写在前面
在分布式之Raft共识算法分析 一文中我们分析了当前比较常用的raft共识算法，通过raft算法我们可以很容易搭建集群并选举leader，然后由leader负责数据的写操作，这样也可以很容易的解决数据一致性的问题，但是只由leader来处理写操作，无疑就会让我们的系统退化为单机，系统性能也就可想而知了，本文就一起来看下如何解决这个问题。
1：万能的加一层
架构问题，一般都可以通过加一层来解决，那么我们这里的问题自然也是可以的，通过加一层代理，然后通过哈希算法来访问多个集群，就很容易的解决了集群单leader处理数据写请求的性能问题，此时架构可能如下图:
之后我们只需要在proxy执行简单的哈希就能定位由哪个集群来处理请求了，这样就达到了数据请求负载均衡的效果，如下图：
上图kye-01经过哈希就由集群A来处理了。之后，当需要增加系统的处理能力时只需要增加新的集群就可以了，假定我们增加了集群D,此时因为集群总个数变了，所以key哈希的结果部分也会改变，所以，在正式对外开始提供服务之前，我们需要迁移数据，现在假定我们有1000万的key，则要迁移的数据大概在75%，这个数据的迁移量还是有些大的，且如果集群数越大，这个数值也会越高，所以很明显，简单的哈希在这里是不适用的，此时我们可以考虑使用一致性哈希 来解决，首先我们将集群ABC映射到哈希环上，如下：
接着假设我们有key-1,key-2,key-3,则映射关系如下：
此时假定集群C不可用，则我们只需要迁移集群B和集群C之间的数据到集群A就可以了，如下：
此时如果数据分配均匀的话，则迁移的数据量大概在33%左右，相比于普通哈希算法75%的数据迁移量，还要小得多了，并且当集群的个数越多时，这个值会越小，当有10个左右节点，一千万个key时，这个值大概在6%左右，所以一致性哈希算法实现负载均衡的容错性还是比较强的。当然这建立在数据分布均匀的前提下，当数据分布不均匀，即冷热不均时，也依然有问题，为了解决这个，我们需要引入虚拟节点的概念，来让节点均匀的分布在哈希环上，比如node-A，可以有虚拟节点node-A-1，node-A-2，node-A-3等，当映射到node-A-1时，再次映射到实际的节点node-A就行了，增加虚拟节点后可能如下图：
2：问题
2.1：增加虚拟节点为什么能够解决冷热不均
利用哈希算法的随机性，当虚拟节点足够多时，会均匀分布到哈希环上，从而解决冷热不均问题。
写在后面
小结
本文看了如何通过一层代理的方式来解决raft集群单leader写数据带来的写数据性能瓶颈问题，并分析了如何使用哈希，一致性哈希配合代理来完成数据访问的负载均衡。希望本文能够帮助到你，如果你有什么问题，就留言告诉我吧，咱们一起讨论！
