業(yè)務(wù)場(chǎng)景

近年來(lái)B2C、O2O等商業(yè)概念的提出和移動(dòng)端的發(fā)展，使得分布式系統(tǒng)流行了起來(lái)。分布式系統(tǒng)相對(duì)于單系統(tǒng)，解決了流量大、系統(tǒng)高可用和高容錯(cuò)等問(wèn)題。功能強(qiáng)大也意味著實(shí)現(xiàn)起來(lái)需要更多技術(shù)的支持。例如系統(tǒng)訪問(wèn)層的負(fù)載均衡，緩存層的多實(shí)例主從復(fù)制備份，數(shù)據(jù)層的分庫(kù)分表等。

我們以負(fù)載均衡為例，常見(jiàn)的負(fù)載均衡方法有很多，但是它們的優(yōu)缺點(diǎn)也都很明顯：

隨機(jī)訪問(wèn)策略。系統(tǒng)隨機(jī)訪問(wèn)，缺點(diǎn)：可能造成服務(wù)器負(fù)載壓力不均衡，俗話講就是撐的撐死，餓的餓死。 輪詢策略。請(qǐng)求均勻分配，如果服務(wù)器有性能差異，則無(wú)法實(shí)現(xiàn)性能好的服務(wù)器能夠多承擔(dān)一部分。 權(quán)重輪詢策略。權(quán)值需要靜態(tài)配置，無(wú)法自動(dòng)調(diào)節(jié)，不適合對(duì)長(zhǎng)連接和命中率有要求的場(chǎng)景。 Hash取模策略。不穩(wěn)定，如果列表中某臺(tái)服務(wù)器宕機(jī)，則會(huì)導(dǎo)致路由算法產(chǎn)生變化，由此導(dǎo)致命中率的急劇下降。 一致性哈希策略。

以上幾個(gè)策略，排除本篇介紹的一致性哈希，可能使用最多的就是 Hash取模策略了。Hash取模策略的缺點(diǎn)也是很明顯的，這種缺點(diǎn)也許在負(fù)載均衡的時(shí)候不是很明顯，但是在涉及數(shù)據(jù)訪問(wèn)的主從備份和分庫(kù)分表中就體現(xiàn)明顯了。

使用Hash取模的問(wèn)題1.負(fù)載均衡

負(fù)載均衡時(shí)，假設(shè)現(xiàn)有3臺(tái)服務(wù)器(編號(hào)分別為0、1、2)，使用哈希取模的計(jì)算方式則是：對(duì)訪問(wèn)者的IP，通過(guò)固定算式hash(IP) % N（N為服務(wù)器的個(gè)數(shù)），使得每個(gè)IP都可以定位到特定的服務(wù)器。

例如現(xiàn)有IP地址 10.58.34.31，對(duì)IP哈希取模策時(shí)，計(jì)算結(jié)果為2，即訪問(wèn)編號(hào)為2的服務(wù)器：

String ip = '10.58.34.31';int v1 = hash(ip) % 3;System.out.println('訪問(wèn)服務(wù)器：' + v1);// 訪問(wèn)服務(wù)器：2

如果此時(shí)服務(wù)器2宕機(jī)了，則會(huì)導(dǎo)致所有計(jì)算結(jié)果為2的 IP 對(duì)應(yīng)的用戶都訪問(wèn)異常（包括上例中的IP）?；蛘吣阈略隽艘慌_(tái)服務(wù)器3，這時(shí)不修改N值的話那么服務(wù)器3永遠(yuǎn)不會(huì)被訪問(wèn)到。

當(dāng)然如果你能動(dòng)態(tài)獲取到當(dāng)前可用服務(wù)器的個(gè)數(shù)，亦即N值是根據(jù)當(dāng)前可用服務(wù)器個(gè)數(shù)動(dòng)態(tài)來(lái)變化的，則可解決此問(wèn)題。但是對(duì)于類似要在特定地區(qū)或特定IP來(lái)訪問(wèn)特定服務(wù)器的這種需求就會(huì)造成訪問(wèn)偏差。

2.分庫(kù)分表

負(fù)載均衡中有這種問(wèn)題，那么分庫(kù)分表中同樣也有這樣的問(wèn)題。例如隨著業(yè)務(wù)的飛速增長(zhǎng)，我們的注冊(cè)用戶也越來(lái)越多，單個(gè)用戶表數(shù)量已經(jīng)達(dá)到千萬(wàn)級(jí)甚至更大。由于Mysql的單表建議百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，所以這時(shí)為了保證系統(tǒng)查詢和運(yùn)行效率，肯定會(huì)考慮到分庫(kù)分表。

