在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括:  轮循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(Least Connection)、响应速度算法(Response Time)、加权法(Weighted )等。其中哈希算法是最为常用的算法.

典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务。

常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N):对机器编号从0到N-1,按照自定义的hash()算法,对每个请求的hash()值按N取模,得到余数i,然后将请求分发到编号为i的机器。但这样的算法方法存在致命问题,如果某一台机器宕机,那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理,这时需要将当掉的服务器从算法从去除,此时候会有(N-1)/N的服务器的缓存数据需要重新进行计算;如果新增一台机器,会有N /(N+1)的服务器的缓存数据需要进行重新计算。对于系统而言,这通常是不可接受的颠簸(因为这意味着大量缓存的失效或者数据需要转移)。那么,如何设计一个负载均衡策略,使得受到影响的请求尽可能的少呢?

    在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法,可以说Consistent Hashing 是分布式系统负载均衡的首选算法。

1、Consistent Hashing算法描述

下面以Memcached中的Consisten Hashing算法为例说明。

由于hash算法结果一般为unsigned int型,因此对于hash函数的结果应该均匀分布在[0,232-1]间,如果我们把一个圆环用232 个点来进行均匀切割,首先按照hash(key)函数算出服务器(节点)的哈希值, 并将其分布到0~232的圆上。

用同样的hash(key)函数求出需要存储数据的键的哈希值,并映射到圆上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找,将数据保存到找到的第一个服务器(节点)上。

 Consistent Hashing原理示意图

新增一个节点的时候,只有在圆环上新增节点逆时针方向的第一个节点的数据会受到影响。删除一个节点的时候,只有在圆环上原来删除节点顺时针方向的第一个节点的数据会受到影响,因此通过Consistent
Hashing很好地解决了负载均衡中由于新增节点、删除节点引起的hash值颠簸问题。

 Consistent Hashing添加服务器示意图

虚拟节点(virtual nodes):之所以要引进虚拟节点是因为在服务器(节点)数较少的情况下(例如只有3台服务器),通过hash(key)算出节点的哈希值在圆环上并不是均匀分布的(稀疏的),仍然会出现各节点负载不均衡的问题。虚拟节点可以认为是实际节点的复制品(replicas),本质上与实际节点实际上是一样的(key并不相同)。引入虚拟节点后,通过将每个实际的服务器(节点)数按照一定的比例(例如200倍)扩大后并计算其hash(key)值以均匀分布到圆环上。在进行负载均衡时候,落到虚拟节点的哈希值实际就落到了实际的节点上。由于所有的实际节点是按照相同的比例复制成虚拟节点的,因此解决了节点数较少的情况下哈希值在圆环上均匀分布的问题。

虚拟节点对Consistent Hashing结果的影响

从上图可以看出,在节点数为10个的情况下,每个实际节点的虚拟节点数为实际节点的100-200倍的时候,结果还是很均衡的。

第3段中有这些文字:“但这样的算法方法存在致命问题,如果某一台机器宕机,那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理,这时需要将当掉的服务器从算法从去除,此时候会有(N-1)/N的服务器的缓存数据需要重新进行计算;”

为何是 (N-1)/N 呢?解释如下:

比如有 3 台机器,hash值 1-6 在这3台上的分布就是:

host 1: 4

host 2:  5

host 3: 3 6

如果挂掉一台,只剩两台,模数取 2 ,那么分布情况就变成:

host 1: 3 5

host 2: 4 6

可以看到,还在数据位置不变的只有2个: 1,2,位置发生改变的有4个,占共6个数据的比率是 4/6 = 2/3

这样的话,受影响的数据太多了,势必太多的数据需要重新从 DB 加载到 cache 中,严重影响性能

【consistent hashing 的办法】

上面提到的 hash 取模,模数取的比较小,一般是负载的数量,而 consistent hashing 的本质是将模数取的比较大,为 2的32次方减1,即一个最大的 32 位整数。然后,就可以从容的安排数据导向了,那个图还是挺直观的

以下部分为一致性哈希算法的一种PHP实现。

下载地址 :http://zwzweb.googlecode.com/files/Consistent%20Hashing.php

地址

一致性哈希算法以及其PHP实现的更多相关文章

  1. 一致性哈希算法与Java实现

    原文:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具 ...

