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  • 一致性hash算法时发现虚拟节点是个好东西,但同时也有缺点,需要结合场景使用。此处不做详细排版和铺垫,不了解一致性hash的可以先去查查,此处仅做抛砖引玉。虚拟节点的存在可以使hash环中的节点命中率变的均衡。...

    做一致性hash算法时发现虚拟节点是个好东西,但同时也有缺点,需要结合场景使用。

    此处不做详细排版和铺垫,不了解一致性hash的可以先去查查,此处仅做抛砖引玉。

    虚拟节点的存在可以使hash环中的节点命中率变的均衡。

    虚拟节点越多,分布越均匀。

    但会带来数据牺牲,真实节点增加或者减少时

    由于虚拟节点数量剧烈变化,数据的重新分配可能会影响到更多的真实节点。

    因为有可能所有虚拟节点的下一个节点列表覆盖了其他所有真实节点。

    所以,如果key与服务无关,可以适当调大这个值,达到良好的均衡效果

    服务真实节点较多、数量变化频繁时,适当减少或者不设置,以减少数据迁移带来的影响,提高系统整体的可用性

    可参考下图--图片来源

    具体做法

    当服务挂掉时,刷新 hash环,以适应新的环境

    数据迁移

    服务挂掉时,数据丢失,新数据走到下一个节点。

    服务增加或恢复时,将新服务的每个虚拟节点的下一个节点中的数据遍历一遍,进行迁移,其他节点不受影响

    总结

    虚拟节点越多 在服务增加或恢复时,涉及数据迁移的真实节点就越多。有数据迁移场景需求的话需要考虑这一点。

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  • consistent hashing算法的原理consistent hashing是一种hash算法,简单的说,在移除/添加一个cache时,它能够尽可能小的改变已存在key映射关系,尽可能的满足单调的要求。下面就来按照5个步骤简单讲讲consistent ...

    consistent hashing 算法的原理

    consistent hashing 是一种 hash 算法,简单的说,在移除 / 添加一个 cache 时,它能够尽可能小的改变已存在key 映射关系,尽可能的满足单调性的要求。

    下面就来按照 5 个步骤简单讲讲 consistent hashing 算法的基本原理。

    1 环形hash 空间

    考虑通常的 hash 算法都是将 value 映射到一个 32 为的 key 值,也即是 0~2^32-1 次方的数值空间;我们可以将这个空间想象成一个首( 0 )尾( 2^32-1 )相接的圆环,如下面图 1 所示的那样。

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    图 1 环形 hash 空间

    2 把对象映射到hash 空间

    接下来考虑 4 个对象 object1~object4 ,通过 hash 函数计算出的 hash 值 key 在环上的分布如图 2 所示。

    hash(object1) = key1;

    … …

    hash(object4) = key4;

    09096c4baaa3004f4c8cad582fec9666.png

    图 2 4 个对象的 key 值分布

    3 把cache 映射到hash 空间

    Consistent hashing 的基本思想就是将对象和 cache 都映射到同一个 hash 数值空间中,并且使用相同的 hash算法。

    假设当前有 A,B 和 C 共 3 台 cache ,那么其映射结果将如图 3 所示,他们在 hash 空间中,以对应的 hash 值排列。

    hash(cache A) = key A;

    … …

    hash(cache C) = key C;

    1eaf0aed35673dc9cfc71d92dc04880d.png

    图 3 cache 和对象的 key 值分布

    说到这里,顺便提一下 cache 的 hash 计算,一般的方法可以使用 cache 机器的 IP 地址或者机器名作为 hash输入。

    4 把对象映射到cache

    现在 cache 和对象都已经通过同一个 hash 算法映射到 hash 数值空间中了,接下来要考虑的就是如何将对象映射到 cache 上面了。

    在这个环形空间中,如果沿着顺时针方向从对象的 key 值出发,直到遇见一个 cache ,那么就将该对象存储在这个 cache 上,因为对象和 cache 的 hash 值是固定的,因此这个 cache 必然是唯一和确定的。这样不就找到了对象和 cache 的映射方法了吗?!

