一致性哈希算法原理(二)

柔光的暖阳◎ 2022-04-22 17:40 175阅读 0赞

# 使用场景 #

现在我们假设有100台redis data服务器，一份数据101进来的时候，以散列公式hash(i)&100，计算所存放的服务器，假设hash(i) = i,那么数据被散列到标号为1的服务器,然后这个时候服务器新增了一台，然后散列公式为hash(i)%101，这个时候请求访问数据101的时候，被分配至0号服务器，但是其实这个时候数据是在1号服务器的。

## 所以这个时候大量的数据失效了（访问不到了）。 ##

所以这个时候，我们假设是新增了服务器，如果是持久化存储的，我们可以让服务器集群对数据进行重新散列，进行数据迁移，然后进行恢复，但是这个时候就意味着每次增减服务器的时候，集群就需要大量的通信，进行数据迁移，这个开销是非常大的。如果只是缓存，那么缓存就都失效了。所以这个时候怎么办？

## 我们可以看到，关键问题在于，服务器数量变动的时候，要能够保证旧的数据能够按照老的算法，计算到数据所在的服务器，而新的数据能够按照新的散列算法，计算出数据所在的服务器。 ##

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如上图，我们有ABCD四台服务器，这四台服务器被分配至0~232 的一个环上，比如0~230的存储在A服务器，230 +1~231 存储到B服务器上.....CD按照这样的进行均分。将我们的散列空间也划为0~232 ，然后数据进来后对232 取模，得到一个值K1，我们根据K1在环上所处的位置，得到所分配到的服务器，如图，K1被分配到B服务器。 这个时候，我们有一台服务器B失效了。

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我们可以看到，如果是B失效了，那么如果有持久化存储的，需要做数据恢复，将B的数据迁移至C即可，对于原本散列在A和D的数据，不需要做任何改变。 同理，如果我们是新增了服务器，那么只需要对一台服务器的数据迁移一部分至新加的服务器即可。

## 一致性hash算法，减少了数据映射关系的变动，不会像hash(i)%N那样带来全局的变动 ##

而且这样还有个好处，假设我们使用UID作为散列范围（即上面的232 ）,那么假设有部分UID的访问很频繁，而且这部分UID集中在B服务器上，那么就造成了B的负载远远高于其他服务器。这就是热点数据的问题。这个时候我们可以向B所在的UID空间添加服务器，减少B的压力。

## 其实还有个更好的解决办法：虚拟节点。 ##

上面说的情况是，使用真实的服务器作为节点散列在232 上。 我们假设，只有4台服务器（如上图），然后A上面有热点数据，结果A挂掉了，然后做数据恢复，A的数据迁移至B，然后B需要承受A+B的数据，也承受不住，也挂了。。。。然后继续CD都挂了。这就造成了

## 雪崩效应。 ##

上面会造成雪崩效应的原因分析：  
如果不存在热点数据的时候，每台机器的承受的压力是M/2(假设每台机器的最高负载能力为M)，原本是不会有问题的，但是，这个时候A服务器由于有热点数据挂了，然后A的数据迁移至B，导致B所需要承受的压力变为M（还不考虑热点数据访问的压力），所以这个失败B是必挂的，然后C至少需要承受1.5M的压力。。。。然后大家一起挂。。。  
所以我们通过上面可以看到，之所以会大家一起挂，原因在于如果一台机器挂了，那么它的压力全部被分配到一台机器上，导致雪崩。

## 如果我们A挂了以后，数据被平均分配到BCD上，每台机器多承受M/6的压力，然后大家就都不会挂啦（不考虑热点数据）。 ##

这里引入虚拟节点，如图：

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环上的空间被划分为8份，然后A存储A1和A2。。。  
这个时候，如果A服务器挂了，访问压力会分配至C2和D1，也就是C和D服务器，而不是像前面，全部被分配到B上。

## 引入虚拟节点，主要在于，如果一台服务器挂了，能够将压力引流至不同的服务器。 ##

# 总结：一致性hash算法（DHT）通过减少影响范围的方式解决了增减服务器导致的数据散列问题，从而解决了分布式环境下负载均衡问题，如果存在热点数据，那么通过增添节点的方式，对热点区间进行划分，将压力分配至其他服务器。重新达到负载均衡的状态。 #

tair的负载均衡就是采用的一致性hash算法啦~~~  
一致性hash算法在分布式环境中应用的很广，只要是涉及到分布式存储的负载均衡问题，一致性hash都是很好的解决的方案。

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