前言
负载均衡这个概念，几乎在所有支持高可用的技术栈中都存在，例如微服务、分库分表、各大中间件（MQ、Redis、MyCat、Nginx、ES）等，也包括云计算、云调度、大数据中也是炙手可热的词汇。
负载均衡策略主要分为静态与动态两大类：
- 静态调度算法： 指配置后只会依据配置好的策略进行请求分发的算法。
- 动态调度算法： 指配置后会根据线上情况（网络/CPU 负载/磁盘 IO 等）来分发请求。
但负载均衡算法数量并不少，本篇主要对于一些常用且高效的负载策略进行剖析。
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基本的负载算法
如果聊到最基本的负载均衡算法，那么相信大家多少都有了解，例如：轮询、随机、权重等这类算法。特点就在于实现简单，先来快速过一遍基本的算法实现。
轮询算法
轮询算法是最为简单、也最为常见的算法，也是大多数集群情况下的默认调度算法，这种算法会按照配置的服务器列表，按照顺序依次分发请求，所有服务器都分发一遍后，又会回到第一台服务器循环该步骤。
Java 代码实现如下：
// 服务类：主要用于保存配置的所有节点 public class Servers { // 模拟配置的集群节点 public static List<String> SERVERS = Arrays.asList( "44.120.110.001:8080", "44.120.110.002:8081", "44.120.110.003:8082", "44.120.110.004:8083", "44.120.110.005:8084" ); } // 轮询策略类：实现基本的轮询算法 public class RoundRobin{ // 用于记录当前请求的序列号 private static AtomicInteger requestIndex = new AtomicInteger(0); // 从集群节点中选取一个节点处理请求 public static String getServer(){ // 用请求序列号取余集群节点数量，求得本次处理请求的节点下标 int index = requestIndex.get() % Servers.SERVERS.size(); // 从服务器列表中获取具体的节点IP地址信息 String server = Servers.SERVERS.get(index); // 自增一次请求序列号，方便下个请求计算 requestIndex.incrementAndGet(); // 返回获取到的服务器IP地址 return server; } } // 测试类：测试轮询算法 public class Test{ public static void main(String[] args){ // 使用for循环简单模拟10个客户端请求 for (int i = 1; i <= 10; i++){ System.out.println("第"+ i + "个请求：" + RoundRobin.getServer()); } } } /******输出结果*******/ 第1个请求：44.120.110.001:8080 第2个请求：44.120.110.002:8081 第3个请求：44.120.110.003:8082 第4个请求：44.120.110.004:8083 第5个请求：44.120.110.005:8084 第6个请求：44.120.110.001:8080 第7个请求：44.120.110.002:8081 第8个请求：44.120.110.003:8082 第9个请求：44.120.110.004:8083 第10个请求：44.120.110.005:8084
上述案例中，整个算法的实现尤为简单，就是通过一个原子计数器记录当前请求的序列号，然后直接通过 % 集群中的服务器节点总数，最终得到一个具体的下标值，再通过这个下标值，从服务器 IP 列表中获取一个具体的 IP 地址。
轮询算法的优势：
- 算法实现简单，请求分发效率够高。
- 能够将所有请求均摊到集群中的每个节点上。
- 易于后期弹性伸缩，业务增长时可以拓展节点，业务萎靡时可以缩减节点。
轮询算法的劣势：
- 对于不同配置的服务器无法合理照顾，无法将高配置的服务器性能发挥出来。
- 由于请求分发时，是基于请求序列号来实现的，所以无法保证同一客户端的请求都是由同一节点处理的，因此需要通过 session 记录状态时，无法确保其一致性。
轮询算法的应用场景：
- 集群中所有节点硬件配置都相同的情况。
- 只读不写，无需保持状态的情景。
随机算法
随机算法的实现也非常简单，也就是当客户端请求到来时，每次都会从已配置的服务器列表中随机抽取一个节点处理。
实现如下：
// 随机策略类：随机抽取集群中的一个节点处理请求 public class Random { // 随机数产生器，用于产生随机因子 static java.util.Random random = new java.util.Random(); public static String getServer(){ // 从已配置的服务器列表中，随机抽取一个节点处理请求 return Servers.SERVERS.get(random.nextInt(Servers.SERVERS.size())); } }
上述该算法的实现，非常明了，通过 java.util 包中自带的 Random 随机数产生器，从服务器列表中随机抽取一个节点处理请求，该算法的结果也不测试了，大家估计一眼就能看明白。
随机算法的优势：个人看来该算法单独使用的意义并不大，一般会配合下面要讲的权重策略协同使用。
随机算法的劣势：
- 无法合理的将请求均摊到每台服务器节点。
- 由于处理请求的目标服务器不明确，因此也无法满足需要记录状态的请求。
- 能够在一定程度上发挥出高配置的机器性能，但充满不确定因素。
权重算法
权重算法是建立在其他基础算法之上推出的一种概念，权重算法并不能单独配置，因为权重算法无法做到请求分发的调度，所以一般权重会配合其他基础算法结合使用。
如：轮询权重算法、随机权重算法等，这样可以让之前的两种基础调度算法更为“人性化”一些。
权重算法是指对于集群中的每个节点分配一个权重值，权重值越高，该节点被分发的请求数也会越多，反之同理。
这样做的好处十分明显，也就是能够充分考虑机器的硬件配置，从而分配不同权重值，做到“能者多劳”。
那如何实现呢，先来看看随机权重的实现：
