一致性哈希算法原理和實現(xiàn)
在做服務(wù)器負(fù)載均衡時候可供選擇的算法有很多，包括： 輪循算法（Round Robin）、哈希算法（HASH）、最少連接算法（Least Connection）、響應(yīng)速度算法（Response Time）、加權(quán)法（Weighted ）等。其中哈希算法是最為常用的算法，比如在nginx+ats / haproxy+squid等CDN架構(gòu)中，nginx/haproxy所使用的負(fù)載均衡算法便是一致性哈希。不僅如此在分布式系統(tǒng)中哈希算法也得到了廣泛應(yīng)用，研究過memcached緩存數(shù)據(jù)庫的人都知道，memcached服務(wù)器端本身不提供分布式cache的一致性，而是由客戶端來提供，使用一致性哈希的好處在于，增減集群的緩存服務(wù)器時，只有少量的緩存會失效，回源量較小。
1.問題的背景
假設(shè)一個分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)（負(fù)載均衡、分布式緩存服務(wù)器的常見該場景），執(zhí)行任務(wù)的節(jié)點有n臺機器，現(xiàn)有m個job在這n臺機器上運行，這m個Job需要逐一映射到n個節(jié)點中一個，這時候可以選擇一種簡單的Hash算法來讓m個Job可以均勻分布到n個節(jié)點中，比如:
hash(Job) % n
替換成分布式Cache也一樣的有上述場景：有n個 cache 服務(wù)器（后面簡稱 cache ），那么如何將一個對象 object 映射到n個 cache 上呢
上面的公式看上去很完美，但考慮如下兩種情形：
- n個節(jié)點中有一個宕掉了，這時候節(jié)點數(shù)量變更為
n-1，此時的映射公式變成hash(Job) % (n-1) - 由于Job數(shù)量增加，需要新增機器，此時的映射公式變成
hash(Job) % (n+1)
兩種情形可以看到，基本上所有的Job會被重新分配到跟節(jié)點變動前不同的節(jié)點上，意味著需要遷移幾乎所有正在運行的Job，想想這樣會給系統(tǒng)帶來多大的復(fù)雜性和性能損耗。緩存失效相當(dāng)于少了一個調(diào)節(jié)池，對于服務(wù)器而言也是一場災(zāi)難，洪水般的訪問都會直接沖向后臺服務(wù)器；再來考慮第三個問題，由于硬件能力越來越強，你可能想讓后面添加的節(jié)點多做點活，顯然上面的 hash 算法也做不到。有什么方法可以改變這個狀況呢，一致性哈希的解決方案就出來了，它用于盡可能地降低節(jié)點變動帶來的數(shù)據(jù)遷移開銷。
2.一致性Hash性質(zhì)
考慮到分布式系統(tǒng)每個節(jié)點都有可能失效，并且新的節(jié)點很可能動態(tài)的增加進(jìn)來，如何保證當(dāng)系統(tǒng)的節(jié)點數(shù)目發(fā)生變化時仍然能夠?qū)ν馓峁┝己玫姆?wù)，這是值得考慮的，尤其實在設(shè)計分布式緩存系統(tǒng)時，如果某臺服務(wù)器失效，對于整個系統(tǒng)來說如果不采用合適的算法來保證一致性，那么緩存于系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)都可能會失效（即由于系統(tǒng)節(jié)點數(shù)目發(fā)生動態(tài)變化時，客戶端在請求某一對象時需要重新計算其hash值，由于hash值已經(jīng)改變，所以很可能找不到保存該對象的服務(wù)器節(jié)點），因此一致性hash就顯得至關(guān)重要，良好的分布式cahce系統(tǒng)中的一致性hash算法應(yīng)該滿足以下幾個方面：
平衡性(Balance)
平衡性是指哈希的結(jié)果能夠盡可能分布到所有的緩沖中去，這樣可以使得所有的緩沖空間都得到利用。單調(diào)性(Monotonicity)
該性質(zhì)是最需要考量的因素，單調(diào)性是指如果已經(jīng)有一些內(nèi)容通過哈希分派到了相應(yīng)的緩沖中，又有新的緩沖區(qū)加入到系統(tǒng)中，那么哈希的結(jié)果應(yīng)能夠保證原有已分配的內(nèi)容可以被映射到新的緩沖區(qū)中去，而不會被映射到舊的緩沖集合中的其他緩沖區(qū)（簡單理解：增加新節(jié)點，原有的部分內(nèi)容可以映射過來）。簡單的哈希算法往往不能滿足單調(diào)性的要求，哈希結(jié)果的變化意味著當(dāng)緩沖空間發(fā)生變化時，所有的映射關(guān)系需要在系統(tǒng)內(nèi)全部更新，因此會帶來極大計算和傳輸負(fù)荷。分散性(Spread)
