一致性Hash原理與實現
前言
網際網路公司中，絕大部分都沒有馬爸爸系列的公司那樣財大氣粗，他們即沒有強勁的伺服器、也沒有錢去購買昂貴的海量資料庫。那他們是怎麼應對大資料量高併發的業務場景的呢？
這個和當前的開源技術、海量資料架構都有著不可分割的關係。比如通過mysql、nginx等開源軟體，通過架構和低成本的伺服器搭建千萬級別的使用者訪問系統。
怎麼樣搭建一個好的系統架構，這個話題我們能聊上個七天七夜。這裡我主要結合Redis叢集來講一下一致性Hash的相關問題。
Redis叢集的使用
我們在使用Redis的過程中，為了保證Redis的高可用，我們一般會對Redis做主從複製，組成Master-Master或者Master-Slave
圖1-1：Master-Slave模式
當快取資料量超過一定的數量時，我們就要對Redis叢集做分庫分表的操作。
來個栗子，我們有一個電商平臺，需要使用Redis儲存商品的圖片資源，儲存的格式為鍵值對，key值為圖片名稱，Value為該圖片所在的檔案伺服器的路徑，我們需要根據檔名，查詢到檔案所在的檔案伺服器上的路徑，我們的圖片數量大概在3000w左右，按照我們的規則進行分庫，規則就是隨機分配的，我們以每臺伺服器存500w的數量，部署12臺快取伺服器，並且進行主從複製，架構圖如下圖1-2所示： 圖1-2：Redis分庫分表由於我們定義的規則是隨機的，所以我們的資料有可能儲存在任何一組Redis中，比如我們需要查詢"product.png"的圖片，由於規則的隨機性，我們需要遍歷所有Redis伺服器，才能查詢得到。這樣的結果顯然不是我們所需要的。所以我們會想到按某一個欄位值進行Hash值、取模。所以我們就看看使用Hash的方式是怎麼進行的。
使用Hash的Redis叢集
如果我們使用Hash的方式，每一張圖片在進行分庫的時候都可以定位到特定的伺服器，示意圖如圖1-3所示：
圖1-3：使用Hash方式的命中快取
從上圖中，我們需要查詢的是圖product.png，由於我們有6臺主伺服器，所以計算的公式為：hash(product.png) % 6 = 5, 我們就可以定位到是5號主從，這們就省去了遍歷所有伺服器的時間，從而大大提升了效能。
使用Hash時遇到的問題
在上述hash取模的過程中，我們雖然不需要對所有Redis伺服器進行遍歷而提升了效能。但是，使用Hash演算法快取時會出現一些問題，Redis伺服器變動時，所有快取的位置都會發生改變
比如，現在我們的Redis快取伺服器增加到了8臺，我們計算的公式從
hash(product.png) % 6 = 5變成了hash(product.png) % 8 = ? 結果肯定不是原來的5了。再者，6臺的伺服器叢集中，當某個主從群出現故障時，無法進行快取，那我們需要把故障機器移除，所以取模數又會從6變成了5。我們計算的公式也會變化。
由於上面hash演算法是使用取模來進行快取的，為了規避上述情況，Hash一致性演算法就誕生了~~
一致性Hash演算法原理
一致性Hash演算法也是使用取模的方法，不過，上述的取模方法是對伺服器的數量進行取模，而一致性的Hash演算法是對2的32方取模。即，一致性Hash演算法將整個Hash空間組織成一個虛擬的圓環，Hash函式的值空間為0 ~ 2^32 - 1(一個32位無符號整型)，整個雜湊環如下：
整個圓環以
順時針方向組織，圓環正上方的點代表0，0點右側的第一個點代表1，以此類推。第二步，我們將各個伺服器使用Hash進行一個雜湊，具體可以選擇伺服器的IP或主機名作為關鍵字進行雜湊，這樣每臺伺服器就確定在了雜湊環的一個位置上，比如我們有三臺機器，使用IP地址雜湊後在環空間的位置如圖1-4所示：
圖1-4：伺服器在雜湊環上的位置
現在，我們使用以下演算法定位資料訪問到相應的伺服器：
將資料Key使用相同的函式Hash計算出雜湊值，並確定此資料在環上的位置，從此位置沿環順時針查詢，遇到的伺服器就是其應該定位到的伺服器。
例如，現在有ObjectA，ObjectB，ObjectC三個資料物件，經過雜湊計算後，在環空間上的位置如下：
圖1-5：資料物件在環上的位置
根據一致性演算法，Object -> NodeA，ObjectB -> NodeB, ObjectC -> NodeC
一致性Hash演算法的容錯性和可擴充套件性
現在，假設我們的Node C宕機了，我們從圖中可以看到，A、B不會受到影響，只有Object C物件被重新定位到Node A。所以我們發現，在一致性Hash演算法中，如果一臺伺服器不可用，受影響的資料僅僅是此伺服器到其環空間前一臺伺服器之間的資料（這裡為Node C到Node B之間的資料），其他不會受到影響。如圖1-6所示：
圖1-6：C節點宕機情況，資料移到節點A上
另外一種情況，現在我們系統增加了一臺伺服器Node X，如圖1-7所示：
圖1-7：增加新的伺服器節點X
此時物件ObjectA、ObjectB沒有受到影響，只有Object C重新定位到了新的節點X上。
如上所述：
一致性Hash演算法對於節點的增減都只需重定位環空間中的一小部分資料，有很好的容錯性和可擴充套件性。
資料傾斜問題
在一致性Hash演算法服務節點太少的情況下，容易因為節點分佈不均勻面造成資料傾斜（被快取的物件大部分快取在某一臺伺服器上）問題，如圖1-8特例：
這時我們發現有大量資料集中在節點A上，而節點B只有少量資料。為了解決資料傾斜問題，一致性Hash演算法引入了
虛擬節點機制，即對每一個伺服器節點計算多個雜湊，每個計算結果位置都放置一個此服務節點，稱為虛擬節點。具體操作可以為伺服器IP或主機名後加入編號來實現，實現如圖1-9所示：
圖1-9：增加虛擬節點情況
資料定位演算法不變，只需要增加一步：虛擬節點到實際點的對映。
所以加入虛擬節點之後，即使在服務節點很少的情況下，也能做到資料的均勻分佈。
具體實現
演算法介面類
public interface IHashService { Long hash(String key); }
演算法介面實現類
public class HashService implements IHashService { /** * MurMurHash演算法,效能高,碰撞率低 * * @param key String * @return Long */ public Long hash(String key) { ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(key.getBytes()); int seed = 0x1234ABCD; ByteOrder byteOrder = buf.order(); buf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN); long m = 0xc6a4a7935bd1e995L; int r = 47; long h = seed ^ (buf.remaining() * m); long k; while (buf.remaining() >= 8) { k = buf.getLong(); k *= m; k ^= k >>> r; k *= m; h ^= k; h *= m; } if (buf.remaining() > 0) { ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8).order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN); finish.put(buf).rewind(); h ^= finish.getLong(); h *= m; } h ^= h >>> r; h *= m; h ^= h >>> r; buf.order(byteOrder); return h; } }
