一、算法背景
一致性哈希算法在1997年由麻省理工學(xué)院的Karger等人在解決分布式Cache中提出的，設(shè)計目標(biāo)是為了解決因特網(wǎng)中的熱點(Hot spot)問題，初衷和CARP十分類似。一致性哈希修正了CARP使用的簡單哈希算法帶來的問題，使得DHT可以在P2P環(huán)境中真正得到應(yīng)用。
二、應(yīng)用場景
現(xiàn)在一致性hash算法在分布式系統(tǒng)中也得到了廣泛應(yīng)用，分布式系統(tǒng)中涉及到集群部署，包括緩存Redis集群，數(shù)據(jù)庫集群，我們在使用Redis的時候，為了保證Redis的高可用，提高Redis的讀寫性能，最簡單的方式我們會做主從復(fù)制，組成Master-Master或者M(jìn)aster-Slave的形式，或者搭建Redis集群，進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀寫分離，類似于數(shù)據(jù)庫的主從復(fù)制和讀寫分離。如下所示：
同樣數(shù)據(jù)庫中也是，當(dāng)單表數(shù)據(jù)大于500W的時候需要對其進(jìn)行分庫分表，當(dāng)數(shù)據(jù)量很大的時候（標(biāo)準(zhǔn)可能不一樣，要看Redis服務(wù)器容量）我們同樣可以對Redis進(jìn)行類似的操作，就是分庫分表。
假設(shè)，我們有一個社交網(wǎng)站，需要使用Redis存儲圖片資源，存儲的格式為鍵值對，key值為圖片名稱，value為該圖片所在文件服務(wù)器的路徑，我們需要根據(jù)文件名查找該文件所在文件服務(wù)器上的路徑，數(shù)據(jù)量大概有2000W左右，按照我們約定的規(guī)則進(jìn)行分庫，規(guī)則就是隨機(jī)分配，我們可以部署8臺緩存服務(wù)器，每臺服務(wù)器大概含有500W條數(shù)據(jù)，并且進(jìn)行主從復(fù)制，示意圖如下
由于規(guī)則是隨機(jī)的，所有我們的一條數(shù)據(jù)都有可能存儲在任何一組Redis中，例如上圖我們用戶查找一張名稱為”a.png”的圖片，由于規(guī)則是隨機(jī)的，我們不確定具體是在哪一個Redis服務(wù)器上的，因此我們需要進(jìn)行1、2、3、4，4次查詢才能夠查詢到（也就是遍歷了所有的Redis服務(wù)器），這顯然不是我們想要的結(jié)果，有了解過的小伙伴可能會想到，隨機(jī)的規(guī)則不行，可以使用類似于數(shù)據(jù)庫中的分庫分表規(guī)則：按照Hash值、取模、按照類別、按照某一個字段值等等常見的規(guī)則就可以出來了！好，按照我們的主題，我們就使用Hash的方式。
三、為Redis集群使用Hash
可想而知，如果我們使用Hash的方式hash(圖片名稱) % N，每一張圖片在進(jìn)行分庫的時候都可以定位到特定的服務(wù)器，示意圖如下：
因為圖片的名稱是不重復(fù)的，所以，當(dāng)我們對同一個圖片名稱做相同的哈希計算時，得出的結(jié)果應(yīng)該是不變的，如果我們有4臺服務(wù)器，使用哈希后的結(jié)果對4求余，那么余數(shù)一定是0、1、2或3，沒錯，正好與我們之前的服務(wù)器編號相同。
如果求余的結(jié)果為0， 我們就把當(dāng)前圖片名稱對應(yīng)的圖片緩存在0號服務(wù)器上；如果余數(shù)為1，就把當(dāng)前圖片名對應(yīng)的圖片緩存在1號服務(wù)器上；如果余數(shù)為2，同理。那么，當(dāng)我們訪問任意一個圖片的時候，只要再次對圖片名稱進(jìn)行上述運算，即可得出對應(yīng)的圖片應(yīng)該存放在哪一臺緩存服務(wù)器上，我們只要在這一臺服務(wù)器上查找圖片即可，如果圖片在對應(yīng)的服務(wù)器上不存在，則證明對應(yīng)的圖片沒有被緩存，也不用再去遍歷其他緩存服務(wù)器了，通過這樣的方法，即可將3萬張圖片隨機(jī)的分布到3臺緩存服務(wù)器上了，而且下次訪問某張圖片時，直接能夠判斷出該圖片應(yīng)該存在于哪臺緩存服務(wù)器上，這樣就能滿足我們的需求了，我們暫時稱上述算法為HASH算法或者取模算法。
上圖中，假設(shè)我們查找的是”a.png”，由于有4臺服務(wù)器（排除從庫），因此公式為
hash(a.png) % 4 = 2