public class Servers{ // 在之前是Servers类中再加入一个权重服务列表 public static Map<String, Integer> WEIGHT_SERVERS = new LinkedHashMap<>(); static { // 配置集群的所有节点信息及权重值 WEIGHT_SERVERS.put("44.120.110.001:8080",17); WEIGHT_SERVERS.put("44.120.110.002:8081",11); WEIGHT_SERVERS.put("44.120.110.003:8082",30); } } // 随机权重算法 public class Randomweight { // 初始化随机数生产器 static java.util.Random random = new java.util.Random(); public static String getServer(){ // 计算总权重值 int weightTotal = 0; for (Integer weight : Servers.WEIGHT_SERVERS.values()) { weightTotal += weight; } // 从总权重的范围内随机生成一个索引 int index = random.nextInt(weightTotal); System.out.println(index); // 遍历整个权重集群的节点列表，选择节点处理请求 String targetServer = ""; for (String server : Servers.WEIGHT_SERVERS.keySet()) { // 获取每个节点的权重值 Integer weight = Servers.WEIGHT_SERVERS.get(server); // 如果权重值大于产生的随机数，则代表此次随机分配应该落入该节点 if (weight > index){ // 直接返回对应的节点去处理本次请求并终止循环 targetServer = server; break; } // 如果当前节点的权重值小于随机索引，则用随机索引减去当前节点的权重值， // 继续循环权重列表，与其他的权重值进行对比， // 最终该请求总会落入到某个IP的权重值范围内 index = index - weight; } // 返回选中的目标节点 return targetServer; } public static void main(String[] args){ // 利用for循环模拟10个客户端请求测试 for (int i = 1; i <= 10; i++){ System.out.println("第"+ i + "个请求：" + getServer()); } } } /********运行结果********/ 第1个请求：44.120.110.003:8082 第2个请求：44.120.110.001:8080 第3个请求：44.120.110.003:8082 第4个请求：44.120.110.003:8082 第5个请求：44.120.110.003:8082 第6个请求：44.120.110.003:8082 第7个请求：44.120.110.003:8082 第8个请求：44.120.110.001:8080 第9个请求：44.120.110.001:8080 第10个请求：44.120.110.002:8081
上面这个算法对比之前的基本实现，可能略微有些复杂难懂，我们先上个图：
仔细观看上图后，逻辑应该会清晰很多，大体捋一下思路：
- 先求和所有的权重值，再随机生成一个总权重之内的索引。
- 遍历之前配置的服务器列表，用随机索引与每个节点的权重值进行判断。如果小于，则代表当前请求应该落入目前这个节点；如果大于，则代表随机索引超出了目前节点的权重范围，则减去当前权重，继续与其他节点判断。
- 最终随机出的索引总会落入到一个节点的权重范围内，最后返回对应的节点 IP。
这样一分析下来，估摸着各位小伙伴应该都理解了，接着再来看看轮询权重算法的实现：
// 轮询权重算法 public class RoundRobinweight { private static AtomicInteger requestCount = new AtomicInteger(0); public static String getServer(){ int weightTotal = 0; for (Integer weight : Servers.WEIGHT_SERVERS.values()) { weightTotal += weight; } String targetServer = ""; int index = requestCount.get() % weightTotal; requestCount.incrementAndGet(); for (String server : Servers.WEIGHT_SERVERS.keySet()) { Integer weight = Servers.WEIGHT_SERVERS.get(server); if (weight > index){ targetServer = server; break; } index = index - weight; } return targetServer; } public static void main(String[] args){ for (int i = 1; i <= 10; i++){ System.out.println("第"+ i + "个请求：" + getServer()); } } } /********运行结果*********/ 第1个请求：44.120.110.001:8080 第2个请求：44.120.110.001:8080 第3个请求：44.120.110.001:8080 第4个请求：44.120.110.001:8080 第5个请求：44.120.110.001:8080 第6个请求：44.120.110.001:8080 第7个请求：44.120.110.001:8080 第8个请求：44.120.110.001:8080 第9个请求：44.120.110.001:8080 第10个请求：44.120.110.001:8080
观察上述中的案例，此刻会发现出端倪，代码实现过程相同，但此刻的输出结果，竟然全部请求都被分发到了 44.120.110.001:8080 这个节点，这是为什么呢？
因为此时是通过请求序列号去进行判断的，所以最终效果会成为：
- 前 17 个请求会交给 44.120.110.001:8080 节点。
- 后续 11 个请求会交给 44.120.110.002:8081 节点。
- 最后 30 个请求会交给 44.120.110.003:8082 节点。
- 然后持续重复该过程.....
