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  • 网上有许多循序渐进讲一致性hash的演变的,以缓存为例,最主要就是解决了节点增加减少引起的缓存大批量的抖动失效。缓存失效了怎么办,失效了就需要你业务系统区访问数据库啊,或者文件系统,这样就会增加了基础设施...

    1、分布式系统,可以随着业务的增长而增强能力,业务闲时减少资源占用(也有可能服务挂掉)。资源的增加和减少是个动态过程,如何能够满足这个动态过程,尽量少的影响业务,就会用到一致性hash。网上有许多循序渐进讲一致性hash的演变的,以缓存为例,最主要就是解决了节点增加减少引起的缓存大批量的抖动失效。缓存失效了怎么办,失效了就需要你业务系统区访问数据库啊,或者文件系统,这样就会增加了基础设施的压力,并且访问速度会极大降低。这是缓存失效最要命的问题。一致性hash就是为了负载均衡。

    2、redisson提供redis下分布式锁的实现方式,redis的cluster提供了负载均衡的集群模式,但是不是基于一致性hash而基于hash槽的方式。redis的sentinel实现的高可用ha,无负载均衡需求下可以使用。

    转载于:https://my.oschina.net/u/1271447/blog/2986232

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  • 一致性Hash问题

    千次阅读 2018-04-19 14:58:51
    最近有小伙伴跑过来问什么Hash一致性算法,说面试的时候被问到了,因为不了解,所以就没有回答上,问我有没有相应的学习资料推荐,当时上班,没时间回复,晚上回去了就忘了这件事,今天突然看到这个,加班为大家...

    https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79544524


    最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法,说面试的时候被问到了,因为不了解,所以就没有回答上,问我有没有相应的学习资料推荐,当时上班,没时间回复,晚上回去了就忘了这件事,今天突然看到这个,加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法,希望对大家有帮助!

    经常阅读我文章的小伙伴应该都很熟悉我写文章的套路,上来就是先要问一句为什么?也就是为什么要有Hash一致性算法?就像以前介绍为什么要有Spring一样,首先会以历史的角度或者项目发展的角度来分析,今天的分享还是一样的套路,先从历史的角度来一步步分析,探讨一下到底什么是Hash一致性算法!

    一、Redis集群的使用

    我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最简单的方式我们会做主从复制,组成Master-Master或者Master-Slave的形式,或者搭建Redis集群,进行数据的读写分离,类似于数据库的主从复制和读写分离。如下所示: 
    这里写图片描述 
    同样类似于数据库,当单表数据大于500W的时候需要对其进行分库分表,当数据量很大的时候(标准可能不一样,要看Redis服务器容量)我们同样可以对Redis进行类似的操作,就是分库分表。

    假设,我们有一个社交网站,需要使用Redis存储图片资源,存储的格式为键值对,key值为图片名称,value为该图片所在文件服务器的路径,我们需要根据文件名查找该文件所在文件服务器上的路径,数据量大概有2000W左右,按照我们约定的规则进行分库,规则就是随机分配,我们可以部署8台缓存服务器,每台服务器大概含有500W条数据,并且进行主从复制,示意图如下:

    这里写图片描述

    由于规则是随机的,所有我们的一条数据都有可能存储在任何一组Redis中,例如上图我们用户查找一张名称为”a.png”的图片,由于规则是随机的,我们不确定具体是在哪一个Redis服务器上的,因此我们需要进行1、2、3、4,4次查询才能够查询到(也就是遍历了所有的Redis服务器),这显然不是我们想要的结果,有了解过的小伙伴可能会想到,随机的规则不行,可以使用类似于数据库中的分库分表规则:按照Hash值、取模、按照类别、按照某一个字段值等等常见的规则就可以出来了!好,按照我们的主题,我们就使用Hash的方式。

    二、为Redis集群使用Hash

    可想而知,如果我们使用Hash的方式,每一张图片在进行分库的时候都可以定位到特定的服务器,示意图如下:

    这里写图片描述

    上图中,假设我们查找的是”a.png”,由于有4台服务器(排除从库),因此公式为hash(a.png) % 4 = 2 ,可知定位到了第2号服务器,这样的话就不会遍历所有的服务器,大大提升了性能!

    三、使用Hash的问题

    上述的方式虽然提升了性能,我们不再需要对整个Redis服务器进行遍历!但是,使用上述Hash算法进行缓存时,会出现一些缺陷,主要体现在服务器数量变动的时候,所有缓存的位置都要发生改变!

