一致性 hash 算法( consistent hashing )

张亮

consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出,目前在 cache 系统中应用越来越广泛;

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。

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

3.1 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。

图 1 环形 hash 空间

3.2 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;

图 2 4 个对象的 key 值分布

3.3 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;

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。

3.4 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 ;

3.5 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。

3.5.1 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 。

图 4 Cache B 被移除后的 cache 映射

3.5.2 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 。

图 5 添加 cache D 后的映射关系

4 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 。

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。

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

5 小结

Consistent hashing 的基本原理就是这些,具体的分布性等理论分析应该是很复杂的,不过一般也用不到。

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

一些参考资料地址:

http://portal.acm.org/citation.cfm?id=258660

http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing

http://www.spiteful.com/2008/03/17/programmers-toolbox-part-3-consistent-hashing/

http://weblogs.java.net/blog/2007/11/27/consistent-hashing

http://tech.idv2.com/2008/07/24/memcached-004/

http://blog.csdn.net/mayongzhan/archive/2009/06/25/4298834.aspx

一致性 hash 算法(转)的更多相关文章

  1. 对一致性Hash算法,Java代码实现的深入研究

    一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性 ...

  2. 一致性hash算法详解

    转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT) ...

  3. 一致性hash算法简介

    一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希 ...

  4. 分布式缓存技术memcached学习(四)—— 一致性hash算法原理

    分布式一致性hash算法简介 当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时,第一时间可能会问,什么是分布式,什么是一致性,hash又是什么.在分析分布式一致性hash算法原理之前,我们先来了解一下这几 ...

  5. 一致性 hash 算法( consistent hashing )a

    一致性 hash 算法( consistent hashing ) 张亮 consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and rando ...

  6. 一致性hash算法简介与代码实现

    一.简介: 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance) 2.单调性(Monotonicity) 3.分散性(Spread) 4.负 ...

  7. memcache的一致性hash算法使用

    一.概述 1.我们的memcache客户端(这里我看的spymemcache的源码),使用了一致性hash算法ketama进行数据存储节点的选择.与常规的hash算法思路不同,只是对我们要存储数据的k ...

  8. 一致性Hash算法在Redis分布式中的使用

    由于redis是单点,但是项目中不可避免的会使用多台Redis缓存服务器,那么怎么把缓存的Key均匀的映射到多台Redis服务器上,且随着缓存服务器的增加或减少时做到最小化的减少缓存Key的命中率呢? ...

  9. 【转载】一致性hash算法释义

    http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/10/2282943.html 一致性Hash算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karge ...

  10. 一致性Hash算法在Memcached中的应用

    前言 大家应该都知道Memcached要想实现分布式只能在客户端来完成,目前比较流行的是通过一致性hash算法来实现.常规的方法是将server的hash值与server的总台数进行求余,即hash% ...

随机推荐

  1. [Hadoop in Action] 第1章 Hadoop简介

    编写可扩展.分布式的数据密集型程序和基础知识 理解Hadoop和MapReduce 编写和运行一个基本的MapReduce程序   1.什么是Hadoop   Hadoop是一个开源的框架,可编写和运 ...

  2. webstorm 配置scss的问题

    第一种方法(ruby方法) 先安装ruby,在windows/system32目录下 1.先查询源是什么 gem sources 2.移除原有的源头 gem sources -r http://xxx ...

  3. 基于git的源代码管理模型——git flow

    基于git的源代码管理模型--git flow A successful Git branching model

  4. 关闭浏览器后Session失效原因分析

    参考文章:http://www.tuicool.com/articles/VNbYjqm 首先需要理解一下几点: 1.Http是无状态的,即对于每一次请求都是一个全新的请求,服务器不保存上一次请求的信 ...

  5. [排错] PATH_MISSING

    症状: 更换了磁带机部件,导致Robots选项卡中的TLD(2) Robotic Path显示为PATH_MISSING. 解决方法: 概括起来就是: 删除TLD(2),重新创建Robot记录,然后重 ...

  6. Java常用jar包用途

    Java常用jar包用途: USAGE INDEX JAR NAME USAGE 1 ASM asm-2.2.3.jar ASM字节码库 2 ASM asm-commons-2.2.3.jar ASM ...

  7. LRU Cache 解答

    Question Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should suppor ...

  8. 玩转Web之Json(一)-----easy ui+ajax + json 中关于Json的解析问题

    在easy ui中使用Ajax+Json实现前后的数据交互时,当后台数据传输到客户端是需对Json数据进行解析,这里将对Json数据解析做简单总结. (一) 对于服务器返回的数据若没有做类型说明,需要 ...

  9. RocketMQ源码 — 三、 Consumer 接收消息过程

    Consumer pull message 订阅 在Consumer启动之前先将自己放到一个本地的集合中,再以后获取消费者的时候会用到,同时会将自己订阅的信息告诉broker 接收消息 consume ...

  10. (转)关于java.lang.UnsupportedClassVersionError解决方法总结

    背景:在服务器部署程序是后总是怀疑jdk安装不正确,所以打算运行一个小程序进行测试. 通过这样一个方法 ,可以测试jdk是否正确安装. 1 问题描述 首先编写了个Hello.java的代码: 这里我本 ...