此时似乎离我们预期的负载效果发生了偏离，如果采用这种方案去实现轮询权重算法，最终会将一个集群变为单点服务，这显然并不是期待中的效果，因此需要一种新的方式去实现，那么又该如何去做呢？
此时需要牵扯到一种请求调度的高级算法：平滑加权轮询算法。
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平滑加权轮询算法
平滑轮询加权算法的本质就是为了解决之前实现方式中所存在的问题，能够将请求均匀的按照权重值分发到每台机器。
这种算法设计的非常巧妙，实现过程也尤为有趣，我们一起来看看：
// 权重服务器的配置类 public class Servers { public static Map<String, Integer> WEIGHT_SERVERS = new LinkedHashMap<>(); static { // 权重值设置的略微小一点，方便后续理解算法 WEIGHT_SERVERS.put("44.120.110.001:8080",3); WEIGHT_SERVERS.put("44.120.110.002:8081",2); WEIGHT_SERVERS.put("44.120.110.003:8082",1); } } // 权重类 public class Weight { // 节点信息 private String server; // 节点权重值 private Integer weight; // 动态权重值 private Integer currentWeight; // 构造方法 public Weight() {} public Weight(String server, Integer weight, Integer currentWeight) { this.server = server; this.weight = weight; this.currentWeight = currentWeight; } // 封装方法 public String getServer() { return server; } public void setServer(String server) { this.server = server; } public Integer getWeight() { return weight; } public void setWeight(Integer weight) { this.weight = weight; } public Integer getCurrentWeight() { return this.currentWeight; } public void setCurrentWeight(Integer currentWeight) { this.currentWeight = currentWeight; } } public class RoundRobinWeight { // 初始化存储每个节点的权重容器 private static Map<String,Weight> weightMap = new HashMap<>(); // 计算总权重值，只需要计算一次，因此放在静态代码块中执行 private static int weightTotal = 0; static { sumWeightTotal(); } // 求和总权重值，后续动态伸缩节点时，再次调用该方法即可。 public static void sumWeightTotal(){ for (Integer weight : Servers.WEIGHT_SERVERS.values()) { weightTotal += weight; } } // 获取处理本次请求的具体服务器IP public static String getServer(){ // 判断权重容器中是否有节点信息 if (weightMap.isEmpty()){ // 如果没有则将配置的权重服务器列表挨个载入容器 Servers.WEIGHT_SERVERS.forEach((servers, weight) -> { // 初始化时，每个节点的动态权重值都为0 weightMap.put(servers, new Weight(servers, weight, 0)); }); } // 每次请求时，更改动态权重值 for (Weight weight : weightMap.values()) { weight.setCurrentWeight(weight.getCurrentWeight() + weight.getWeight()); } // 判断权重容器中最大的动态权重值 Weight maxCurrentWeight = null; for (Weight weight : weightMap.values()) { if (maxCurrentWeight == null || weight.getCurrentWeight() > maxCurrentWeight.getCurrentWeight()){ maxCurrentWeight = weight; } } // 最后用最大的动态权重值减去所有节点的总权重值 maxCurrentWeight.setCurrentWeight(maxCurrentWeight.getCurrentWeight() - weightTotal); // 