    试想一下,如果4台缓存服务器已经不能满足我们的缓存需求,那么我们应该怎么做呢?很简单,多增加几台缓存服务器不就行了!假设:我们增加了一台缓存服务器,那么缓存服务器的数量就由4台变成了5台。那么原本hash(a.png) % 4 = 2 的公式就变成了hash(a.png) % 5 = ? , 可想而知这个结果肯定不是2的,这种情况带来的结果就是当服务器数量变动时,所有缓存的位置都要发生改变!换句话说,当服务器数量发生改变时,所有缓存在一定时间内是失效的,当应用无法从缓存中获取数据时,则会向后端数据库请求数据(还记得上一篇的《缓存雪崩》吗?)!

    同样的,假设4台缓存中突然有一台缓存服务器出现了故障,无法进行缓存,那么我们则需要将故障机器移除,但是如果移除了一台缓存服务器,那么缓存服务器数量从4台变为3台,也是会出现上述的问题!

    所以,我们应该想办法不让这种情况发生,但是由于上述Hash算法本身的缘故,使用取模法进行缓存时,这种情况是无法避免的,为了解决这些问题,Hash一致性算法(一致性Hash算法)诞生了!

    四、一致性Hash算法的神秘面纱

    一致性Hash算法也是使用取模的方法,只是,刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模,而一致性Hash算法是对2^32取模,什么意思呢?简单来说,一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1(即哈希值是一个32位无符号整形),整个哈希环如下: 
    这里写图片描述 
    整个空间按顺时针方向组织,圆环的正上方的点代表0,0点右侧的第一个点代表1,以此类推,2、3、4、5、6……直到2^32-1,也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1, 0和2^32-1在零点中方向重合,我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环

    下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希,具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置,这里假设将上文中四台服务器使用IP地址哈希后在环空间的位置如下: 
    这里写图片描述 
    接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器:将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值,并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器!

    例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象,经过哈希计算后,在环空间上的位置如下:

    这里写图片描述 
    根据一致性Hash算法,数据A会被定为到Node A上,B被定为到Node B上,C被定为到Node C上,D被定为到Node D上。

    五、一致性Hash算法的容错性和可扩展性

    现假设Node C不幸宕机,可以看到此时对象A、B、D不会受到影响,只有C对象被重定位到Node D。一般的,在一致性Hash算法中,如果一台服务器不可用,则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它不会受到影响,如下所示:

    这里写图片描述

    下面考虑另外一种情况,如果在系统中增加一台服务器Node X,如下图所示: 
    这里写图片描述 
    此时对象Object A、B、D不受影响,只有对象C需要重定位到新的Node X !一般的,在一致性Hash算法中,如果增加一台服务器,则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它数据也不会受到影响。

    综上所述,一致性Hash算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据,具有较好的容错性和可扩展性。

    六、Hash环的数据倾斜问题

    一致性Hash算法在服务节点太少时,容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜(被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上)问题,例如系统中只有两台服务器,其环分布如下: 
    这里写图片描述 
    此时必然造成大量数据集中到Node A上,而只有极少量会定位到Node B上。为了解决这种数据倾斜问题,一致性Hash算法引入了虚拟节点机制,即对每一个服务节点计算多个哈希,每个计算结果位置都放置一个此服务节点,称为虚拟节点。具体做法可以在服务器IP或主机名的后面增加编号来实现。

    例如上面的情况,可以为每台服务器计算三个虚拟节点,于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值,于是形成六个虚拟节点: 
    这里写图片描述 
    同时数据定位算法不变,只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射,例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。在实际应用中,通常将虚拟节点数设置为32甚至更大,因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。

    七、总结

    上文中,我们一步步分析了什么是一致性Hash算法,主要是考虑到分布式系统每个节点都有可能失效,并且新的节点很可能动态的增加进来的情况,如何保证当系统的节点数目发生变化的时候,我们的系统仍然能够对外提供良好的服务,这是值得考虑的!



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  • /// 一致性HASH,解决传统HASH的扩容难的问题 /// 注:常用与分布式缓存与分表 /// </summary> /// <typeparam name="T">泛型</typeparam> public class ConsistentHash<T> ...
  • 什么一致性Hash算法?

    万次阅读 多人点赞 2018-03-13 21:15:32
    最近有小伙伴跑过来问什么Hash一致性算法,说面试的时候被问到了,因为不了解,所以就没有回答上,问我有没有相应的学习资料推荐,当时上班,没时间回复,晚上回去了就忘了这件事,今天突然看到这个,加班为大家...

    最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法,说面试的时候被问到了,因为不了解,所以就没有回答上,问我有没有相应的学习资料推荐,当时上班,没时间回复,晚上回去了就忘了这件事,今天突然看到这个,加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法,希望对大家有帮助!

    经常阅读我文章的小伙伴应该都很熟悉我写文章的套路,上来就是先要问一句为什么?也就是为什么要有Hash一致性算法?就像以前介绍为什么要有Spring一样,首先会以历史的角度或者项目发展的角度来分析,今天的分享还是一样的套路,先从历史的角度来一步步分析,探讨一下到底什么是Hash一致性算法!

