hash一致性算法
阿新 • • 發佈：2018-05-10
9.png 適用於 麻省理工 發送 黃色 一致性hash 資源 實現 第一個
一致性hash算法是，1097麻省理工提出的分布式hashDHT實現算法，極倔internet的熱點問題
平衡性 hash結果盡可能的分布到所有的緩存中去，緩沖空間利用率最高
單調性 保持已有的緩存能映射到對應的位置，新加入的緩存能加入新的位置不會映射到舊的位置
分散性 盡量降低分散性的緩存不一致情況發生
負載 負載被粉絲降低負荷
一致性hash實現算法 chord算法
基本要素：節點ID(NID) 資源ID(KID) 常hash函數(sha-1) chord環 (2^m的環)
因為對於hash(k)的範圍在int範圍，所以我們將0~2^32作為一個環。其步驟為： 1，求出每個服務器的hash（服務器ip）值，將其配置到一個 0~2^n 的圓環上（n通常取32）。 2，用同樣的方法求出待存儲對象的主鍵 hash值，也將其配置到這個圓環上，然後從數據映射到的位置開始順時針查找，將數據分布到找到的第一個服務器節點上。
這是一致性hash算法的原理，加入一個redis節點:redis node5，影響的範圍只有黃色標出的那部分，不會造成全局的變動。
雪崩效應
當有節點宕機時，當B節點宕機後，原本存儲在B節點的k1，k2將會遷移到節點C上，這可能會導致很大的問題。如果B上存儲的是熱點數據，將數據遷移到C節點上，然後C需要承受B+C的數據，也承受不住，也掛了。。。。然後繼續CD都掛了。這就造成了雪崩效應。
我們可以針對每個實際的節點，虛擬出多個虛擬節點，用來映射到圈上的位置，進行存儲對應的數據。
A節點對應A1，A2，BCD節點同理。這時候，如果A節點掛了，A節點的數據遷移情況是:A1數據會遷移到C2，A2數據遷移到D1。這就相當於A的數據被C和D分擔了，這就避免了雪崩效應的發送，而且虛擬節點我們可以自定義設置，使其適用於我們的應用。
hash一致性算法