返回最大的动态权重值对应的节点IP return maxCurrentWeight.getServer(); } public static void main(String[] args){ // 使用for循环模拟6次请求 for (int i = 1; i <= 6; i++){ System.out.println("第"+ i + "个请求：" + getServer()); } } } /********输出结果********/ 第1个请求：44.120.110.001:8080 第2个请求：44.120.110.002:8081 第3个请求：44.120.110.001:8080 第4个请求：44.120.110.003:8082 第5个请求：44.120.110.002:8081 第6个请求：44.120.110.001:8080
先看结果，对比之前的实现方式而言，该算法在分发请求时，确实均匀了很多很多。
而且请求分发的数量与我们配置的权重值也恰巧相符合：
- 44.120.110.001:8080：3 次
- 44.120.110.002:8081：2 次
- 44.120.110.003:8082：1 次
这是不是很神奇？如何做到的呢，接下来简单聊一下该算法的核心思想。
在之前的权重算法中，服务器列表中只有两个值：服务器 IP、对应的权重值，而在当前这种算法中，需要再引入一个动态权重值的概念。
所以我们再上述案例中，将服务器的列表抽象成了一个 Weight 类，在该类中除开原本的 servers、weight 之外，多添加了一个字段 currentWeight，用于记录每个节点的动态权重（该值是变化的）。
在该算法中，会先计算已配置的权重值总和，然后第一次请求，会初始化权重容器 weightMap，将每个配置的节点都封装成一个 Weight 对象，并将其动态权重值初始化为 0。
如下：
- Weight("server":"44.120.110.001:8080","weight":3,"currentWeight":0)
- Weight("server":"44.120.110.002:8081","weight":2,"currentWeight":0)
- Weight("server":"44.120.110.003:8082","weight":1,"currentWeight":0)
OK，至此准备工作就绪，接下来是算法的核心过程，主要分为三步：
- 用原本的动态权重值加一次每个节点的静态权重值，计算出新的动态权重值。
- 遍历权重容器，找出动态权重值最大的节点，将其作为处理本次请求的节点。
- 用最大的动态权重值减去已配置的静态权重值总和，为一下轮分发做准备。
结合上述的算法过程和前面给出的案例，把整个过程摊开剖析一次：
上表中列出了六次请求的处理过程，整个过程到最后，动态权重值又会回归初始值：0,0,0，然后开启新的一轮计算，周而复始之，格外的神奇^_^。
平滑加权轮询算法也是应用最为广泛的轮询算法，在 Dubbo、Robbin、Nginx、Zookeeper 等一些集群环境中，当你配置了权重时，默认采用的就是该算法作为请求分发的策略。
一致性哈希算法
其实平滑加权轮询算法对于请求分发而言，是一种比较优秀的策略了，不过前面分析的所有策略，都存在一个致命问题：不能确保同一客户端的所有请求都分发在同一台服务器处理，因此无法实现有状态的请求。
好比最简单的登录功能，客户端发送请求登录成功，然后将其登录的状态保存在 session 中，结果客户端的第二次请求被分发到了另外一台机器。
由于第二台服务器 session 中没有相关的登录信息，因此会要求客户端重新登录，这显然造成的用户体验感是极差的，那么对于这种问题又该如何解决呢？
主要有两种方案：
- 采用外部中间件存储 session，例如 Redis，然后从 Redis 中获取登录状态。
- 采用特殊的请求分发策略，确保同一客户端的所有请求都会去到同一台机器上处理。
一致性哈希算法就是一种能够能够确保同一客户端的所有请求都会被分发到同一台机器的策略，不过一致性哈希算法依旧会存在问题，就是当集群中某个节点下线，或者集群出现拓展时，那么也会影响最终分发的目标机器。
所以一般一致性哈希算法并不能 100% 解决 session 一致性的问题，因此该算法一般很少用于网关层的请求分发，更多的场景是应用在分布式缓存等情况，接下来一起来看看。
通过其他分发算法实现缓存
在讲解一致性哈希算法之前，大家先来简单理解一下一致性哈希算法的产生背景。
先思考一个问题：假设目前单台缓存服务器无法承担外部的访问压力，此刻会如何去做呢？
答案是增加新的缓存服务器节点，拓展出一个集群对外提供服务。
好的，那问题又来了，现在缓存服务器是一个集群环境，此刻来了一个请求后该落入哪个节点呢？
假设采用轮询策略，那么写入 xxx 缓存信息的请求被分发到了第一个节点，客户端读取 xxx 时，请求又被分发到了第三个节点上，那么显然是读不到之前的缓存。
而且最关键的是，一般的轮询策略都是需要基于集群的节点数量进行请求分发的，因此集群中的节点一旦出现伸缩，最终会导致所有缓存内容全部失效。
就拿最基本的取模轮询来说，原本集群是 3 个节点，所以是基于取模 3 去分发请求，结果有台节点宕机了，成为了取模 2，那最后整个缓存系统分发请求完全乱套.....