    一、Redis集群的使用

    我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最简单的方式我们会做主从复制,组成Master-Master或者Master-Slave的形式,或者搭建Redis集群,进行数据的读写分离,类似于数据库的主从复制和读写分离。如下所示:
    这里写图片描述
    同样类似于数据库,当单表数据大于500W的时候需要对其进行分库分表,当数据量很大的时候(标准可能不一样,要看Redis服务器容量)我们同样可以对Redis进行类似的操作,就是分库分表。

    假设,我们有一个社交网站,需要使用Redis存储图片资源,存储的格式为键值对,key值为图片名称,value为该图片所在文件服务器的路径,我们需要根据文件名查找该文件所在文件服务器上的路径,数据量大概有2000W左右,按照我们约定的规则进行分库,规则就是随机分配,我们可以部署8台缓存服务器,每台服务器大概含有500W条数据,并且进行主从复制,示意图如下:

    这里写图片描述

    由于规则是随机的,所有我们的一条数据都有可能存储在任何一组Redis中,例如上图我们用户查找一张名称为"a.png"的图片,由于规则是随机的,我们不确定具体是在哪一个Redis服务器上的,因此我们需要进行1、2、3、4,4次查询才能够查询到(也就是遍历了所有的Redis服务器),这显然不是我们想要的结果,有了解过的小伙伴可能会想到,随机的规则不行,可以使用类似于数据库中的分库分表规则:按照Hash值、取模、按照类别、按照某一个字段值等等常见的规则就可以出来了!好,按照我们的主题,我们就使用Hash的方式。

    二、为Redis集群使用Hash

    可想而知,如果我们使用Hash的方式,每一张图片在进行分库的时候都可以定位到特定的服务器,示意图如下:

    这里写图片描述

    上图中,假设我们查找的是"a.png",由于有4台服务器(排除从库),因此公式为hash(a.png) % 4 = 2 ,可知定位到了第2号服务器,这样的话就不会遍历所有的服务器,大大提升了性能!

    三、使用Hash的问题

    上述的方式虽然提升了性能,我们不再需要对整个Redis服务器进行遍历!但是,使用上述Hash算法进行缓存时,会出现一些缺陷,主要体现在服务器数量变动的时候,所有缓存的位置都要发生改变!

    试想一下,如果4台缓存服务器已经不能满足我们的缓存需求,那么我们应该怎么做呢?很简单,多增加几台缓存服务器不就行了!假设:我们增加了一台缓存服务器,那么缓存服务器的数量就由4台变成了5台。那么原本hash(a.png) % 4 = 2 的公式就变成了hash(a.png) % 5 = ? , 可想而知这个结果肯定不是2的,这种情况带来的结果就是当服务器数量变动时,所有缓存的位置都要发生改变!换句话说,当服务器数量发生改变时,所有缓存在一定时间内是失效的,当应用无法从缓存中获取数据时,则会向后端数据库请求数据(还记得上一篇的《缓存雪崩》吗?)!

    同样的,假设4台缓存中突然有一台缓存服务器出现了故障,无法进行缓存,那么我们则需要将故障机器移除,但是如果移除了一台缓存服务器,那么缓存服务器数量从4台变为3台,也是会出现上述的问题!

    所以,我们应该想办法不让这种情况发生,但是由于上述Hash算法本身的缘故,使用取模法进行缓存时,这种情况是无法避免的,为了解决这些问题,Hash一致性算法(一致性Hash算法)诞生了!

    四、一致性Hash算法的神秘面纱

    一致性Hash算法也是使用取模的方法,只是,刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模,而一致性Hash算法是对232取模,什么意思呢?简单来说,一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,如假设某哈希函数H的值空间为0-232-1(即哈希值是一个32位无符号整形),整个哈希环如下:
    这里写图片描述
    整个空间按顺时针方向组织,圆环的正上方的点代表0,0点右侧的第一个点代表1,以此类推,2、3、4、5、6……直到232-1,也就是说0点左侧的第一个点代表232-1, 0和232-1在零点中方向重合,我们把这个由232个点组成的圆环称为Hash环

    下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希,具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置,这里假设将上文中四台服务器使用IP地址哈希后在环空间的位置如下:
    这里写图片描述
    接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器:将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值,并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器!