    依然继续上面的例子(参见图 3 ),那么根据上面的方法,对象 object1 将被存储到 cache A 上; object2 和object3 对应到 cache C ; object4 对应到 cache B ;

    5 考察cache 的变动

    前面讲过,通过 hash 然后求余的方法带来的最大问题就在于不能满足单调性,当 cache 有所变动时, cache会失效,进而对后台服务器造成巨大的冲击,现在就来分析分析 consistent hashing 算法。

    5.1移除 cache

    考虑假设 cache B 挂掉了,根据上面讲到的映射方法,这时受影响的将仅是那些沿 cache B 逆时针遍历直到下一个 cache ( cache C )之间的对象,也即是本来映射到 cache B 上的那些对象。

    因此这里仅需要变动对象 object4 ,将其重新映射到 cache C 上即可;参见图 4 。

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    图 4 Cache B 被移除后的 cache 映射

    5.2添加 cache

    再考虑添加一台新的 cache D 的情况,假设在这个环形 hash 空间中, cache D 被映射在对象 object2 和object3 之间。这时受影响的将仅是那些沿 cache D 逆时针遍历直到下一个 cache ( cache B )之间的对象(它们是也本来映射到 cache C 上对象的一部分),将这些对象重新映射到 cache D 上即可。

    因此这里仅需要变动对象 object2 ,将其重新映射到 cache D 上;参见图 5 。

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    图 5 添加 cache D 后的映射关系

    虚拟节点

    考量 Hash 算法的另一个指标是平衡性 (Balance) ,定义如下:

    平衡性

    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。

    hash 算法并不是保证绝对的平衡,如果 cache 较少的话,对象并不能被均匀的映射到 cache 上,比如在上面的例子中,仅部署 cache A 和 cache C 的情况下,在 4 个对象中, cache A 仅存储了 object1 ,而 cache C 则存储了object2 、 object3 和 object4 ;分布是很不均衡的。

    为了解决这种情况, consistent hashing 引入了“虚拟节点”的概念,它可以如下定义:

    “虚拟节点”( virtual node )是实际节点在 hash 空间的复制品( replica ),一实际个节点对应了若干个“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。

    仍以仅部署 cache A 和 cache C 的情况为例,在图 4 中我们已经看到, cache 分布并不均匀。现在我们引入虚拟节点,并设置“复制个数”为 2 ,这就意味着一共会存在 4 个“虚拟节点”, cache A1, cache A2 代表了 cache A ; cache C1, cache C2 代表了 cache C ;假设一种比较理想的情况,参见图 6 。

    116f6c63261f7b6c017acfde1c98f305.png

    图 6 引入“虚拟节点”后的映射关系

    此时,对象到“虚拟节点”的映射关系为:

    objec1->cache A2 ; objec2->cache A1 ; objec3->cache C1 ; objec4->cache C2 ;

    因此对象 object1 和 object2 都被映射到了 cache A 上,而 object3 和 object4 映射到了 cache C 上;平衡性有了很大提高。

    引入“虚拟节点”后,映射关系就从 { 对象 -> 节点 } 转换到了 { 对象 -> 虚拟节点 } 。查询物体所在 cache 时的映射关系如图 7 所示。

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    图 7 查询对象所在 cache

    “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 cache A 的 IP 地址为202.168.14.241 。

    引入“虚拟节点”前,计算 cache A 的 hash 值:

    Hash(“202.168.14.241”);

    引入“虚拟节点”后,计算“虚拟节”点 cache A1 和 cache A2 的 hash 值:

    Hash(“202.168.14.241#1”);  // cache A1

    Hash(“202.168.14.241#2”);  // cache A2

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  • 一致性哈希算法——虚拟节点一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是...