如果采用随机策略.....，更不靠谱.....
因此在这种需求背景下，大名鼎鼎的一致性哈希算法问世了，一致性哈希算法其实也使用的取模方式，只是，刚才描述的取模轮询法是对服务器的数量进行取模，而一致性哈希算法是对 2^32 取模，什么意思呢？我们一点点来讲。
致性哈希核心-哈希环
实现一致性哈希算法的核心结构在于哈希环，前面讲到过一致性哈希是基于 2^32 做取模。
那么首先可以将二的三十二次方想象成一个圆，这个圆总共由 2^32 个点组成，如下：
圆环的正上方第一个点代表 0，0 右侧的点按照 1、2、3、4....的顺序依此类推，直到 2^32-1，也就是说 0 左侧的第一个点代表着 2^32-1。
最终这个在逻辑上由 2^32 个点组成的圆，被称为哈希环。
结合之前的缓存案例，假设有四台缓存服务器 A、B、C、D，然后再通过每台服务器的 IP 哈希值取模 2^32，最终必然会得到一个 2^32 范围之内的整数，这个数在哈希环上定然也对应着一个点。
那么每台服务器的 IP 就可以映射到哈希环上，如下：
到此时，服务器已经和哈希环建立起了联系，那么此时当客户端发送请求时，又可以通过相同的计算方式，将客户端需要操作的缓存 Key 进行相同的哈希取模，然后同样将其映射到哈希环上。
例如写入一条缓存 name=竹子，如下：
那么此时该缓存纠结要落入到哪台服务器呢？答案是 B，为什么？因为在哈希环结构中，沿着顺时针方向走，遇到的第一台服务器是 B，所以最终会落到 B 服务器上。
当然，如果一致性哈希算法被用于请求分发，那么就以用户的 IP 作为哈希取模的条件，这样就能确保同一个客户端的所有请求都会被分发到同一台服务器。
一致性哈希算法中，就利用哈希环结构+哈希取模判断每个请求该落入的服务器，由于服务器 IP、客户端 IP 或缓存的 Key 都是相同的，所以在服务器数量不变的情况，相同的哈希条件进行哈希取模，最终计算出来的值永远都是相同的。
然后再通过计算出的值，在哈希环结构上进行顺时针查找，能够定位到的服务器也是相同的，所以相同属性的请求永远会落入到同一服务器。
哈希环的映射偏移问题
经过上述分析后，好像发现一致性哈希算法没啥大毛病，但上述中属于“理想状态”
可偏偏理想很丰满，现实却很骨感，实际映射服务器 IP 的过程中，可能会出现如下情况：
由于服务器 IP 哈希取模后，无法确保哈希得到的数字能够均匀分布，因此就有可能造成如上情况，所有的服务器IP都被映射在“一块儿”，最终导致 A 服务器承载了 90% 以上的访问压力。
映射偏移造成的宕机连锁反应
接上述，如果服务器 IP 映射在哈希环上出现偏移，在大流量的冲击下，这种情况很容易导致整个集群崩塌，首先是A扛不住并发冲击，宕机下线，紧接着流量交给 B，B 也扛不住，接着宕机，然后 C.....
