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  • 一致性哈希服务器的数据维护

    千次阅读 2015-07-05 20:05:40
    本文是实例说明一致性哈希服务器的数据维护用途。理论说明参考:http://blog.csdn.net/chenjiayi_yun/article/details/41624603  如下图所示,本例中一致性哈希服务器群组是视频服务器群组,包括三类服务器:...

    本文是实例说明一致性哈希服务器的数据维护用途。理论说明参考:http://blog.csdn.net/chenjiayi_yun/article/details/41624603 

    如下图所示,本例中一致性哈希服务器群组是视频服务器群组,包括服务器类型:VChannelMediaServer、VChannelServer、VChannelLoadServer、VChannelSuperServer。

    服务器类型和其用途:

    VChannelMediaServer频道动态数据(成员数据)和接入服务器,保存频道成员信息,提供接入地址到客户端(类似于网关),发送到VChannelServer的请求是根据频道id的一致性哈希决定。

    VChannelServer频道数据服务器,保存频道的具体信息,提供操作频道对象的接口,每个频道对象以一致性哈希形式存在于该服务器中。

    VChannelLoadServer是频道负载服务器,备份所有的频道列表以及频道对应的VChannelServer,维护VChannelMediaServer和VChannelServer服务器内的服务器一致性哈希表,维护VChannelServer中的频道对象加载和移除。(VChannelLoadServer是单服务器,VChannelServer和VChannelMediaServer是动态启动的多服务器。)

    VChannelSuperServer直播间上级服务器,为所有直播间相关的服务器提供向上的连接其他服务器的接口。


    数据维护包括:动态启动vchannelserver服务器需要动态加载频道数据和移除旧的服务器的频道数据,动态关闭vchannelserver服务器需要恢复该服务器的频道到其他服务器,新数据需要加载和备份。(VChannelLoadServer根据频道列表记录每个VChannelServer对应的一些频道)

    (1)加载数据

    一个VChannelServer启动时,需要VChannelLoadServer同步服务器哈希一致性列表,计算列表是本服务器的那些频道,则从数据库加载那些频道的数据到本进程。VChannelLoadServer根据哈希表,计算出属于新启动VChannelServer的一些频道,发送指令到其他VChannelServer使它们移除本进程中属于那些频道的数据。

    (2)宕机恢复数据

    一个vchannelserver宕机时,需要重新加载频道数据到其他服务器;VChannelLoadServer会定时检查vchannelserver连接中的宕机服务器的连接,根据服务器哈希表为原来宕机服务器的每个频道都分配新的服务器(会加入等待分配列表,在有合适服务器时再分配)

    (3)新数据

    创建频道时,在指定的一个VChannelServer会加载该频道的数据,并备份该频道id到VChannelLoadServer,更新其服务器哈希一致性列表,更新VChannelServer负载。

    操作如下图:




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  • 一致性哈希

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    普通哈希取模法

    假设三万张图片,要均匀存在三个缓存服务器上
    我们首先想到的是用哈希算法来使这些图片均匀分布在三个缓存服务器上
    用取模算法(模3算法),求得三种结果分别为0, 1, 2
    此时却是可以满足均匀分布
    但是,一旦要新加入新的服务器,此时取模算法面临失效的情况
    即以前已经存在缓存服务器上那些图片用新的模4算法,计算的哈希值与以前不同使得出现大面积图片未命中的情况(缓存雪崩)


    改进哈希算法

    为了解决上面面临的问题,我们需要模统一一个数,这样无论多少服务器加进来,图片经过取模运算取得的值都不会变,过程如下
    在这里插入图片描述
    每次插入新的图片时,经过取模运算计算出一个确定的环上位置,然后顺时针向前找距离最近的缓存服务器即为要插入的服务器,过程如下
    在这里插入图片描述

    当要加入新的服务器时,我们无需像前面那样大量调整图片存储位置,而只需将一部分不满足的图片放入新的服务器即可,如下所示,我们只需调整CD之间的原本在A服务器中调整到D服务器中
    在这里插入图片描述


    哈希偏斜

    这种方案存在一个问题是,三个服务器经过哈希计算可能无法均匀分配在哈希环上,这就会导致其中几个服务器的缓存压力过大,无法实现负载均衡
    在这里插入图片描述


    虚拟节点

    我们可以将ABC三个服务器设置为每个1W数量的虚拟节点,这样三万个虚拟节点经过哈希运算以后可以近似认为均匀分布在了的哈希环上
    在这里插入图片描述
    然后再按照前面那种方法找落在的地方顺时针下一个虚拟节点所属的服务器即为要插入的服务器