對(duì)于分庫(kù)分表，數(shù)據(jù)的分配是個(gè)重要的問(wèn)題，你需要保證數(shù)據(jù)分配在這個(gè)服務(wù)器，那么在查詢時(shí)也需要到該服務(wù)器上來(lái)查詢，否則會(huì)造成數(shù)據(jù)查詢丟失的問(wèn)題。

通常是根據(jù)用戶的 ID 哈希取模得到的值然后路由到對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)位置，計(jì)算公式為：hash(userId) % N，其中N為分庫(kù)或分表的個(gè)數(shù)。

例如分庫(kù)數(shù)為2時(shí)，計(jì)算結(jié)果為1，則ID為1010的用戶存儲(chǔ)在編號(hào)為1對(duì)應(yīng)的庫(kù)中：

String userId = '1010';int v1 = hash(userId) % 2;System.out.println('存儲(chǔ)：' + v1);// 存儲(chǔ)：1

之后業(yè)務(wù)數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，又新增一臺(tái)用戶服務(wù)庫(kù)，當(dāng)我們根據(jù)ID=1010去查詢數(shù)據(jù)時(shí)，路由計(jì)算方式為：

int v2 = hash(userId) % 3;System.out.println('存儲(chǔ)：' + v2);// 存儲(chǔ)：0

我們得到的路由值是0，最后的結(jié)果就不用說(shuō)了，存在編號(hào)1上的數(shù)據(jù)我們?nèi)ゾ幪?hào)為0的庫(kù)上去查詢肯定是得不到查詢結(jié)果的。

為了數(shù)據(jù)可用，你需要做數(shù)據(jù)遷移，按照新的路由規(guī)則對(duì)所有用戶重新分配存儲(chǔ)地址。每次的庫(kù)或表的數(shù)量改變你都需要做一次全部用戶信息數(shù)據(jù)的遷移。不用想這其中的工作量是有多費(fèi)時(shí)費(fèi)力了。

是否有某種方法，有效解決這種分布式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)下動(dòng)態(tài)增加或刪除節(jié)點(diǎn)所帶來(lái)的問(wèn)題，能保證這種不受實(shí)例數(shù)量變化影響而準(zhǔn)確路由到正確的實(shí)例上的算法或?qū)崿F(xiàn)機(jī)制呢？解決這些問(wèn)題，一致性哈希算法誕生了。

基本思想原理

一致性哈希算法在1997年由麻省理工學(xué)院的Karger等人在解決分布式Cache中提出的，設(shè)計(jì)目標(biāo)是為了解決因特網(wǎng)中的熱點(diǎn)(Hot spot)問(wèn)題，初衷和CARP十分類似。一致性哈希修正了CARP使用的簡(jiǎn)單哈希算法帶來(lái)的問(wèn)題，使得DHT可以在P2P環(huán)境中真正得到應(yīng)用。

上面說(shuō)的哈希取模方法，它是針對(duì)一個(gè)點(diǎn)的，業(yè)務(wù)布局嚴(yán)重依賴于這個(gè)計(jì)算的點(diǎn)值結(jié)果。你結(jié)算的結(jié)果是2，那么就對(duì)應(yīng)到編號(hào)為2的服務(wù)器上。這樣的映射就造成了業(yè)務(wù)容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性極低。

我們思考下，是否可以將這個(gè)計(jì)算結(jié)果的點(diǎn)值賦予范圍的意義？我們知道Hash取模之后得到的是一個(gè) int 型的整值。

//Objects 類中默認(rèn)的 hash 方法 public static int hash(Object... values) { return Arrays.hashCode(values);}

既然 hash的計(jì)算結(jié)果是 int 類型，而 java 中 int 的最小值是-2^31，最大值是2^31-1。意味著任何通過(guò)哈希取模之后的無(wú)符號(hào)值都會(huì)在 0 ~ 2^31-1范圍之間，共2^32個(gè)數(shù)。那我們是否可以不對(duì)服務(wù)器的數(shù)量進(jìn)行取模而是直接對(duì)2^32取模。這就形成了一致性哈希的基本算法思想，什么意思呢？

這里需要注意一點(diǎn)：

默認(rèn)的 hash 方法結(jié)果是有負(fù)值的情況，因此需要我們重寫(xiě)hash方法，保證哈希值的非負(fù)性。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，一致性Hash算法將整個(gè)哈希值空間組織成一個(gè)虛擬的圓環(huán)，如假設(shè)某哈希函數(shù) H 的值空間為 0 ~ 2^32-1（即哈希值是一個(gè)32位無(wú)符號(hào)整形），整個(gè)哈希環(huán)如下：

整個(gè)空間圓按順時(shí)針?lè)较虿季?，圓環(huán)的正上方的點(diǎn)代表0，0點(diǎn)右側(cè)的第一個(gè)點(diǎn)代表1。以此類推2、3、4、5、6……直到232-1，也就是說(shuō)0點(diǎn)左側(cè)的第一個(gè)點(diǎn)代表232-1， 0和2^32-1在零點(diǎn)中方向重合，我們把這個(gè)由2^32個(gè)點(diǎn)組成的圓環(huán)稱為 Hash環(huán)。