模擬機器節點
public class Node<T> { private String ip; private String name; public Node(String ip, String name) { this.ip = ip; this.name = name; } public String getIp() { return ip; } public void setIp(String ip) { this.ip = ip; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } /** * 使用IP當做hash的Key * * @return String */ @Override public String toString() { return ip; } }
一致性Hash操作public class ConsistentHash<T> { // Hash函式介面 private final IHashService iHashService; // 每個機器節點關聯的虛擬節點數量 private final int numberOfReplicas; // 環形虛擬節點 private final SortedMap<Long, T> circle = new TreeMap<Long, T>(); public ConsistentHash(IHashService iHashService, int numberOfReplicas, Collection<T> nodes) { this.iHashService = iHashService; this.numberOfReplicas = numberOfReplicas; for (T node : nodes) { add(node); } } /** * 增加真實機器節點 * * @param node T */ public void add(T node) { for (int i = 0; i < this.numberOfReplicas; i++) { circle.put(this.iHashService.hash(node.toString() + i), node); } } /** * 刪除真實機器節點 * * @param node T */ public void remove(T node) { for (int i = 0; i < this.numberOfReplicas; i++) { circle.remove(this.iHashService.hash(node.toString() + i)); } } public T get(String key) { if (circle.isEmpty()) return null; long hash = iHashService.hash(key); // 沿環的順時針找到一個虛擬節點 if (!circle.containsKey(hash)) { SortedMap<Long, T> tailMap = circle.tailMap(hash); hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey(); } return circle.get(hash); } }
測試類public class TestHashCircle { // 機器節點IP字首 private static final String IP_PREFIX = "192.168.0."; public static void main(String[] args) { // 每臺真實機器節點上儲存的記錄條數 Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); // 真實機器節點, 模擬10臺 List<Node<String>> nodes = new ArrayList<Node<String>>(); for (int i = 1; i <= 10; i++) { map.put(IP_PREFIX + i, 0); // 初始化記錄 Node<String> node = new Node<String>(IP_PREFIX + i, "node" + i); nodes.add(node); } IHashService iHashService = new HashService(); // 每臺真實機器引入100個虛擬節點 ConsistentHash<Node<String>> consistentHash = new ConsistentHash<Node<String>>(iHashService, 500, nodes); // 將5000條記錄儘可能均勻的儲存到10臺機器節點上 for (int i = 0; i < 5000; i++) { // 產生隨機一個字串當做一條記錄，可以是其它更復雜的業務物件,比如隨機字串相當於物件的業務唯一標識 String data = UUID.randomUUID().toString() + i; // 通過記錄找到真實機器節點 Node<String> node = consistentHash.get(data); // 再這裡可以能過其它工具將記錄儲存真實機器節點上，比如MemoryCache等 // ... // 每臺真實機器節點上儲存的記錄條數加1 map.put(node.getIp(), map.get(node.getIp()) + 1); } // 列印每臺真實機器節點儲存的記錄條數 for (int i = 1; i <= 10; i++) { System.out.println(IP_PREFIX + i + "節點記錄條數：" + map.get(IP_PREFIX + i)); } } }
執行結果如下：
一致性hash測試結果每臺機器對映的虛擬節點越多，則分佈的越均勻~~~
感興趣的同學可以拷貝上面的程式碼執行嘗試一下。