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    简介

    首先我们需要知道什么是哈希,哈希一般都是将一个大数字取模然后分散到不同的容器里面,在一个分布式的服务器系统之中,通常会使用哈希的算法来处理服务器的负载均衡问题,每一个服务器就是一个容器,我们把数据按照哈希算法分布在不同的服务器,这样就可以减小服务器的负载,提高服务器的处理能力。

    一致性哈希和普通哈希

    那么,一致性哈希和普通哈希有什么区别呢?其实一般的哈希都是不一致的。例如这里有6个数字,123456,把它们分别对2取模,然后按照结果分布在两个哈希桶里面,
    哈希
    之后我们觉得这样每个桶里的数据太多了,想要再加一个桶(即服务器需要分流负载了),此时我们加一个桶则需要对数据重新进行分配,让数据对3取模再分配到对应的桶,
    哈希2
    这就是普通的哈希算法,很明显在进行哈希表扩容的时候,所有的数据都会进行重新的分配。分布式的存储系统中,每个桶就相当于一个机器,文件分布在哪台机器由哈希算法来决定,这个系统想要加一台机器时就需要停下来等所有文件重新分布一次才能对外提供服务,而当一台机器掉线的时候尽管只掉了一部分数据,但所有数据访问路由都会出问题。这样整个服务就无法平滑的扩缩容。一致性的意思也就是说局部增减容器的数量 不会对全局造成影响。

    要实现平滑的扩容和缩容我们则需要使用一致性哈希算法,一致性哈希中我们假定有很多桶,比如这里我们假设有7个桶,哈希算法还是同样的取模,只不过现在分桶分到的很可能是不存在的桶,那么就往下找找到第一个真实存在的桶放进去,如图所示
    哈希
    此时我们再需要加一个桶4,按照取模的算法,3号桶内的数据都是小于等于三的,所以我们只需要从桶6拉取数字符合4号位置的数字到4号桶内就可以了,
    哈希
    这样不论有多少个桶,每次再增加桶的时候只会影响一个桶的数据分布。这样增加一个服务器只需要和他后面的机器同步一下数据就可以开始工作了,下线一个机器需要先把他的数据同步到后面一台机器再下线。如果突然掉了一台机器也只会影响这台机器上的数据。实现中可以让每台机器同步一份自己前面机器的数据,这样即使掉线也不会影响这一部分的数据服务。

    新的问题

    当然,新的处理方案也会带来新的问题,那就是当服务器中最尾一个服务器下线的时候,它的数据应该交给谁了负担呢,因为它是最末尾一个,所以没有办法把它的数据托管给下一个服务器。所以往往分布式的服务器设计会是环形的,当最尾的服务器挂掉,他会接着把数据托管给前面的服务器。这也就形成了一致性哈希的基本结构。
    哈希

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  • 一致性哈希算法原理详解

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    (2)接着将各个服务器使用 Hash 函数进行哈希,具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希,从而确定每台机器在哈希环上的位置; (3)最后使用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...

    一、普通 hash 算法 (取模算法):

            在了解一致性哈希算法之前,我们先了解一下缓存中的一个应用场景,了解了这个应用场景之后,再来理解一致性哈希算法,就容易多了,也更能体现出一致性哈希算法的优点,那么,我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景。

    1、普通 hash算法 与 使用场景描述:

            假设我们有三台缓存服务器,用于缓存图片,我们为这三台缓存服务器编号为 0号、1号、2号,现在有3万张图片需要缓存,我们希望这些图片被均匀的缓存到这3台服务器上,以便它们能够分摊缓存的压力。也就是说,我们希望每台服务器能够缓存1万张左右的图片,那么我们应该怎样做呢?常见的做法是对缓存项的键进行哈希,将hash后的结果对缓存服务器的数量进行取模操作,通过取模后的结果,决定缓存项将会缓存在哪一台服务器上

            我们举例说明,以刚才描述的场景为例,假设图片名称是不重复的,那我们就可以使用图片名称作为访问图片的key,使用如下公式,计算出图片应该存放在哪台服务器上。

    hash(图片名称)% N

            当我们对同一个图片名称做相同的哈希计算时,得出的结果应该是不变的,如果我们有3台服务器,使用哈希后的结果对3求余,那么余数一定是0、1或者2;如果求余的结果为0, 就把当前图片缓存在0号服务器上,如果余数为1,就缓存在1号服务器上,以此类推;同理,当我们访问任意图片时,只要再次对图片名称进行上述运算,即可得出图片应该存放在哪一台缓存服务器上,我们只要在这一台服务器上查找图片即可,如果图片在对应的服务器上不存在,则证明对应的图片没有被缓存,也不用再去遍历其他缓存服务器了,通过这样的方法,即可将3万张图片随机的分布到3台缓存服务器上了,而且下次访问某张图片时,直接能够判断出该图片应该存在于哪台缓存服务器上,我们暂时称上述算法为 HASH 算法或者取模算法,取模算法的过程可以用下图表示:

     2、普通 hash 算法的缺陷:

            上述HASH算法时,会出现一些缺陷:如果服务器已经不能满足缓存需求,就需要增加服务器数量,假设我们增加了一台缓存服务器,此时如果仍然使用上述方法对同一张图片进行缓存,那么这张图片所在的服务器编号必定与原来3台服务器时所在的服务器编号不同,因为除数由3变为了4,最终导致所有缓存的位置都要发生改变,也就是说,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,则会向后端服务器请求数据;同理,假设突然有一台缓存服务器出现了故障,那么我们则需要将故障机器移除,那么缓存服务器数量从3台变为2台,同样会导致大量缓存在同一时间失效,造成了缓存的雪崩,后端服务器将会承受巨大的压力,整个系统很有可能被压垮。为了解决这种情况,就有了一致性哈希算法。

            

    二、一致性哈希算法:

     1、什么是一致性 hash 算法:

            一致性哈希算法也是使用取模的方法,但是取模算法是对服务器的数量进行取模,而一致性哈希算法是对 2^32 取模,具体步骤如下:

    • 步骤一:一致性哈希算法将整个哈希值空间按照顺时针方向组织成一个虚拟的圆环,称为 Hash 环;
    • 步骤二:接着将各个服务器使用 Hash 函数进行哈希,具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希,从而确定每台机器在哈希环上的位置
    • 步骤三:最后使用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寻找,第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器

    下面我们使用具体案例说明一下一致性哈希算法的具体流程:

    (1)步骤一:哈希环的组织:

            我们将 2^32 想象成一个圆,像钟表一样,钟表的圆可以理解成由60个点组成的圆,而此处我们把这个圆想象成由2^32个点组成的圆,示意图如下:

            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,我们把这个由 2^32 个点组成的圆环称为hash环。

    (2)步骤二:确定服务器在哈希环的位置:

    哈希算法:hash(服务器的IP) % 2^32

            上述公式的计算结果一定是 0 到 2^32-1 之间的整数,那么上图中的 hash 环上必定有一个点与这个整数对应,所以我们可以使用这个整数代表服务器,也就是服务器就可以映射到这个环上,假设我们有 ABC 三台服务器,那么它们在哈希环上的示意图如下:

     (3)步骤三:将数据映射到哈希环上:

            我们还是使用图片的名称作为 key,所以我们使用下面算法将图片映射在哈希环上:hash(图片名称) % 2^32,假设我们有4张图片,映射后的示意图如下,其中橘黄色的点表示图片:

            那么,怎么算出上图中的图片应该被缓存到哪一台服务上面呢?我们只要从图片的位置开始,沿顺时针方向遇到的第一个服务器就是图片存放的服务器了。最终,1号、2号图片将会被缓存到服务器A上,3号图片将会被缓存到服务器B上,4号图片将会被缓存到服务器C上。

     2、一致性 hash 算法的优点:

            前面提到,如果简单对服务器数量进行取模,那么当服务器数量发生变化时,会产生缓存的雪崩,从而很有可能导致系统崩溃,而使用一致性哈希算法就可以很好的解决这个问题,因为一致性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,只有部分缓存会失效,不至于将所有压力都在同一时间集中到后端服务器上,具有较好的容错性和可扩展性

            假设服务器B出现了故障,需要将服务器B移除,那么移除前后的示意图如下图所示:

            在服务器B未移除时,图片3应该被缓存到服务器B中,可是当服务器B移除以后,按照之前描述的一致性哈希算法的规则,图片3应该被缓存到服务器C中,因为从图片3的位置出发,沿顺时针方向遇到的第一个缓存服务器节点就是服务器C,也就是说,如果服务器B出现故障被移除时,图片3的缓存位置会发生改变,但是,图片4仍然会被缓存到服务器C中,图片1与图片2仍然会被缓存到服务器A中,这与服务器B移除之前并没有任何区别,这就是一致性哈希算法的优点。

     3、hash 环的倾斜与虚拟节点:

            一致性哈希算法在服务节点太少的情况下,容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题,也就是被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上,从而出现数据分布不均匀的情况,这种情况就称为 hash 环的倾斜。如下图所示:

             hash 环的倾斜在极端情况下,仍然有可能引起系统的崩溃,为了解决这种数据倾斜问题,一致性哈希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,一个实际物理节点可以对应多个虚拟节点,虚拟节点越多,hash环上的节点就越多,缓存被均匀分布的概率就越大,hash环倾斜所带来的影响就越小,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。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,加入虚拟节点以后的hash环如下:

     

     参考文章:https://www.zsythink.net/archives/1182

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