1樓：三毛
先寫個大概，有人看再仔細展開。
要理解一致性雜湊的一致性的含義，首先要知道一致性雜湊的典型應用場景，也就是分布式快取。
比如我們有三颱伺服器，那麼需要快取的資料可以通過簡單的膜3取餘，來決定快取到哪乙個伺服器上。
這樣會有個問題，也就是當伺服器數量變化的時候（比如現有伺服器太少，需要新加），我們需要改變上述對映規則（否則沒有資料快取到新的伺服器上），也就是全量資料都需要重新對映到對應的伺服器上。這就是不一致。
所以一致性雜湊的一致性體現在，當伺服器數量變化時，影響到的，資料—伺服器，對應關係變化不是全量的。（對於絕大多數資料來說，是前後一致的）
2樓：青牛
你好。想象hash環你應該聽過，如果不知道可以先查一下維基百科，一般的分布式系統中hash可以把伺服器對映到環上的任意一點，為什麼叫一致性hash，一般的，在一致性Hash演算法中，如果一台伺服器不可用，則受影響的資料僅僅是此伺服器到其環空間中前一台伺服器（即沿著逆時針方向行走遇到的第一台伺服器）之間資料，所以把影響範圍控制在乙個很小的範圍內，同時如果增加一台伺服器，則受影響的資料僅僅是新伺服器到其環空間中前一台伺服器（即沿著逆時針方向行走遇到的第一台伺服器）之間資料，其它資料也不會受到影響，這就大大增加了系統的魯棒性，但是仍然可能會有部分資料丟失的風險，就像你在前面所說一致性hash仍然會導致快取丟失。
分布式系統常用的一致性演算法有哪些？
一致性這個翻譯是有問題的，應該用共識比較好consistency vs consensus一致性容易混淆使用replication 方法多備份資料來防止資料丟失的情況。共識系統則很清晰，就是多個參與者針對某乙個議題達成一致意見。 satanson 其實應該叫分布式共識 distributed con...
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Augustus Fengh 一般我們說的強一致性，指的其實是 consensus 方面的問題，和 2pc 解決的事務問題不是一回事 如果你指的是一致性問題嘛，那 raft paxos 都能做到，不過需要加上限制 比如 lease 讀主寫主 因為本質上強一致是一系列 讀 和 寫 可見內容的約束 如果...
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首先最終一致性就不是採用遠端呼叫這種方式來實現的，你如果要用遠端呼叫來實現，那就上全域性事務框架，沒有什麼其他的好辦法。最終一致性目前都是通過訊息補償投遞來實現的，在消費端做冪等性校驗，投遞端保障投遞正確。 kimmking 分布式系統中的資料一致性和效能怎麼權衡？kimmking的回答 知乎 分布...