，可知定位到了第2號服務(wù)器，這樣的話就不會遍歷所有的服務(wù)器，大大提升了性能！
四、使用Hash的問題
上述的方式雖然提升了性能，我們不再需要對整個Redis服務(wù)器進(jìn)行遍歷！但是，使用上述HASH算法進(jìn)行緩存時，會出現(xiàn)一些缺陷，主要體現(xiàn)在服務(wù)器數(shù)量變動的時候，所有緩存的位置都要發(fā)生改變！
試想一下，如果3臺緩存服務(wù)器已經(jīng)不能滿足我們的緩存需求，那么我們應(yīng)該怎么做呢？沒錯，很簡單，多增加兩臺緩存服務(wù)器不就行了，假設(shè)，我們增加了一臺緩存服務(wù)器，那么緩存服務(wù)器的數(shù)量就由4臺變成了5臺，此時，如果仍然使用上述方法對同一張圖片進(jìn)行緩存，那么這張圖片所在的服務(wù)器編號必定與原來4臺服務(wù)器時所在的服務(wù)器編號不同，因為除數(shù)由4變?yōu)榱?，被除數(shù)不變的情況下，余數(shù)肯定不同，這種情況帶來的結(jié)果就是當(dāng)服務(wù)器數(shù)量變動時，所有緩存的位置都要發(fā)生改變，換句話說，當(dāng)服務(wù)器數(shù)量發(fā)生改變時，所有緩存在一定時間內(nèi)是失效的，當(dāng)應(yīng)用無法從緩存中獲取數(shù)據(jù)時，則會向后端服務(wù)器請求數(shù)據(jù)，同理，假設(shè)4臺緩存中突然有一臺緩存服務(wù)器出現(xiàn)了故障，無法進(jìn)行緩存，那么我們則需要將故障機(jī)器移除，但是如果移除了一臺緩存服務(wù)器，那么緩存服務(wù)器數(shù)量從4臺變?yōu)?臺，如果想要訪問一張圖片，這張圖片的緩存位置必定會發(fā)生改變，以前緩存的圖片也會失去緩存的作用與意義，由于大量緩存在同一時間失效，造成了緩存的雪崩，此時前端緩存已經(jīng)無法起到承擔(dān)部分壓力的作用，后端服務(wù)器將會承受巨大的壓力，整個系統(tǒng)很有可能被壓垮，所以，我們應(yīng)該想辦法不讓這種情況發(fā)生，但是由于上述HASH算法本身的緣故，使用取模法進(jìn)行緩存時，這種情況是無法避免的。
我們來回顧一下使用上述算法會出現(xiàn)的問題。
問題1：當(dāng)緩存服務(wù)器數(shù)量發(fā)生變化時，會引起緩存的雪崩，可能會引起整體系統(tǒng)壓力過大而崩潰（大量緩存同一時間失效）。
問題2：當(dāng)緩存服務(wù)器數(shù)量發(fā)生變化時，幾乎所有緩存的位置都會發(fā)生改變，怎樣才能盡量減少受影響的緩存呢？
其實，上面兩個問題是一個問題，那么，一致性哈希算法能夠解決上述問題嗎？解決這些問題，一致性哈希算法誕生了。
五、一致性哈希的基本概念
一致性Hash算法也是使用取模的方法，只是，剛才描述的取模法是對服務(wù)器的數(shù)量進(jìn)行取模，而一致性Hash算法是對2^32取模，什么意思呢？簡單來說，一致性Hash算法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0-2^32-1（即哈希值是一個32位無符號整形），整個哈希環(huán)如下：
整個空間按順時針方向組織，圓環(huán)的正上方的點代表0，0點右側(cè)的第一個點代表1，以此類推，2、3、4、5、6……直到2^32-1，也就是說0點左側(cè)的第一個點代表2^32-1， 0和2^32-1在零點中方向重合，我們把這個由2^32個點組成的圓環(huán)稱為Hash環(huán)。
那么，一致性哈希算法與上圖中的圓環(huán)有什么關(guān)系呢？我們繼續(xù)聊，仍然以之前描述的場景為例，假設(shè)我們有4臺緩存服務(wù)器，服務(wù)器A、服務(wù)器B、服務(wù)器C，服務(wù)器D，那么，在生產(chǎn)環(huán)境中，這4臺服務(wù)器肯定有自己的IP地址或主機(jī)名，我們使用它們各自的IP地址或主機(jī)名作為關(guān)鍵字進(jìn)行哈希計算，使用哈希后的結(jié)果對2^32取模，可以使用如下公式示意：
hash（服務(wù)器A的IP地址） %? 2^32
通過上述公式算出的結(jié)果一定是一個0到2^32-1之間的一個整數(shù)，我們就用算出的這個整數(shù)，代表服務(wù)器A，既然這個整數(shù)肯定處于0到2^32-1之間，那么，上圖中的hash環(huán)上必定有一個點與這個整數(shù)對應(yīng)，而我們剛才已經(jīng)說明，使用這個整數(shù)代表服務(wù)器A，那么，服務(wù)器A就可以映射到這個環(huán)上。
