局部一致性哈希：通过缓存局部候选节点实现负载有界与最小变动

一致性哈希是分布式系统的基本技术，但环形方案除非使用大量虚拟节点，否则会出现较高的峰值到平均值负载比，而多探针方法在改善平衡性方面代价为分散的内存访问。本文引入局部一致性哈希（Local Rendezvous Hashing, LRH），它保留代币环，但限制最高随机权重（Highest Random Weight, HRW）选择在 C 个互不相同的相邻物理节点的缓存局部窗口内。LRH 通过一次二分查找定位键，枚举恰好 C 个互不相同的候选节点（使用预计算的下一个不同偏移量），并选择 HRW 获胜者（可选加权）。查找成本为 O(log|R| + C)。在固定拓扑存活变化下，固定候选过滤仅重新映射其原始获胜者已下线的键，实现零额外 churn。对于 N=5000、V=256（|R|=1.28M）、K=50M 且 C=8 的基准测试中，LRH 将最大/平均负载从 1.2785 降至 1.0947，实现 60.05 Mkeys/s，约为使用 8 个探针的多探针一致性哈希速度的 6.8 倍（8.80 Mkeys/s），同时接近其平衡性能（最大/平均 1.0697）。微基准测试表明，多探针分配主要受重复环形搜索和内存流量主导，而非探针生成算术。