那么，一致性哈希算法與上圖中的圓環(huán)有什么關(guān)系呢？仍然以之前描述的場(chǎng)景為例，假設(shè)我們有4臺(tái)服務(wù)器，服務(wù)器0、服務(wù)器1、服務(wù)器2，服務(wù)器3，那么，在生產(chǎn)環(huán)境中，這4臺(tái)服務(wù)器肯定有自己的 IP 地址或主機(jī)名，我們使用它們各自的 IP 地址或主機(jī)名作為關(guān)鍵字進(jìn)行哈希計(jì)算，使用哈希后的結(jié)果對(duì)2^32取模，可以使用如下公式示意：

hash（服務(wù)器的IP地址） % 2^32

最后會(huì)得到一個(gè) [0, 2^32-1]之間的一個(gè)無(wú)符號(hào)整形數(shù)，這個(gè)整數(shù)就代表服務(wù)器的編號(hào)。同時(shí)這個(gè)整數(shù)肯定處于[0, 2^32-1]之間，那么，上圖中的 hash 環(huán)上必定有一個(gè)點(diǎn)與這個(gè)整數(shù)對(duì)應(yīng)。那么這個(gè)服務(wù)器就可以映射到這個(gè)環(huán)上。

多個(gè)服務(wù)器都通過(guò)這種方式進(jìn)行計(jì)算，最后都會(huì)各自映射到圓環(huán)上的某個(gè)點(diǎn)，這樣每臺(tái)機(jī)器就能確定其在哈希環(huán)上的位置，如下圖所示。

如何提高容錯(cuò)性和擴(kuò)展性的

那么用戶訪問(wèn)，如何分配訪問(wèn)的服務(wù)器呢？我們根據(jù)用戶的 IP 使用上面相同的函數(shù) Hash 計(jì)算出哈希值，并確定此數(shù)據(jù)在環(huán)上的位置，從此位置沿環(huán) 順時(shí)針行走，遇到的第一臺(tái)服務(wù)器就是其應(yīng)該定位到的服務(wù)器。

從上圖可以看出 用戶1 順時(shí)針遇到的第一臺(tái)服務(wù)器是 服務(wù)器3 ，所以該用戶被分配給服務(wù)器3來(lái)提供服務(wù)。同理可以看出用戶2被分配給了服務(wù)器2。

1. 新增服務(wù)器節(jié)點(diǎn)

如果這時(shí)需要新增一臺(tái)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，一致性哈希策略是如何應(yīng)對(duì)的呢？如下圖所示，我們新增了一臺(tái)服務(wù)器4，通過(guò)上述一致性哈希算法計(jì)算后得出它在哈希環(huán)的位置。

可以發(fā)現(xiàn)，原來(lái)訪問(wèn)服務(wù)器3的用戶1現(xiàn)在訪問(wèn)的對(duì)象是服務(wù)器4，用戶能正常訪問(wèn)且服務(wù)不需要停機(jī)就可以自動(dòng)切換。

2. 刪除服務(wù)器節(jié)點(diǎn)

如果這時(shí)某臺(tái)服務(wù)器異常宕機(jī)或者運(yùn)維撤銷(xiāo)了一臺(tái)服務(wù)器，那么這時(shí)會(huì)發(fā)生什么情況呢？如下圖所示，假設(shè)我們撤銷(xiāo)了服務(wù)器2。

可以看出，我們服務(wù)仍然能正常提供服務(wù)，只不過(guò)這時(shí)用戶2會(huì)被分配到服務(wù)1上了而已。

通過(guò)一致性哈希的方式，我們提高了我們系統(tǒng)的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性，分布式節(jié)點(diǎn)的變動(dòng)不會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行且不需要我們做一些人為的調(diào)整策略。

Hash環(huán)的數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題

一致性哈希雖然為我們提供了穩(wěn)定的切換策略，但是它也有一些小缺陷。因?yàn)?hash取模算法得到的結(jié)果是隨機(jī)的，我們并不能保證各個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)能均勻的分配到哈希環(huán)上。

例如當(dāng)有4個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)時(shí)，我們把哈希環(huán)認(rèn)為是一個(gè)圓盤(pán)時(shí)鐘，我們并不能保證4個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)剛好均勻的落在時(shí)鐘的 12、3、6、9點(diǎn)上。

分布不均勻就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)問(wèn)題，用戶的請(qǐng)求訪問(wèn)就會(huì)不均勻，同時(shí)4個(gè)服務(wù)承受的壓力就會(huì)不均勻。這種問(wèn)題現(xiàn)象我們稱之為，Hash環(huán)的數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題。