以此類推，下一步將各個服務(wù)器使用類似的Hash算式進(jìn)行一個哈希，這樣每臺機(jī)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！
例如我們有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Hash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。
說到這里可能會有疑問，為什么hash一致性的數(shù)據(jù)空間范圍是2^32次方？
因為，java中int的最大值是2^31-1最小值是-2^31,2^32剛好是無符號整形的最大值；
進(jìn)一步追尾基礎(chǔ)，為什么java中int的最大值是2^31-1最小值是-2^31？
因為，int的最大值最小值范圍設(shè)定是因為一個int占4個字節(jié)，一個字節(jié)占8位，二進(jìn)制中剛好是32位。（基礎(chǔ)忘記的需要惡補(bǔ)一下了）
六、一致性Hash算法的容錯性和可擴(kuò)展性
現(xiàn)假設(shè)Node C不幸宕機(jī)，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Hash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，如下所示：
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Hash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Hash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(kuò)展性。
七、Hash環(huán)的數(shù)據(jù)傾斜問題
一致性Hash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（被緩存的對象大部分集中緩存在某一臺服務(wù)器上）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，從而出現(xiàn)hash環(huán)偏斜的情況，當(dāng)hash環(huán)偏斜以后，緩存往往會極度不均衡的分布在各服務(wù)器上，如果想要均衡的將緩存分布到2臺服務(wù)器上，最好能讓這2臺服務(wù)器盡量多的、均勻的出現(xiàn)在hash環(huán)上，但是，真實的服務(wù)器資源只有2臺，我們怎樣憑空的讓它們多起來呢，沒錯，就是憑空的讓服務(wù)器節(jié)點多起來，既然沒有多余的真正的物理服務(wù)器節(jié)點，我們就只能將現(xiàn)有的物理節(jié)點通過虛擬的方法復(fù)制出來。
這些由實際節(jié)點虛擬復(fù)制而來的節(jié)點被稱為"虛擬節(jié)點"，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(jī)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：
同時數(shù)據(jù)定位算法不變，只是多了一步虛擬節(jié)點到實際節(jié)點的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三個虛擬節(jié)點的數(shù)據(jù)均定位到Node A上。這樣就解決了服務(wù)節(jié)點少時數(shù)據(jù)傾斜的問題。在實際應(yīng)用中，通常將虛擬節(jié)點數(shù)設(shè)置為32甚至更大，因此即使很少的服務(wù)節(jié)點也能做到相對均勻的數(shù)據(jù)分布。
八、總結(jié)
上文中，我們一步步分析了什么是一致性Hash算法，主要是考慮到分布式系統(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)來的情況，如何保證當(dāng)系統(tǒng)的節(jié)點數(shù)目發(fā)生變化的時候，我們的系統(tǒng)仍然能夠?qū)ν馓峁┝己玫姆?wù)，這是值得考慮的！