  2. 五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)

    转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 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 ...

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

    转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     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) ...

  4. Java_一致性哈希算法与Java实现

    摘自:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具 ...

  5. 一致性哈希算法(consistent hashing)【转】

    一致性哈希算法 来自:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179       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 ...

  6. 一致性哈希算法学习及JAVA代码实现分析

    1,对于待存储的海量数据,如何将它们分配到各个机器中去?---数据分片与路由 当数据量很大时,通过改善单机硬件资源的纵向扩充方式来存储数据变得越来越不适用,而通过增加机器数目来获得水平横向扩展的方式则 ...

  7. 一致性哈希算法——算法解决的核心问题是当slot数发生变化时,能够尽量少的移动数据

    一致性哈希算法 摘自:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 算法简述 一致性哈希算法(Consistent Hashi ...

  8. 一致性哈希算法原理及Java实现

     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,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单 ...

  9. _00013 一致性哈希算法 Consistent Hashing 新的讨论,并出现相应的解决

    笔者博文:妳那伊抹微笑 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角,而是我站在妳的面前.妳却感觉不到我的存在 技术方向: ...

随机推荐

  1. thinkphp新增

    $m = M('content'); //与   $m = new Model('content')效果一样 $date = array( 'username' => I('username', ...

  2. Robot Framework--05 案例设计之流程与数据分离

    转自:http://blog.csdn.net/tulituqi/article/details/7651049 这一讲主要说一下案例设计了.还记得我们前面做的case么?先打开浏览器访问百度,输入关 ...

  3. js变量在属性里的写法 常用mark 多个DL遍历添加一个父级DIV

    标记用 js变量比如url链接一般都是a里面的href属性值 在js里单引号链接 以后再忘记就能有地方找了 例子: /* 添加1200 居中div 包裹 获取元素集合 上层元素100% * @ele ...

  4. Python操作Redis、Memcache、RabbitMQ、SQLAlchemy

    Python操作 Redis.Memcache.RabbitMQ.SQLAlchemy redis介绍:redis是一个开源的,先进的KEY-VALUE存储,它通常被称为数据结构服务器,因为键可以包含 ...

  5. Python Web Crawler

    Python版本:3.5.2 pycharm URL Parsing¶ https://docs.python.org/3.5/library/urllib.parse.html?highlight= ...

  6. [webgrid] – header - (How to Add custom html to Header in WebGrid)

    How to Add custom html to Header in WebGrid MyEvernote Link Posted on March 30, 2013by mtryambake Ho ...

  7. html页面 代码 编写的 一些 基本素养 约定 知识点

    hmtl代码书写也要养成一段一段的 区块代码, 每个区块代码 进行 html的 功能注释 自由文字的获得: (lorem ipsum: 乱数假文, 哑元文字) lorem ipsum: lipsum等 ...

  8. linux安装-版本选择-终极决定

    选用64位或32位的版本,注意看硬件: 内存大于4G的用64位, 小于4G的用32位 同时, 64位的版本在软件源, 软件的兼容性等问题. ----------------------------- ...

  9. Linux 运行 apt-get install 就出现jdk installer 错误的解决方法

    解决办法如下: sudo rm /var/lib/dpkg/info/oracle-java7-installer* sudo apt-get purge oracle-java7-installer ...

  10. 再读<<基于MVC的JavaScript Web 富应用开发>>

    工作的时候粗读过这本书的几章内容,真真是囫囵吞枣~~目前手边就剩这一本,重新读才觉得先前是没看明白啊!这个作者博闻强识,对这些插件.库了解的非常多.记录下,查的资料 订阅/发布 jQuery Tiny ...