；
（2）判断一条数据属于哪个服务器节点的方法：根据数据的哈希值，去哈希环找到第一个大于等于数据哈希值的机器（可以理解为离它最近）。如果数据的哈希值大于当前最大的机器哈希值，那么就把这个数据放在位置最靠前（哈希值最小）的机器上，因为是一个环。
（3）为了解决实际机器过少导致的数据倾斜问题（例如目前一共3个机器，机器A、B的哈希值分别为1和2，而另一个机器C的哈希值为 2^32-1，那么大部分的数据都会被分给机器C），引入了虚拟节点概念，虚拟节点相当于真实节点的分身，一个真实节点可以有很多个虚拟节点，当数据被分配给这些虚拟节点时，本质上是分给这个真实节点的。由于数量变多了，数据分布的均衡性会有所提高；
（4）新增节点时：例如原本的节点哈希值列表为[1,100,500,1000]，新增节点800后，在501~799范围内的数据原本是分给哈希值为1000的节点的，现在要把这部分数据迁移到节点800；
（5）删除节点：例如原本的节点哈希值列表为[1,100,500,800，1000]，删除节点500后，原本范围是101~500的数据要迁移到节点800.
4.3、应用场景
（1）分布式缓存；将数据均衡地分散在不同的服务器当中，用来分摊缓存服务器的压力；
（2）解决缓存服务器数量变化尽量不影响缓存失效.
4.4、hash偏移
hash算法得到的结果是随机的，不能保证服务器节点均匀分布在hash环上；分布不均造成请求访问不均匀，服务器承受的压力不均匀。
为了解决实际机器过少导致的数据倾斜问题（例如目前一共3个机器，机器A、B的哈希值分别为1和2，而另一个机器C的哈希值为 2^32-1，那么大部分的数据都会被分给机器C），引入了虚拟节点概念，虚拟节点相当于真实节点的分身，一个真实节点可以有很多个虚拟节点，当数据被分配给这些虚拟节点时，本质上是分给这个真实节点的。由于数量变多了，数据分布的均衡性会有所提高；
4.5、hash迁移
新增节点时，例如原本的节点哈希值列表为[1,100,500,1000]，新增节点800后，在501~799范围内的数据原本是分给哈希值为1000的节点的，现在要把这部分数据迁移到节点800。
4.6、虚拟结点
为了解决哈希偏移的问题，增加了虚拟节点的概念；理论上，哈希环上节点数越多，数据分布越均衡；为每个服务节点计算多个哈希节点（虚拟节点）；通常做法
是，hash(“IP:PORT:seqno”) % 2 32 2^{32} 232。
添加虚拟节点解决了哈希偏移的问题，同时使hash迁移的数据量变小；这对工程应用来说是非常重要的，因为在做数据迁移的过程中，整个系统是不能提供服务的。
4.7、思维导图
五、思考
（1）只用 2GB 内存在 20 亿个整数中找到出现次数最多的数？
关键点，内存有限、海量数据、次数最多。要找出现次数最多，那么就一定要统计，使用key-value键值对，key保存整数，value保存出现次数。统计可以使用散列表来解决。
对于key-value键值对，key是整数占4字节，如果按照最坏情况（即1个整数出现20 亿次），value可以使用uint32存储（uint32可达21亿多，刚好能存储下20亿），uint32也是占4字节；因此一个key-value对占8个字节。如果要在内存中处理20亿个数据就需要 2000000000 × 8 = 16 G B 2000000000 \times 8=16 GB 2000000000×8=16GB内存，超出2GB内存的限制。
要在有限内存里处理，可以采用拆分的思维，将20亿拆分成若干等份。那么采用什么策略来拆分？首先要清楚，20亿的数据是散列分布的，不能采用等分的方式，我们的目的要把相同的整数放在同一个文件中，hash函数可以实现这个目的（相同的key经过hash得到的值总是相同）。
一个hash函数两个用途，一方面是对数据拆分将相同整数放入同一个文件或等份，另一方面将其应用到散列表中（散列表的存储数据取余）。hash函数具有强随机性，数据属于海量数据，那么数据拆分多少份？可以计算最差情况需要拆分多少份和最好的情况需要拆分多少份，如果随机性不能达到预期，再增加份数。
比如，将20亿拆分为10份（如果不能达到预期的随机性再增大），平均的情况是每份2亿，具体情况再具体调整。
总结
hash的应用：
分布式一致性hash算法通过固定算法，改变查找结点的映射关系，数据迁移，避免缓存失效，解决分布式扩容的问题；通过虚拟节点的方式保证数据均衡。
在大数据中，涉及到大文件或海量数据的，解决方案都是通过hash将大文件拆分为小文件；涉及单台机器无法承受或处理不过来的问题，解决方案都是通过hash分流到多台机器；选择hash的原因是利用其强随机分布的特性，以及把相同的数据分配到相同的位置。