    一致性哈希算法——虚拟节点

    一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了。

    因此,引入了一致性哈希算法:

    把数据用hash函数(如MD5),映射到一个很大的空间里,如图所示。数据的存储时,先得到一个hash值,对应到这个环中的每个位置,如k1对应到了图中所示的位置,然后沿顺时针找到一个机器节点B,将k1存储到B这个节点中。

    如果B节点宕机了,则B上的数据就会落到C节点上,如下图所示:

    这样,只会影响C节点,对其他的节点A,D的数据不会造成影响。然而,这又会造成一个“雪崩”的情况,即C节点由于承担了B节点的数据,所以C节点的负载会变高,C节点很容易也宕机,这样依次下去,这样造成整个集群都挂了。

    为此,引入了“虚拟节点”的概念:即把想象在这个环上有很多“虚拟节点”,数据的存储是沿着环的顺时针方向找一个虚拟节点,每个虚拟节点都会关联到一个真实节点,如下图所使用:

    图中的A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2都是虚拟节点,机器A负载存储A1、A2的数据,机器B负载存储B1、B2的数据,机器C负载存储C1、C2的数据。由于这些虚拟节点数量很多,均匀分布,因此不会造成“雪崩”现象。

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  • 最近在优化部门分布式调度任务,在读 XXL-JOB 源码时,发现它的负载均衡逻辑中用到了一致性 hash 算法。其实在分布式缓存集群中也用到了一致性 hash 算法,(如:redis集群)是为了提高缓存的容错性和可扩展性。至于 ...
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    最近在优化部门分布式调度任务,在读 XXL-JOB 源码时,发现它的负载均衡逻辑中用到了一致性 hash 算法。其实在分布式缓存集群中也用到了一致性 hash 算法,(如:redis集群)是为了提高缓存的容错性和可扩展性。至于 XXL-JOB 的源码就不多说了,在这里只针对一致性 hash 算法分析一波,以备知识巩固,另外也分享给小伙伴们一起成长。

    hash 算法和一致性 hash 算法

    说到一致性 hash 算法,不得不先聊一下 hash 算法,这个大家经常听到的名词,有多少同学真正了解其准确定义呢?

    Hash,一般翻译做散列、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射 pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

    说的简单点,hash 就是把输入值“压缩”并转成更小的值,这个值通常状况下是唯一、格式极其紧凑的。那么现在业务系统多数是微服务架构,在天然的分布式特性下,hash 算法就不太适合了。

    比如,在分布式的存储系统中,要将数据存储到具体的节点上,如果我们采用普通的 hash 算法进行路由,将数据映射到具体的节点上,如 key%N,key 是数据的 key,N 是机器节点数,有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了。如果是持久化存储则要做数据迁移,使用的是分布式缓存,则其他缓存就失效了。造成大量的数据重新 hash,影响业务系统的正常运行。

    这时候我们就没办法了吗?当然有办法:一致性 hash 算法

    一致性 hash 算法

    一致性哈希算法在 1997 年由麻省理工学院提出,是一种特殊的哈希算法,目的是解决分布式缓存的问题。在移除或者添加一个服务器时,能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系。一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表( Distributed Hash Table,DHT) 中存在的动态伸缩等问题 。

    一致性 hash 算法有一下几大特点:

    均衡性(Balance)

    均衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲节点中去,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。

    单调性(Monotonicity)

    单调性是指当缓冲区大小变化时一致性哈希(Consistent hashing)尽量保护已分配的内容不会被重新映射到新缓存区,来减少大量的重新hash提高性能。

    分散性(Spread)

    在分布式环境中,终端有可能看不到所有的缓存,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存上时,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存中去,降低了系统存储的效率。

    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存实例中,那么对于一个特定的缓存实例而言,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。

    应用场景

    我们从一个具体场景来看:redis 是如何使用一致性 hash 算法保证缓存命中率、容错性和可扩展性的。

    • 首先求出 redis 服务器(节点)的哈希值,并将其配置到 0 ~ 2的32次方 的圆(continuum)上。

    • 然后采用同样的方法求出存储数据的键的哈希值,并映射到相同的圆上。

    • 然后从数据映射到的位置开始顺时针查找,将数据保存到找到的第一个服务器上。如果超过 2的32次方 仍然找不到服务器,就会保存到第一台 redis 服务器上。

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    (此图为百度百科盗图。。) 从上图的状态中添加一台 redis 服务器。采用余数分布式算法,会由于保存键的缓存实例发生变化而影响缓存的命中率。但一致性hash算法中,只有在增加节点(node5)的逆时针的一小部分hash会受到影响,如下图所示:

