一致性hash参考：一致性哈希

        Hash函数也称为散列表，是一种常用的数据结构。哈希表优点：可以提供快速插入和查找操作，无论有多少数据项，插入与查找只需接近常量的时间：O(1)时间级。而且编程很容易实现。哈希表的缺点：它是基于数组的，数组一旦被创建，就难以拓展；某些哈希表的填充因子（填入的元素个数/哈希表长度)过大，性能会急剧下降。

         Hash函数在多个领域均有应用，而在数字签名和数据库实现时又用的最多，比如基于hash的索引，是最好的单值查找索引；同时，在当前数据爆炸的场景下，执行相似item的查找时，在内存受限时，均可以采取LSH（local sensitive hash）进行分段处理。具体用途很多，不赘述，下面介绍一些常用的知识：hash函数本质；简单的hash函数生成法；hash的冲突消解；

一个国外牛人的个人网站，有非常全面的hash算法列表：http://burtleburtle.net/bob/hash/

1 hash的本质

还可以参考这里http://blog.csdn.net/u013074465/article/details/40504975

Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围。把大范围映射到一个小范围的目的往往是为了节省空间。在考虑使用Hash函数之前，需要明白它的几个限制：

       （1）Hash的主要原理就是把大范围映射到小范围；所以，你输入的实际值的个数必须与小范围相当或者比它更小。不然冲突就会很多。
　　（2） 由于Hash逼近单向函数；所以，你可以用它来对数据进行加密。
　　（3）不同的应用对Hash函数有着不同的要求；比如，用于加密的Hash函数主要考虑它和单项函数的差距，而用于查找的Hash函数主要考虑它映射到小范围的冲突率。

Hash函数好坏非评判标准：简单和均匀。
    　简单指散列函数的计算简单快速；
    　均匀指对于关键字集合中的任一关键字，散列函数能以等概率将其映射到表空间的任何一个位置上。也就是说，散列函数能将子集K随机均匀地分布在表的地址集{0，1，…，m-1}上，以使冲突最小化。

2 常用hash生成方法

常用的散列函数构造有7种方法，1，直接定址法； 2，数字分析法； 3 ，平方取中法；4，除留余数法；5，相乘取整法；6，伪随机数法；7，折叠法

（1）直接寻址法

取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。

即Hash(key) = key 或Hash(key) = a * key + b，其中a,b为常数。

（2）数字分析法

分析一组数据，比如某班学生的出生年月日发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，冲突的几率会很大，但是发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别较大，如果用后几位构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法是找出数字的规律，尽可能利用这些数字构造冲突几率低的散列地址。

（3）平方取中法

   
　具体方法：先通过求关键字的平方值扩大相近数的差别，然后根据表长度取中间的几位数作为散列函数值。又因为一个乘积的中间几位数和乘数的每一位都相关，所以由此产生的散列地址较为均匀。
　【例】将一组关键字(0100，0110，1010，1001，0111)平方后得    (0010000，0012100，1020100，1002001，0012321)
　若取表长为1000，则可取中间的三位数作为散列地址集：
    (100，121，201，020，123)。
相应的散列函数用C实现很简单：

int Hash(int key){ //假设key是4位整数
  key *= key;
  key /= 100;       //先求平方值，后去掉末尾的两位数
  return key ％ 1000; //取中间三位数作为散列地址返回
}

（4）除余法

    　该方法是最为简单常用的一种方法。它是以表长m来除关键字，取其余数作为散列地址，即 h(key)=key％m
    　该方法的关键是选取m。选取的m应使得散列函数值尽可能与关键字的各位相关。m最好为素数。
　【例】若选m是关键字的基数的幂次，则就等于是选择关键字的最后若干位数字作为地址，而与高位无关。于是高位不同而低位相同的关键字均互为同义词。
　【例】若关键字是十进制整数，其基为10，则当m=100时，159，259，359，…，等均互为同义词。

（5）相乘取整法

    　该方法包括两个步骤：首先用关键字key乘上某个常数A(0<A<1)，并抽取出key.A的小数部分；然后用m乘以该小数后取整。即：  
    　该方法最大的优点是选取m不再像除余法那样关键。比如，完全可选择它是2的整数次幂。虽然该方法对任何A的值都适用，但对某些值效果会更好。           
    　该函数的C代码为：

int Hash(int key){
   double d=key *A; //不妨设A和m已有定义
   return (int)(m*(d-(int)d));//(int)表示强制转换后面的表达式为整数
}

