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一致性hash算法简介

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1 基本场景

比如你有 N 个 cache 服务器(后面简称 cache ),那么如何将一个对象 object 映射到 N 个 cache 上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算 object 的 hash 值,然后均匀的映射到到 N 个 cache ;

hash(object)%N

一切都运行正常,再考虑如下的两种情况;

1 一个 cache 服务器 m down 掉了(在实际应用中必须要考虑这种情况),这样所有映射到 cache m 的对象都会失效,怎么办,需要把 cache m 从 cache 中移除,这时候 cache 是 N-1 台,映射公式变成了 hash(object)%(N-1) ;

2 由于访问加重,需要添加 cache ,这时候 cache 是 N+1 台,映射公式变成了 hash(object)%(N+1) ;

1 和 2 意味着什么?这意味着突然之间几乎所有的 cache 都失效了。对于服务器而言,这是一场灾难,洪水般的访问都会直接冲向后台服务器;

再来考虑第三个问题,由于硬件能力越来越强,你可能想让后面添加的节点多做点活,显然上面的 hash 算法也做不到。

有什么方法可以改变这个状况呢,这就是 consistent hashing.

2 hash 算法和单调性

   Hash 算法的一个衡量指标是单调性( Monotonicity ),定义如下:

  单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中,又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到新的缓冲中去,而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。容易看到,上面的简单 hash 算法 hash(object)%N 难以满足单调性要求。

3 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。

4 虚拟节点

考量 Hash 算法的另一个指标是平衡性 (Balance).

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。

相关参考文档:
http://weblogs.java.net/blog/2007/11/27/consistent-hashing 上面有一个 java 版本的例子,可以参考。

http://blog.csdn.net/mayongzhan/archive/2009/06/25/4298834.aspx 转载了一个 PHP 版的实现代码。

http://www.codeproject.com/KB/recipes/lib-conhash.aspx C语言版本

本文固定链接: http://www.chepoo.com/consistent-hashing.html | IT技术精华网

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