1.概述通常，分布式存储系统和分布式缓存系统习惯于使用分布式哈希（DHT）算法来实现数据分区分配（路由）和负载均衡。普通的分布式哈希算法通过增加虚拟节点来划分物理热点区域，将负载分散到其他节点上，从而达到负载均衡的状态，但这并不能保证集群的负载一定很均衡。一种改进的一致性哈希算法，即具有边界因素的一致性哈希算法，严格控制各节点的负载，以获得更好的负载均衡效果[1][2]。2、普通的DHT算法假设有8个Object。通过下图的DHT算法：object0,1,2映射到虚拟节点vNode0:object0,1,2-->vNode0Object3,4,5映射到vNode1:object3,4,5-->vNode1Object6映射到vNode2:object6-->vNode2Object7映射到vNodeN:object7-->vNodeN很明显，vnode0和vNode1都有3个object，而vNode2和vNodeN都只丢了1个object，并且这里DHT算法的债务平衡因子不是很好。3、带负载边界因子的DHT算法假设有8个Object。通过DHTwithboundedloads算法如下图所示：第一轮映射：对象0,1,2需要映射到虚拟节点vNode0，但是vNode0的权重因子为2，所以只有对象0，1-->vNode0完成，对象2无法映射到节点vNode0；object3,4,5需要映射到虚拟节点vNode1：但是vNode1的权重因子为2，所以只完成object3，4-->vNode1，object5无法映射到节点vNode1；Object6映射到vNode2：object6-->vNode2Object7映射到vNodeN：object7-->vNodeN第二轮映射：Object2映射到vNode1，但是vNode1Weightfactor=0，收不到，继续到下一个节点，发现vNode2的权重因子为2，剩下的权重因子为1，可以映射，所以object2-->vNode2Object5映射到vNode2，但是vNode2的当前权重因子=0，接收不到，继续下一个节点，发现vNodeN的权重因子为2，剩下的权重因子为1，可以映射，所以对象5的最终映射结果-->vNodeN是object0,1映射到虚拟节点vNode0:object0,1-->vNode0Object3,4映射到vNode1:object3,4-->vNode1Object2,6映射到vNode2:object2,6-->vNode2Object5,7映射到vNodeN:object5,7-->vNodeN很明显，Vnode0，vNode1，vNode2，vNodeN的每个节点被分成了2个对象。显然，带负载边界因素的DHT算法的债务平衡优于普通DHT算法。这些节点的负载因子可以通过IO、CPU、MEM、Disk、Network等输入因子计算得出。参考文献[1]https://research.googleblog.com/2017/04/consistent-hashing-with-bounded-loads.html[2]https://medium.com/vimeo-engineering-blog/improving-load-平衡新的一致性哈希算法9f1bd75709ed