    392df36bbc3e80bda6c4d8897513d917.png

    这种方式很好的解决了缓存命中率、容错性和可扩展性,但是当服务节点很少的时候,这时候会带来另外一个问题,就是“数据倾斜”,也就是很多 key 被分配到同一个服务实例上。这样的隐患也非常大,如果正好 key 很多的节点挂掉,对系统的使用也会造成很大影响。如何解决呢?「虚拟节点」

    例如我们的系统中有两台服务器,其环分布如下:

    14618922ff8d1ed73889573650028421.png

    此时必然造成大量数据集中到 Redis2 上,而只有极少量会定位到 Redis1 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,我们决定为每台服务器计算 2 个虚拟节点,于是可以分别计算“Redis2 #1”、“Redis2 #2”、“Redis1 #1”、“Redis1 #2”的哈希值,于是形成 4 个虚拟节点:

    d64bacb72bde1dff9ef915f8edd4ca26.png

    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“Redis2#1”、“Redis2#2” 两个虚拟节点的数据均定位到 Redis2 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。

    上代码

    输了这么多,还是要实践一下,否则只是纸上谈兵,实践出真知。搞起!

    package com.demo.hash;

    import java.util.SortedMap;
    import java.util.TreeMap;

    /**
    * 一致性hash算法demo
    *
    * @author dongx on 2020/9/18
    */
    public class ConsistentHashDemo {

    /**
    * 待添加入Hash环的服务器列表
    */
    private static String[] servers = {"10.0.0.1", "10.0.0.2", "10.0.0.3"};

    /**
    * key表示服务器的hash值,value表示服务器
    */
    private static SortedMap sortedMap = new TreeMap<>();
    /**
    * 程序初始化,将所有的服务器放入sortedMap中
    */
    static {for (int i=0; i int hash = getHash(servers[i]);
    System.out.println("[" + servers[i] + "]加入map中, 其Hash值为" + hash);
    sortedMap.put(hash, servers[i]);
    }
    }
    /**
    * 得到路由到的节点
    * @param key
    * @return
    */
    private static String getServer(String key) {
    //得到该key的hash
    int hash = getHash(key);
    //得到大于该Hash值的所有Map,这里用有排序功能的sortedMap,有很多api很方便
    SortedMap subMap = sortedMap.tailMap(hash);if(subMap.isEmpty()){
    //如果没有比该key的hash值大的,则从第一个node开始
    Integer i = sortedMap.firstKey();
    //返回对应的服务器return sortedMap.get(i);
    }else{
    //第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
    Integer i = subMap.firstKey();
    //返回对应的服务器return subMap.get(i);
    }
    }
    /**
    * 使用FNV1_32_HASH算法计算Hash值(网上找的标准算法)
    * @param str
    * @return
    */
    private static int getHash(String str) {
    final int p = 16777619;
    int hash = (int) 2166136261L;for (int i = 0; i < str.length(); i++) {hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
    }hash += hash << 13;hash ^= hash >> 7;hash += hash << 3;hash ^= hash >> 17;hash += hash << 5;
    // 如果算出来的值为负数则取其绝对值if (hash < 0) {hash = Math.abs(hash);
    }return hash;
    }
    public static void main(String[] args) {
    String[] keys = {"医生", "护士", "患者"};for(int i=0; i System.out.println("[" + keys[i] + "]的hash值为" + getHash(keys[i])
    + ", 被路由到结点[" + getServer(keys[i]) + "]");
    }
    }
    }复制代码

    这段代码我注释写的比较清晰了,下伙伴可以结合之前的内容消化一下。其中FNV1_32_HASH是从网上找的一段标准算法方法。

    运行结果如下:

    fd0ea7be96d0d745aad4712644da059c.png

    结束

    一致性 hash 算法在分布式场景下使用非常广泛,就像任务调度、缓存都使用了它。对于广大程序员来说,了解这一算法对问题排查、分析都很有帮助。另外对于面试人员来讲,hash 和一致性 hash 也是面试官通常会问到的。对于 java 开发来讲,这也是走向中高级路上的必修课。希望大家多了解,后续也会跟大家继续分享内容。

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    4d2a3d868b239f39a152932ba0f032c7.png

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