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每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)
一：背景
- 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的。
- 设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题。
- 一致性哈希修正了使用的简单哈希算法带来的问题。
二：简单哈希算法带来的问题？
- 在简单哈希算法中
- 我们会根据hash算法得出的数值和机器数取模计算，计算发到哪台机器上。
- Hash(资源)% 机器数 = 落到哪台机器上
- 这样的话就不会遍历所有的服务器，大大提升了性能！
- 但是，在服务器数量变动的时候，所有缓存的位置都要发生改变！
- 假设4台缓存中突然有一台缓存服务器出现了故障，无法进行缓存。
- 那么我们则需要将故障机器移除，但是如果移除了一台缓存服务器，那么缓存服务器数量从4台变为3。
- 如果想要访问资源，资源的缓存位置必定会发生改变，以前资源缓存也会失去缓存的作用与意义。
- 同时由于大量缓存在同一时间失效，造成了缓存的雪崩，服务端也会承受巨大压力。
三：一致性哈希（hash）解决的问题
- 解决增减服务器导致的大量数据震荡问题。
四：一致性哈希（hash）
- 原理
- 创造环形哈希(hash)空间，不同节点映射到环上的不同位置，通过和机器节点的匹配，完成hash一致。
- 做法
- 按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0~(2^32)-1的数字空间中。 可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。
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- 现在我们将object1、object2、object3、object4四个对象通过特定的Hash函数计算出对应的key值，然后散列到Hash环上。
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- 在采用一致性哈希算法的分布式集群中将新的机器加入。
- 其原理是通过使用与对象存储一样的Hash算法将机器也映射到环中，然后以顺时针的方向计算，将所有对象存储到离自己最近的机器中。
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- 通过上图可以看出对象与机器处于同一哈希空间中，这样按顺时针转动object1存储到了节点1中
- object3存储到了节点2中
- object2、object4存储到了节点3中。
- 在这样的部署环境中，hash环是不会变更的，因此，通过算出对象的hash值就能快速的定位到对应的机器中，这样就能找到对象真正的存储位置了。
五：问题解答
- 如何解决单个节点压力过大的问题？
- 在 一致哈希算法中，提出了虚拟节点的概念，既一个机器可以通过 哈希 算法，映射至多个节点。以解决单个节点的压力问题