一致性哈希算法

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背景

在分布式集群中，对机器的添加删除，或者机器故障后自动脱落集群这些操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用常用的hash(object)%N算法，那么在有机器添加或者删除后，很多原有的数据就无法找到了，这样严重的违反了单调性原则。

解释使用hash(object)%N，其中N是指N个cache服务器/N个节点为啥不行：

如果N个cache服务器中编号为a的服务器故障了，需要把a从服务器群中移除，这个时候cache服务器的数量就变成了N-1台，那么所有对象(object)映射到cache服务器的计算公式就变成了hash(object)%N-1，对，影响到了所有的对象与cache服务器的映射关系，类似，由于访问加重，需要添加cache服务器，这时候cache服务器是N+1台，映射公式就变成了hash(object)%N+1,这就意味着几乎所有的cache都失效了，对于服务器而言，这是一场灾难，所有访问都会直接冲向后台服务器。

举个例子

用hash做缓存，假如有三台服务器，1,2,3，有三万张图片，我想将图片平均缓存到我三台服务器上，一个服务器大概一万张，怎么去实现这个办法呢，可以用hash来取余数进行操作，加入我们是以图片的名字作为key进行hash计算，hash (图片名称)%N 其中N为我们服务器的个数，我们将hash(图片名称)这一部分进行计算后得到的是一个正数，然后除以服务器的数目进行取余数，结果将会是0,1,2三个数，对应我们的服务器的编号，当我们作为客户端去请求图片的时候，图片已经进行过hash运算了，直接找到对应服务器的编号进行图片的访问，这样解决了我需要遍历所有的服务器进行查找。

那如果我缓存的服务器的数量减少或者增加，如果还是按照原来的算法走，必定会造成缓存数据的丢失，会去向后端的服务器去请求，如果有一台缓存服务器发生了故障，那我原来缓存的位置必定会发生改变，原来本该运算后要进行缓存到某一台服务器的图片，现在找不到对应缓存服务器，肯定会发生缓存的雪崩。

接下来主要讲解一下一致性哈希算法是如何设计的：

环形Hash空间

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；

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：

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：

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，还是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。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，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：

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。在实际操作中，真正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图：

“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

 

特点

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 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。 

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。

 

转自：

https://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179/

 

参考：

http://tech.it168.com/a2018/0829/5012/000005012241.shtml

https://www.jianshu.com/p/e8fb89bb3a61

https://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179/

https://blog.csdn.net/cb_lcl/article/details/81448570

一致性哈希算法

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zzdbullet/p/10519515.html