一致性哈希

Dear 丶 2022-08-02 11:42 197阅读 0赞

基本哈希知识：[hash函数的基本知识][hash]

最常规的方式莫过于hash取模的方式。比如集群中可用机器适量为N，那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K) mod N对应的机器。的确，这种结构是简单的，也是实用的。但是在一些高速发展的web系统中，这样的解决方案仍有些缺陷。随着系统访问压力的增长，缓存系统不得不通过增加机器节点的方式提高集群的相应速度和数据承载量。增加机器意味着按照hash取模的方式，在增加机器节点的这一时刻，大量的缓存命不中，缓存数据需要重新建立，甚至是进行整体的缓存数据迁移，瞬间会给DB带来极高的系统负载，设置导致DB服务器宕机。

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题。

一致性哈希的基本思想是：使用相同的哈希算法将数据和结点（存储数据的服务器）都映射到环形哈希地址空间中；使其在移除或添加结点时，能尽可能小地改变已存在键值的映射关系。该算法能够很好地解决在大型P2P动态网络拓扑中分布存储和路由。分布式缓存设计核心点：在设计分布式cache系统的时候，我们需要让key的分布均衡，并且在增加cache server后，cache的迁移做到最少。

# 判定哈希算法的标准 #

一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义：

1、平衡性(Balance)

平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。

2、单调性(Monotonicity)

单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，**又有新的缓冲加入到系统中**。**哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去**，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。

3、分散性(Spread)

在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是**相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的**，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。**好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性**。

4、负载(Load)

负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同 的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。

# 一致性hash的操作思想 #

## **把数据通过一定的hash算法处理后映射到环上** ##

现在我们将object1、object2、object3、object4四个对象通过特定的Hash函数计算出对应的key值，然后散列到Hash环上。如下图：

Hash(object1) = key1；

Hash(object2) = key2；

Hash(object3) = key3；

Hash(object4) = key4；

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# **将机器通过hash算法映射到环上** #

在采用一致性哈希算法的分布式集群中将新的机器加入，其原理是通过使用与对象存储一样的Hash算法将机器也映射到环中（一般情况下对机器的hash计算是采用机器的IP或者机器唯一的别名作为输入值），然后以顺时针的方向计算，将所有对象存储到离自己最近的机器中。

假设现在有NODE1，NODE2，NODE3三台机器，通过Hash算法得到对应的KEY值，映射到环中，其示意图如下：

Hash(NODE1) = KEY1;

Hash(NODE2) = KEY2;

Hash(NODE3) = KEY3;

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通过上图可以看出对象与机器处于同一哈希空间中，这样按顺时针转动object1存储到了NODE1中，object3存储到了NODE2中，object2、object4存储到了NODE3中。在这样的部署环境中，hash环是不会变更的，因此，通过算出对象的hash值就能快速的定位到对应的机器中，这样就能找到对象真正的存储位置了。

## **机器的删除与添加** ##

普通hash求余算法最为不妥的地方就是在有机器的添加或者删除之后会照成大量的对象存储位置失效，这样就大大的不满足单调性了。下面来分析一下一致性哈希算法是如何处理的。

### **1. 节点（机器）的删除** ###

以上面的分布为例，如果NODE2出现故障被删除了，那么按照顺时针迁移的方法，object3将会被迁移到NODE3中，这样仅仅是object3的映射位置发生了变化，其它的对象没有任何的改动。如下图：

![SouthEast 2][]

### **2. 节点（机器）的添加** ###

如果往集群中添加一个新的节点NODE4，通过对应的哈希算法得到KEY4，并映射到环中，如下图：

![SouthEast 3][]

通过按顺时针迁移的规则，那么object2被迁移到了NODE4中，其它对象还保持这原有的存储位置。通过对节点的添加和删除的分析，一致性哈希算法在保持了单调性的同时，还使数据的迁移达到了最小，这样的算法对分布式集群来说是非常合适的，避免了大量数据迁移，减小了服务器的的压力。

## **平衡性** ##

根据上面的图解分析，一致性哈希算法满足了单调性和负载均衡的特性以及一般hash算法的分散性，但这还并不能当做其被广泛应用的原由，因为还缺少了平衡性。一致性哈希算法缺点在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。例如我们的系统中有两台服务器下面将分析一致性哈希算法是如何满足平衡性的。hash算法是不保证平衡的，如上面只部署了NODE1和NODE3的情况（NODE2被删除的图），object1存储到了NODE1中，而object2、object3、object4都存储到了NODE3中，这样就照成了非常不平衡的状态。在一致性哈希算法中，解决方法：为了尽可能的满足平衡性，其引入了虚拟节点。

虚拟节点（ virtual node ）是实际节点（机器）在 hash 空间的复制品（ replica ），一实际个节点（机器）对应了若干个“虚拟节点”，这个对应个数也成为“复制个数”，“虚拟节点”在 hash 空间中以hash值排列。

以上面只部署了NODE1和NODE3的情况（NODE2被删除的图）为例，之前的对象在机器上的分布很不均衡，现在我们以2个副本（复制个数）为例，这样整个hash环中就存在了4个虚拟节点，最后对象映射的关系图如下：

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根据上图可知对象的映射关系：object1->NODE1-1，object2->NODE1-2，object3->NODE3-2，object4->NODE3-1。通过虚拟节点的引入，对象的分布就比较均衡了。那么在实际操作中，正真的对象查询是如何工作的呢？对象从hash到虚拟节点到实际节点的转换如下图：

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“虚拟节点”的hash计算可以采用对应节点的IP地址加数字后缀的方式。例如假设NODE1的IP地址为192.168.1.100。引入“虚拟节点”前，计算 cache A 的 hash 值：

Hash(“192.168.1.100”);

引入“虚拟节点”后，计算“虚拟节”点NODE1-1和NODE1-2的hash值：

Hash(“192.168.1.100\#1”); // NODE1-1

Hash(“192.168.1.100\#2”); // NODE1-2

# 总结： #

1、一致性hash算法只是帮我们减少cache集群中的机器数量增减的时候，**cache的数据能进行最少重建**。只要cache集群的server数量有变化，必然产生数据命中的问题

2、对于数据的分布均衡问题，通过虚拟节点的思想来达到均衡分配。当然，我们cache server节点越少就越**需要虚拟节点这个方式来均衡负载**。

3、我们的cache客户端根本不会维护一个map来记录每个key存储在哪里，都是通过key的hash和cacheserver（也许ip可以作为参数）的**hash计算当前的key应该存储在哪个节点上**。

4、当我们的cache节点崩溃了。我们必定丢失部分cache数据，并且要根据活着的cache server和key进行新的一致性匹配计算。有可能对部分没有丢失的数据也要做重建。

5、至于正常到达数据存储节点，如何找到key对应的数据，那就是cache server本身的内部算法实现了，此处不做描述。

参考文章:

[memcache的一致性hash算法使用][memcache_hash]

[每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)][consistent hashing]

[hash]: http://blog.csdn.net/u013074465/article/details/45059639
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[SouthEast 1]: /images/20220731/392bcca30a134291b0337a4c7dd6f6f5.png
[SouthEast 2]: /images/20220731/e0598316eeaf4fbeb6d4f547df847a38.png
[SouthEast 3]: /images/20220731/f9faa50c9c33475a9d84c4c12ed1285c.png
[SouthEast 4]: /images/20220731/00a4b82c76804f9fbbaf6a35c8266e59.png
[SouthEast 5]: /images/20220731/5b682a13267848d287b952dddfa1d021.png
[memcache_hash]: http://blog.csdn.net/kongqz/article/details/6695417
[consistent hashing]: http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179