因此哈希环映射偏移问题可能会造成的一系列连锁反应，所以在一致性哈希算法中，为了确保整个集群的健壮性，提出了一种虚拟节点的概念来解决此问题。
虚拟节点其实本质上就是真实服务器节点的复制品，虚拟节点映射的 IP 都是指向于真实服务器的。
就类似平时 .EXE 软件的快捷方式，现在为 QQ 创建了一个快捷方式，然后拷贝到了十个不同的目录下，但本质上这十个快捷方式指向的启动文件都是相同 exe 程序。
哈希环中的虚拟节点也同理，如下：
从上图中可以看出，A、B、C、D 四台服务器分别都映射出了一个虚拟节点，引入虚拟节点后会明显感觉出来，原本 A 服务器需要承载 90% 以上的流量，但此刻映射出的虚拟节点大大减轻了 A 的压力，将流量均摊到了集群中的每个节点。
在一致性哈希算法的实际应用场景中，绝非只映射一个虚拟节点，往往会为一个真实节点映射数十个虚拟节点，以便于减小哈希环偏移所带来的影响。
同时，虚拟节点的数量越多，请求在分发时也能更均匀的分布，哈希环最终结构如下：
ava 实现一致性哈希算法
讲了这么多，那么一致性哈希算法究竟如何实现呢？接下来一起看看：
public class Servers { public static List<String> SERVERS = Arrays.asList( "44.120.110.001:8080", "44.120.110.002:8081", "44.120.110.003:8082", "44.120.110.004:8083", "44.120.110.005:8084" ); } public class ConsistentHash { // 使用有序的红黑树结构，用于实现哈希环结构 private static TreeMap<Integer,String> virtualNodes = new TreeMap<>(); // 每个真实节点的虚拟节点数量 private static final int VIRTUAL_NODES = 160; static { // 对每个真实节点添加虚拟节点，虚拟节点会根据哈希算法进行散列 for (String serverIP : Servers.SERVERS) { // 将真实节点的IP映射到哈希环上 virtualNodes.put(getHashCode(serverIP), serverIP); // 根据设定的虚拟节点数量进行虚拟节点映射 for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++){ // 计算出一个虚拟节点的哈希值（只要不同即可） int hash = getHashCode(serverIP + i); // 将虚拟节点添加到哈希环结构上 virtualNodes.put(hash, serverIP); } } } public static String getServer(String IP){ int hashCode = getHashCode(IP); // 得到大于该Hash值的子红黑树 SortedMap<Integer, String> sortedMap = virtualNodes.tailMap(hashCode); // 得到该树的第一个元素，也就是最小的元素 Integer treeNodeKey = sortedMap.firstKey(); // 如果没有大于该元素的子树了，则取整棵树的第一个元素，相当于取哈希环中的最小元素 if (sortedMap == null) treeNodeKey = virtualNodes.firstKey(); // 返回对应的虚拟节点名称 return virtualNodes.get(treeNodeKey); } // 哈希方法：用于计算一个IP的哈希值 public static int getHashCode(String IP){ final int p = 1904390101; int hash = (int)1901102097L; for (int i = 0; i < IP.length(); i++) hash = (hash ^ IP.charAt(i)) * p; hash += hash << 13; hash ^= hash >> 7; hash += hash << 3; hash ^= hash >> 17; hash += hash << 5; // 如果算出来的值为负数则取其绝对值 if (hash < 0) hash = Math.abs(hash); return hash; } public static void main(String[] args){ // 用for循环模拟五个不同的IP访问 for (int i = 1; i <= 5; i++){ System.out.println("第"+ i + "个请求：" + getServer("192.168.12.13"+i)); } System.out.println("-----------------------------"); // 用for循环模拟三个相同的IP访问 for (int i = 1; i <= 3; i++){ System.out.println("第"+ i + "个请求：" + getServer("192.168.12.131")); } } } /********输出结果*******/ 第1个请求：44.120.110.002:8081 第2个请求：44.120.110.003:8082 第3个请求：44.120.110.004:8083 第4个请求：44.120.110.003:8082 第5个请求：44.120.110.004:8083 ----------------------------- 第1个请求：44.120.110.002:8081 第2个请求：44.120.110.002:8081 第3个请求：44.120.110.002:8081
上述便是 Java 实现一致性哈希算法的全过程，其实并不难理解，里面用到了 TreeMap 实现了哈希环结构，并且指定了每个服务器节点的虚拟节点数量，同时实现了一个简单的哈希方法，用于计算入参的哈希值。
算法过程如下：
- 启动时先根据指定的数量，映射对应的虚拟节点数量在哈希环上。
- 通过计算客户端哈希值，然后在哈希环上取得大于该值的节点，然后返回对应的 IP。由于哈希环是取顺时针方向的第一个节点作为处理请求的目标服务器，所以获取大于该哈希值的节点中的第一个节点即可。
- 如果哈希环中没有大于客户端哈希值的节点，那么则将这些客户端的请求分发到整个 Map 上的第一台服务器，从此实现哈希闭环。
一致性哈希算法由于其特性，因此一般多被用于分布式缓存中的集群分片，尤其是 MemCache 的缓存分片，就是采用一致性哈希算法实现的。
而 Redis 自身推出的 RedisCluster 分片集群中，也借用了一致性哈希算法的思想，不过进行了改版实现，内部采用 CRC16+HashSolt 实现了缓存分片，但核心思想也是相同的。
当然，文中给出的算法过程都是较为简单的实现，如若想要参考完整的实现，可以参考 ：
- Dubbo 的 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance 包
- 或参考 SpringCloudRibbon 的 com.netflix.loadbalancer 包下的实现
