图解一致性哈希

起源

假设你有 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 。

一切都运行正常,那么考虑如下的两种情况:

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;

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;

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...

一致性哈希

一致性哈希把哈希值想象成一个环,比如说在 0 ~ 2^32-1 这个范围内,然后将节点(名字、IP等)求哈希之后分布到环上。当有访问请求时,把请求信息求哈希之后,寻找小于该哈希值的下一个节点。

当有节点宕机的时候,请求会依次查找下一个节点,从而不让所有节点的缓存都失效。

当加入新节点的时候,只会影响一个区间内的请求,也不会影响其他区间。

如下图所示:

虚拟节点

以上虽然解决了大部分问题,但是还有三个问题:

节点有可能分布不均匀。

当一个节点因为负载过重宕机以后,所有请求会落到下一台主机,这样就有可能使下一台主机也宕机,这就是雪崩问题。

不同主机处理能力不同,如何配置不同的负载。

这时候可以引入虚拟节点。原始的一致性哈希中,每个节点通过哈希之后在环上占有一个位置,可以通过对每个节点多次计算哈希来获得多个虚拟节点。

比如说,本来我们通过节点的 IP 来计算哈希

现在引入两倍的虚拟节点之后

如图所示:

引入虚拟节点之后:

平衡性得到了直接改善

主机是交替出现的,所以当一个节点宕机后,所有流量会随机分配给剩余节点

可以给处理能力强的节点配置更多地虚拟节点。

最后,一致性哈希可以用跳表或者平衡二叉树来实现。

参考文档:

https://blog.csdn.net/MBuger/article/details/76189561

https://www.cnblogs.com/23lalala/p/3588553.html

https://crossoverjie.top/2018/01/08/Consistent-Hash/

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181207G193RU00?refer=cp_1026
  • 腾讯「云+社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

同媒体快讯

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券