好的哈希算法應(yīng)能夠盡量避免不一致的情況發(fā)生，也就是盡量降低分散性。負(fù)載(Load)
負(fù)載問題實際上是從另一個角度看待分散性問題。既然不同的終端可能將相同的內(nèi)容映射到不同的緩沖區(qū)中，那么對于一個特定的緩沖區(qū)而言，也可能被不同的用戶映射為不同的內(nèi)容。與分散性一樣，這種情況也是應(yīng)當(dāng)避免的，因此好的哈希算法應(yīng)能夠盡量降低緩沖的負(fù)荷。平滑性(Smoothness)
平滑性是指緩存服務(wù)器的數(shù)目平滑改變和緩存對象的平滑改變是一致的。
參考： 一致性哈希算法原理
3.一致性哈希算法原理
一致性哈希將整個哈希值空間組織成一個虛擬的圓環(huán)，如假設(shè)某哈希函數(shù)H的值空間為0 ~ 232-1（即哈希值是一個32位無符號整形），整個空間按順時針方向組織，0和232-1在零點中方向重合，整個哈?？臻g環(huán)如下：
下一步將各個服務(wù)器使用Hash進(jìn)行一個哈希，具體可以選擇服務(wù)器的ip或主機名作為關(guān)鍵字進(jìn)行哈希，這樣每臺機器就能確定其在哈希環(huán)上的位置，這里假設(shè)將上文中四臺服務(wù)器使用ip地址哈希后在環(huán)空間的位置如下：
接下來使用如下算法定位數(shù)據(jù)訪問到相應(yīng)服務(wù)器：將數(shù)據(jù)key使用相同的函數(shù)Hash計算出哈希值，并確定此數(shù)據(jù)在環(huán)上的位置，從此位置沿環(huán)順時針“行走”，第一臺遇到的服務(wù)器就是其應(yīng)該定位到的服務(wù)器。例如有Object A、Object B、Object C、Object D四個數(shù)據(jù)對象，經(jīng)過哈希計算后，在環(huán)空間上的位置如下：
根據(jù)一致性哈希算法，數(shù)據(jù)A會被定為到Node A上，B被定為到Node B上，C被定為到Node C上，D被定為到Node D上。
下面分析一致性哈希算法的容錯性和可擴展性?，F(xiàn)假設(shè)Node C不幸宕機，可以看到此時對象A、B、D不會受到影響，只有C對象被重定位到Node D。一般的，在一致性哈希算法中，如果一臺服務(wù)器不可用，則受影響的數(shù)據(jù)僅僅是此服務(wù)器到其環(huán)空間中前一臺服務(wù)器（即沿著逆時針方向行走遇到的第一臺服務(wù)器）之間數(shù)據(jù)，其它不會受到影響。
下面考慮另外一種情況，如果在系統(tǒng)中增加一臺服務(wù)器Node X，如下圖所示：
此時對象Object A、B、D不受影響，只有對象C需要重定位到新的Node X 。一般的，在一致性哈希算法中，如果增加一臺服務(wù)器，則受影響的數(shù)據(jù)僅僅是新服務(wù)器到其環(huán)空間中前一臺服務(wù)器（即沿著逆時針方向行走遇到的第一臺服務(wù)器）之間數(shù)據(jù)，其它數(shù)據(jù)也不會受到影響。
綜上所述，一致性哈希算法對于節(jié)點的增減都只需重定位環(huán)空間中的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，具有較好的容錯性和可擴展性。另外，一致性哈希算法在服務(wù)節(jié)點太少時，容易因為節(jié)點分部不均勻而造成數(shù)據(jù)傾斜問題。例如系統(tǒng)中只有兩臺服務(wù)器，其環(huán)分布如下:
此時必然造成大量數(shù)據(jù)集中到Node A上，而只有極少量會定位到Node B上。為了解決這種數(shù)據(jù)傾斜問題，一致性哈希算法引入了虛擬節(jié)點機制，即對每一個服務(wù)節(jié)點計算多個哈希，每個計算結(jié)果位置都放置一個此服務(wù)節(jié)點，稱為虛擬節(jié)點。具體做法可以在服務(wù)器ip或主機名的后面增加編號來實現(xiàn)。例如上面的情況，可以為每臺服務(wù)器計算三個虛擬節(jié)點，于是可以分別計算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，于是形成六個虛擬節(jié)點：