    例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象,经过哈希计算后,在环空间上的位置如下:

    这里写图片描述
    根据一致性Hash算法,数据A会被定为到Node A上,B被定为到Node B上,C被定为到Node C上,D被定为到Node D上。

    五、一致性Hash算法的容错性和可扩展性

    现假设Node C不幸宕机,可以看到此时对象A、B、D不会受到影响,只有C对象被重定位到Node D。一般的,在一致性Hash算法中,如果一台服务器不可用,则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它不会受到影响,如下所示:

    这里写图片描述

    下面考虑另外一种情况,如果在系统中增加一台服务器Node X,如下图所示:
    这里写图片描述
    此时对象Object A、B、D不受影响,只有对象C需要重定位到新的Node X !一般的,在一致性Hash算法中,如果增加一台服务器,则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它数据也不会受到影响。

    综上所述,一致性Hash算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据,具有较好的容错性和可扩展性。

    六、Hash环的数据倾斜问题

    一致性Hash算法在服务节点太少时,容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜(被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上)问题,例如系统中只有两台服务器,其环分布如下:
    这里写图片描述
    此时必然造成大量数据集中到Node A上,而只有极少量会定位到Node B上。为了解决这种数据倾斜问题,一致性Hash算法引入了虚拟节点机制,即对每一个服务节点计算多个哈希,每个计算结果位置都放置一个此服务节点,称为虚拟节点。具体做法可以在服务器IP或主机名的后面增加编号来实现。

    例如上面的情况,可以为每台服务器计算三个虚拟节点,于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值,于是形成六个虚拟节点:
    这里写图片描述
    同时数据定位算法不变,只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射,例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。在实际应用中,通常将虚拟节点数设置为32甚至更大,因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。

    七、总结

    上文中,我们一步步分析了什么是一致性Hash算法,主要是考虑到分布式系统每个节点都有可能失效,并且新的节点很可能动态的增加进来的情况,如何保证当系统的节点数目发生变化的时候,我们的系统仍然能够对外提供良好的服务,这是值得考虑的!


    参考文章:

    1、https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html
    2、http://www.zsythink.net/archives/1182

    在这里插入图片描述

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  • 3、一致性 Hash 算法 1、数据分片 先让我们看一个例子吧 我们经常会用 Redis 做缓存,把一些数据放在上面,以减少数据的压力。 当数据量少,访问压力不大的时候,通常一台Redis就能搞定,为了高可用,弄个主从...

    目录

    1、数据分片

    2、数据分片会遇到的问题

    3、一致性 Hash 算法


    1数据分片

    先让我们看一个例子吧

    我们经常会用 Redis 做缓存,把一些数据放在上面,以减少数据的压力。

    当数据量少,访问压力不大的时候,通常一台Redis就能搞定,为了高可用,弄个主从也就足够了;

    当数据量变大,并发量也增加的时候,把全部的缓存数据放在一台机器上就有些吃力了,毕竟一台机器的资源是有限的

    通常我们会搭建集群环境,让数据尽量平均的放到每一台 Redis 中,比如我们的集群中有 4 台Redis

    那么如何把数据尽量平均地放到这 4 台Redis中呢?最简单的就是取模算法:

     

    hash( key ) % N,N 为 Redis 的数量,在这里 N = 4 ;

    看起来非常得美好,因为依靠这样的方法,我们可以让数据平均存储到 4 台 Redis 中,当有新的请求过来的时候,我们也可以定位数据会在哪台 Redis 中,这样可以精确地查询到缓存数据。
     

    2数据分片会遇到的问题

    但是 4 台 Redis 不够了,需要再增加 4 台 Redis ;那么这个求余算法就会变成:hash( key ) % 8 ;

    那么可以想象一下,当前大部分缓存的位置都会是错误的,极端情况下,就会造成 缓存雪崩

     

    3一致性 Hash 算法

    一致性 Hash 算法可以很好地解决这个问题,它的大概过程是这样的:

    把 0 作为起点,2^32-1 作为终点,画一条直线,再把起点和终点重合,直线变成一个圆,方向是顺时针从小到大。0 的右侧第一个点是 1 ,然后是 2 ,以此类推。

    对三台服务器的 IP 或其他关键字进行 hash 后对 2^32 取模,这样势必能落在这个圈上的某个位置,记为 Node1、Node2、Node3。

    然后对数据 key 进行相同的操作,势必也会落在圈上的某个位置;然后从数据落到的位置顺时针行走,第一个遇到的Node,这就是这个 key 要储存的服务器。

    如果增加一台服务器或者删除一台服务器,只会影响 部分数据

    但如果节点太少或分布不均匀的时候,容易造成 数据倾斜,也就是大部分数据会集中在某一台服务器上。

    为了解决数据倾斜问题,一致性 Hash 算法提出了【虚拟节点】,会对每一个服务节点计算多个哈希,然后放到圈上的不同位置。
     

    当然我们也可以发现,一致性 Hash 算法,也只是解决大部分数据的问题


    转载自公众号:会点代码的大叔

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  • 一致性Hash算法(hash环)

    千次阅读 2017-12-01 15:37:07
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空空如也

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一致性hash解决了什么问题