分布式一致性hash算法

写在前面
  在学习Redis的集群内容时，看到这么一句话：Redis并没有使用一致性hash算法，而是引入哈希槽的概念。而分布式缓存Memcached则是使用分布式一致性hash算法来实现分布式存储。所以就专门学习了一下

什么是分布式？什么是一致性？什么是哈希？
  1）分布式（distributed）是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块，通过远程调用协同工作，对外提供服务。“分布式一致性hash算法”中的“分布式”就是指缓存数据的分布性。

  

  

  集中式将一个系统的所有服务模块部署到了不同的服务器上，构成一个集群，通过负载均衡设备对外提供服务。集中式部署就像茶水间同时有多个饮水机提供服务，服务冗余部署。分布式部署则将系统拆分成不同的服务模块，然后将不同的服务模块部署在不同的服务器上。

  2）一致性Wiki的定义：

  Consistent hashing is a special kind of hashing such that when a hash table is resized, only K/n keys need to be remapped on average, where K is the number of keys, and n is the number of slots. In contrast, in most traditional hash tables, a change in the number of array slots causes nearly all keys to be remapped because the mapping between the keys and the slots is defined by a modular operation.

  大概意思就是“一致性哈希是一种特殊的哈希算法，提供了这样的一个哈希表，当重新调整大小的时候，平均只有部分（k/n）key需要重新映射哈希槽，而不像传统哈希表那样几乎所有key需要需要重新映射哈希槽”。一致性hash能保证在分布式环境中，对key进行哈希的结果或者说key与节点之间的映射关系不会受节点的增加和删除而产生重大的变化。

  3）hash，俗称“哈希”,也叫散列，是一种将任意长度的消息（数据）压缩到某一固定长度的消息摘要（数据）的算法。常见的hash算法有MD5，SHA等。hash算法具有几个重要的特性：不可逆性（即从hash值反推出原消息是不可能的）、抗冲突性（即给定消息M1,不存在另一个消息M2，使得Hash(M1)=Hash(M2)）和分布均匀性（即hash的结果是均匀分布的）。Memcached中，存取数据时都要进行哈希映射。正是这几个特性，保证了memcached缓存中key值得唯一性。

分布式一致性hash算法使用背景
  我们已经知道，memcached的分布式主要在于客户端的分布式算法。memcached客户端就像一个网络中的路由，经过特定的算法将数据分散的存在到memcached服务端的机器上，又从分散的memcached服务端的机器上提取数据。实际中，常见的存储和提取数据的算法有取模算法和本文分析的一致性hash算法。

  取模算法算法的原理是：

hash（key）%N
1
  其中key 代表数据的键，N 代表memcached服务器的数量。取模的结果就是memcached客户端要定位的memcached服务器。取模算法很明显，结果受N的影响，当服务器数量N增加或者减少的时候，原先的缓存数据定位几乎失效，缓存数据定位失效意味着要到数据库重新查询，这对于高并发的系统来说是致命的。于是，人们提出了一致性hash算法，最终目的是实现在移除、添加一个memcached服务器时对已经存在的缓存数据的定位影响尽可能的降到最小。

环形hash空间
  通常，一个缓存数据的key经过hash后会得到一个32位的值，也就是0~2^32 - 1数值范围。我们可以把这个数值范围抽象成一个首尾相连环形的空间，我们称这个空间为环形hash空间。如下图所示：

  

映射key、server节点到环形hash空间
  有了环形hash空间之后，缓存数据的key经过hash后得到的值就映射到了环形hash空间。假设有key1、key2、key3、key4，经过hash后，映射到环形hash空间如下图所示。同理，我们可以把memcached服务器抽象成网络上的节点经过hash后映射到环形hash空间。假设有server1（可以是服务器的某些唯一标志信息，如ip等）、server2、server3

  

映射key到server节点
  现在缓存key和server节点都经过一致性hash算法映射到了环形hash空间，现在就可以将缓存key和server节点的关系进行映射了。顺时针沿着环形hash空间，从某个缓存key开始，直到遇到一个server节点，那么该缓存key就存储到这个server节点上。如图：

  

  了解了key、server节点、hash空间之间的映射关系之后，已经清楚了缓存数据是怎样分布的存储到memcached服务器了。查找缓存数据的时候，也采用同样的映射方法来定位。

删除server节点
  当在server集群中删除server2节点时，受影响的也仅是server1~server2之间的缓存数据Key3，这部分数据需要重新到数据库查找再次映射到server3节点上。如下图所示：

  

添加server节点
  现在我们已经知道memcached存储和访问数据的策略了。那么当在server集群中增加一个server节点时，对数据访问的命中率又有什么影响呢。如下图，在server1和server2节点之间增加一个节点server4

  

  从上图可以看出，增加server4节点后，原有的缓存数据分布中，仅有server1和server4节点之间的数据进行了重新分布，这部分数据需要重新到数据库查找再次映射到新添加的server4节点上。尽管不能命中的缓存数据仍然存在，但相对于取模算法，已经是最大限度地抑制了hash键的重新分布。

虚拟节点的引入
  我们已经知道，添加和删除节点都会影响缓存数据的分布。尽管hash算法具有分布均匀的特性，但是当集群中server数量很少时，他们可能在环中的分布并不是特别均匀，进而导致缓存数据不能均匀分布到所有的server上。

  为解决这个问题，需要使用虚拟节点的思想：为每个物理节点（server）在环上分配100～200个点，这样环上的节点较多，就能抑制分布不均匀。当为cache定位目标server时，如果定位到虚拟节点上，就表示cache真正的存储位置是在该虚拟节点代表的实际物理server上。另外，如果每个实际server节点的负载能力不同，可以赋予不同的权重，根据权重分配不同数量的虚拟节点。

  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 serverA 的 IP 地址为 127.0.0.1 。

  引入虚拟节点前，计算serverA 的 hash 值：

hash(“127.0.0.1”);
1
  引入虚拟节点后，计算虚拟节点serverA1 和 serverA2 的 hash 值：

hash(“127.0.0.1#1”);
hash(“127.0.0.1#2”);
1
2
一致性hash算法与取模算法的比较
  取模算法的方法简单，数据的分散性也可以，但其主要缺点是当添加或移除server节点时，缓存重新映射的代价相当巨大。添加或移除server节点时，余数就会产生巨变，这样就无法定位与存储时相同的server节点，从而影响缓存的命中率。

  而一致性hash算法则最大限度的减少了server节点变化带来的影响，当节点变化时，只影响一个server节点的部分数据，且hash算法能够保证需要重新分布的缓存数据能映射到新的server节点中。
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原文：https://blog.csdn.net/u011489043/article/details/78944985