4.一致性Hash的java實現(xiàn)
1.確定哈希值空間
考慮通常的 hash 算法都是將 value 映射到一個 32 為的 key 值，也即是 0~232-1 次方的數(shù)值空間
2.計算節(jié)點哈希
將節(jié)點Node向這個值空間映射，取Node的Hash值，選取一個可以固定標(biāo)識一個Node的屬性值進(jìn)行Hashing，假設(shè)以字符串形式輸入，可以取Node標(biāo)識的md5值，然后截取其中32位作為映射值。md5取值如下：
private byte[] md5(String value) {
MessageDigest md5;
try {
md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
} catch (NoSuchAlgorithmException e) {
throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
}
md5.reset();
byte[] bytes;
try {
bytes = value.getBytes("UTF-8");
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
}
md5.update(bytes);
return md5.digest();
}
因為映射值只需要32位即可，所以可以利用以下方式計算最終值（number取0即可）：
private long hash(byte[] digest, int number) {
return (((long) (digest[3 + number * 4] & 0xFF) << 24)
| ((long) (digest[2 + number * 4] & 0xFF) << 16)
| ((long) (digest[1 + number * 4] & 0xFF) << 8)
| (digest[0 + number * 4] & 0xFF))
& 0xFFFFFFFFL;
}
3.有序緩存節(jié)點信息
把n個節(jié)點Node通過以上方式取得hash值，映射到環(huán)形值空間。算法中，將以有序Map的形式在內(nèi)存中緩存每個節(jié)點的Hash值對應(yīng)的物理節(jié)點信息。緩存于這個內(nèi)存變量中：
private final TreeMap<Long, String> virtualNodes ;
4.數(shù)據(jù)向值空間映射
數(shù)據(jù)Job取hash的方式跟節(jié)點Node的方式一模一樣，可以使用上述md5 => hash的方式同樣將所有Job取得Hash映射到這個環(huán)中。
5.數(shù)據(jù)和節(jié)點映射
當(dāng)節(jié)點和數(shù)據(jù)都被映射到這個環(huán)上后，可以設(shè)定一個規(guī)則把哪些數(shù)據(jù)hash值放在哪些節(jié)點Node Hash值上了，規(guī)則就是：沿著順時針方向，數(shù)據(jù)hash值向后找到第一個Node Hash值即認(rèn)為該數(shù)據(jù)hash值對應(yīng)的數(shù)據(jù)映射到該Node上。至此，這一個從數(shù)據(jù)到節(jié)點的映射關(guān)系就確定了。順時針找下一個Node Hash值算法如下：
public String select(Trigger trigger) {
String key = trigger.toString();
byte[] digest = md5(key);
String node = selectForKey(hash(digest, 0));
return node;
}
//根據(jù)數(shù)據(jù)的哈希值計算出所歸屬的節(jié)點Node
private String selectForKey(long hash) {
String node;
Long key = hash;
if (!virtualNodes.containsKey(key)) {
