面试题：分布式系统中哈希分区的基本原理是什么

Question

请阐述分布式系统里哈希分区的基础原理，并举例说明在简单的键值存储场景下，哈希分区是如何工作以实现数据分布的。

Answer 1

哈希分区基础原理

哈希分区是将数据通过哈希函数映射到不同的分区中。其核心思想是对数据的某个属性（通常是键值）应用哈希函数，该函数会将输入映射为一个固定范围的哈希值。根据这个哈希值，可以决定数据应存储在哪个分区。由于哈希函数的特性，理想情况下数据会相对均匀地分布在各个分区中，这样可以避免数据集中在某些特定的节点上，实现负载均衡。

简单键值存储场景下哈希分区的工作方式

假设我们有一个简单的键值存储系统，包含4个节点（节点0、节点1、节点2、节点3）。对于每个键值对，我们以键作为哈希函数的输入。例如，使用常见的取模哈希函数 hash(key) % N，其中 N 是节点数量（这里 N = 4）。

假设有以下键值对：(key1, value1)、(key2, value2)、(key3, value3)。

1. 对 key1 应用哈希函数，假设 hash(key1) = 123，那么 123 % 4 = 3，则 (key1, value1) 会被存储到节点3。
2. 对 key2 应用哈希函数，假设 hash(key2) = 456，那么 456 % 4 = 0，则 (key2, value2) 会被存储到节点0。
3. 对 key3 应用哈希函数，假设 hash(key3) = 789，那么 789 % 4 = 1，则 (key3, value3) 会被存储到节点1。

通过这种方式，不同的键值对依据其键的哈希值均匀地分布在各个节点上，实现了数据分布。