（6）随机数法

    　选择一个随机函数，取关键字的随机函数值为它的散列地址，即
         h(key) = random(key)
　其中random为伪随机函数，但要保证函数值是在0到m-1之间。

（7） 折叠法

将关键字分割成位数相同的几个部分（最后一部分位数可以不同），然后取这几个部分的叠加和（舍弃进位）作为哈希地址。

关键字位数很多，而且关键字中每一位数字分布大致均匀时，可以采用折叠法。

3 处理hash冲突

1)冲突是如何产生的？

      上文中谈到，哈希函数是指如何对关键字进行编址的，这里的关键字的范围很广，可视为无限集，如何保证无限集的原数据在编址的时候不会出现重复呢？规则本身无法实现这个目的。

举一个例子，仍然用班级同学做比喻，现有如下同学数据：张三，李四，王五，赵刚，吴露…..
假如我们编址规则为取姓氏中姓的开头字母在字母表的相对位置作为地址，则会产生如下的哈希表

…

…

..

我们注意到，灰色背景标示的两行里面，关键字王五，吴露被编到了同一个位置，关键字张三，赵刚也被编到了同一个位置。老师再拿号来找张三，座位上有两个人，”你们俩谁是张三？”

2)如何解决冲突问题

既然不能避免冲突，那么如何解决冲突呢，显然需要附加的步骤。通过这些步骤，以制定更多的规则来管理关键字集合，通常的办法有:

a)开放地址法

开放地执法有一个公式：Hi=(H(key)+di) MOD m i=1,2,…,k(k<=m-1)

其中，m为哈希表的表长。di 是产生冲突的时候的增量序列。如果di值可能为1,2,3,…m-1，称线性探测再散列。

会出现的问题：一次聚集，即使表相对较空，这样占据的单元也会开始形成一些区块，散列到区块中的任何关键字都要经过多次探测才能解决冲突，然后该关键字又加入到相应块区中。

如果di取1，则每次冲突之后，向后移动1个位置.如果di取值可能为1,-1,2,-2,4,-4,9,-9,16,-16,…k*k,-k*k(k<=m/2) 

称二次探测再散列。

二次探测可以解决线性探测的一次聚集问题，但是会出现二次聚集：散列到同一位置上的那些元素将探测相同的备选单元。

为了解决上述的二次聚集，另一个解决冲突的方法是：双散列

比如选择di = i * Hash2(key)，即发生冲突时，我们将第二个散列函数应用到key并在距离Hash2(key)、 2Hash2(key)、……进行探测。

如果di取值可能为伪随机数列。称伪随机探测再散列。仍然以学生排号作为例子，

现有两名同学，李四，吴用。李四与吴用事先已排好序，现新来一名同学，名字叫王五，对它进行编制

   赵刚未来之前

   (a)线性探测再散列对赵刚进行编址，且di=1

   (b)二次探测再散列，且di=-2

   (c)伪随机探测再散列,伪随机序列为:5,3,2

b)再哈希法 

当散列表较满时，冲突增加，插入可能失败。于是建立另外一个大约两倍大的散列表（而且使用新的散列函数），扫描原来散列表，计算每个未删除元素的新的散列值，并将其插入到新表中。

缺点：这是非常昂贵的操作，运行时间O(N)，不过再散列不是经常发生，实际效果没那么差

c)链地址法

将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中。如下：

d.建立一个公共溢出区（比较常见于实际操作中）

       假设哈希函数的值域为[0,m-1],则设向量HashTable[0..m-1]为基本表，另外设立存储空间向量OverTable[0..v]用以存储发生冲突的记录。
经过以上方法，基本可以解决掉hash算法冲突的问题。

    还有许多用于散列表的方法，比如散列函数不好或装填因子过大，都会使堆积现象加剧。为了减少堆积的发生，不能像线性探查法那样探查一个顺序的地址序列(相当于顺序查找)，而应使探查序列跳跃式地散列在整个散列表中。衍生出二次探查法，双重散列表法。

参考资料：

http://hunteagle.iteye.com/blog/118551

数据结构（C语言版） 严蔚敏