SortedMap<Long, String> tailMap = virtualNodes.tailMap(key);
if (tailMap.isEmpty()) {
key = virtualNodes.firstKey();
} else {
key = tailMap.firstKey();
}
}
node = virtualNodes.get(key);
return node;
}
Trigger是對Job一次觸發(fā)任務(wù)的抽象，這里可忽略關(guān)注，重寫了toString方法返回一個標(biāo)記一個Job的唯一標(biāo)志，計算Hash值，從節(jié)點Hash值中按規(guī)則尋找。
6.算法優(yōu)化-虛擬節(jié)點
上述算法過程，會想到兩個問題，第一，數(shù)據(jù)對象會不會分布不均勻，特別是新增節(jié)點或者減少節(jié)點時；第二，前文提到的如果想讓部分節(jié)點多映射到一些數(shù)據(jù)對象，如何處理。虛擬節(jié)點這是解決這個問題。將一個物理節(jié)點虛擬出一定數(shù)量的虛擬節(jié)點，分散到這個值空間上，需要盡可能地隨機分散開。
假設(shè)有4個物理節(jié)點Node，環(huán)上的每個色塊代表一個虛擬節(jié)點涵蓋的hash值區(qū)域，每種顏色代表一個物理節(jié)點。當(dāng)物理節(jié)點較少時，虛擬節(jié)點數(shù)需要更高來確保更好的一致性表現(xiàn)。經(jīng)測試，在物理節(jié)點為個位數(shù)時，虛擬節(jié)點可設(shè)置為160個，此時可帶來較好的表現(xiàn)（后文會給出測試結(jié)果，160*n個總節(jié)點數(shù)情況下，如果發(fā)生一個節(jié)點變動，映射關(guān)系變化率基本為1/n，達(dá)到預(yù)期）。
具體做算法實現(xiàn)時，已知物理節(jié)點，虛擬節(jié)點數(shù)設(shè)置為160，可將這160*n的節(jié)點計算出Hash值，以Hash值為key，以物理節(jié)點標(biāo)識為value，以有序Map的形式在內(nèi)存中緩存，作為后續(xù)計算數(shù)據(jù)對象對應(yīng)的物理節(jié)點時的查詢數(shù)據(jù)。代碼如下，virtualNodes中緩存著所有虛擬節(jié)點Hash值對應(yīng)的物理節(jié)點信息。
public ConsistentHash(List<String> nodes) {
this.virtualNodes = new TreeMap<>();
this.identityHashCode = identityHashCode(nodes);
this.replicaNumber = 160;
for (String node : nodes) {
for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
byte[] digest = md5(node.toString() + i);
for (int h = 0; h < 4; h++) {
long m = hash(digest, h);
virtualNodes.put(m, node);
}
}
}
}
總結(jié)：
- 一致性哈希算法解決了負(fù)載均衡和分布式緩存中動態(tài)分配問題，使得節(jié)點的動態(tài)變化（服務(wù)器宕機、新增服務(wù)器節(jié)點）所造成的代價降到最低。
- 計算機的任何問題都可以通過增加一個虛擬層來解決，計算機硬件、網(wǎng)絡(luò)和軟件都是如此，網(wǎng)絡(luò)的7層協(xié)議，每一層都可以看做是下一層的虛擬層，操作系統(tǒng)可以看做是計算機硬件的虛擬層，java虛擬機可以看做是操作系統(tǒng)的虛擬層。上述的解決節(jié)點負(fù)載不均衡的問題也采用了虛擬化的思路，將每臺物理緩存服務(wù)器虛擬為緩存服務(wù)器，將虛擬服務(wù)器的hash值放在hash環(huán)上，數(shù)據(jù)key首先去尋找虛擬服務(wù)器節(jié)點，再映射得到真正的物理服務(wù)器的信息，這個思想可以在解決計算機問題上多多借鑒。
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