如上圖所示，服務(wù)器0 到 服務(wù)器1 之間的哈希點(diǎn)值占據(jù)比例最大，大量請(qǐng)求會(huì)集中到 服務(wù)器1 上，而只有極少量會(huì)定位到 服務(wù)器0 或其他幾個(gè)節(jié)點(diǎn)上，從而出現(xiàn) hash環(huán)偏斜的情況。

如果想要均衡的將緩存分布到每臺(tái)服務(wù)器上，最好能讓這每臺(tái)服務(wù)器盡量多的、均勻的出現(xiàn)在hash環(huán)上，但是如上圖中所示，真實(shí)的服務(wù)器資源只有4臺(tái)，我們?cè)鯓討{空的讓它們多起來(lái)呢？

既然沒(méi)有多余的真正的物理服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，我們就只能將現(xiàn)有的物理節(jié)點(diǎn)通過(guò)虛擬的方法復(fù)制出來(lái)。

這些由實(shí)際節(jié)點(diǎn)虛擬復(fù)制而來(lái)的節(jié)點(diǎn)被稱為 '虛擬節(jié)點(diǎn)'，即對(duì)每一個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)計(jì)算多個(gè)哈希，每個(gè)計(jì)算結(jié)果位置都放置一個(gè)此服務(wù)節(jié)點(diǎn)，稱為虛擬節(jié)點(diǎn)。具體做法可以在服務(wù)器IP或主機(jī)名的后面增加編號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

如上圖所示，假如 服務(wù)器1 的 IP 是 192.168.32.132，那么原 服務(wù)器1 節(jié)點(diǎn)在環(huán)形空間的位置就是hash('192.168.32.132') % 2^32。

我們基于 服務(wù)器1 構(gòu)建兩個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)，Server1-A 和 Server1-B，虛擬節(jié)點(diǎn)在環(huán)形空間的位置可以利用（IP+后綴）計(jì)算，例如：

hash('192.168.32.132#A') % 2^32hash('192.168.32.132#B') % 2^32

此時(shí)，環(huán)形空間中不再有物理節(jié)點(diǎn) 服務(wù)器1，服務(wù)器2，……，替代的是只有虛擬節(jié)點(diǎn) Server1-A，Server1-B，Server2-A，Server2-B，……。

同時(shí)數(shù)據(jù)定位算法不變，只是多了一步虛擬節(jié)點(diǎn)到實(shí)際節(jié)點(diǎn)的映射，例如定位到 “Server1-A”、“Server1-B” 兩個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)均定位到 服務(wù)器1上。這樣就解決了服務(wù)節(jié)點(diǎn)少時(shí)數(shù)據(jù)傾斜的問(wèn)題。

在實(shí)際應(yīng)用中，通常將虛擬節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為32甚至更大，因此即使很少的服務(wù)節(jié)點(diǎn)也能做到相對(duì)均勻的數(shù)據(jù)分布。由于虛擬節(jié)點(diǎn)數(shù)量較多，與虛擬節(jié)點(diǎn)的映射關(guān)系也變得相對(duì)均衡了。

總結(jié)

一致性哈希一般在分布式緩存中使用的也比較多，本篇只介紹了服務(wù)的負(fù)載均衡和分布式存儲(chǔ)，對(duì)于分布式緩存其實(shí)原理是類似的，讀者可以自己舉一反三來(lái)思考下。

其實(shí)，在分布式存儲(chǔ)和分布式緩存中，當(dāng)服務(wù)節(jié)點(diǎn)發(fā)生變化時(shí)（新增或減少），一致性哈希算法并不能杜絕數(shù)據(jù)遷移的問(wèn)題，但是可以有效避免數(shù)據(jù)的全量遷移，需要遷移的只是更改的節(jié)點(diǎn)和它的上游節(jié)點(diǎn)它們兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的那部分?jǐn)?shù)據(jù)。

另外，我們都知道 hash算法 有一個(gè)避免不了的問(wèn)題，就是哈希沖突。對(duì)于用戶請(qǐng)求IP的哈希沖突，其實(shí)只是不同用戶被分配到了同一臺(tái)服務(wù)器上，這個(gè)沒(méi)什么影響。但是如果是服務(wù)節(jié)點(diǎn)有哈希沖突呢？這會(huì)導(dǎo)致兩個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)在哈希環(huán)上對(duì)應(yīng)同一個(gè)點(diǎn)，其實(shí)我感覺(jué)這個(gè)問(wèn)題也不大，因?yàn)橐环矫婀_突的概率比較低，另一方面我們可以通過(guò)虛擬節(jié)點(diǎn)也可減少這種情況。

以上就是詳解Java分布式系統(tǒng)中一致性哈希算法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Java算法的資料請(qǐng)關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！