负载均衡 | 一致性hash算法

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讲一致性hash算法前,先简述一下求余hash算法:

hash(object)%N
  1. 一个缓存服务器宕机了,这样所有映射到这台服务器的对象都会失效,我们需要把属于该服务器中的缓存移除,这时候缓存服务器是 N-1 台,映射公式变成了 hash(object)%(N-1) ;

  2. 由于QPS升高,我们需要添加多一台服务器,这时候服务器是 N+1 台,映射公式变成了 hash(object)%(N+1) 。

1 和 2 的改变都会出现所有服务器需要进行数据迁移。

一致性HASH算法

一致性HASH算法的出现有效的解决了上面普通求余算法在节点变动后面临全部缓存失效的问题:

type Consistent struct {
numOfVirtualNode int
hashSortedNodes  []uint32
circle           map[uint32]string
nodes            map[string]bool
}

简单地说,一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,如假设某空间哈希函数H的值空间是0-2^32-1(即哈希值是一个32位无符号整形),整个哈希空间如下:

image

下一步将各个服务器使用哈希算法计算出每台机器的位置,具体可以使用服务器的IP地址或者主机名作为关键字,并且是按照顺时针排列:

//这里我选择crc32,具体情况具体安排
func hashKey(host string) uint32 {
scratch := []byte(host)
return crc32.ChecksumIEEE(scratch)
}

这里我们假设三台节点memcache经计算后位置如下:

image

//add the node
c.Add("Memcache_server01")
c.Add("Memcache_server02")
c.Add("Memcache_server03")
func (c *Consistent) Add(node string) error {
if _, ok := c.nodes[node]; ok {
return errors.New("host already existed")
}
c.nodes[node] = true
// add virtual node
for i := 0; i < c.numOfVirtualNode; i++ {
virtualKey := getVirtualKey(i, node)
c.circle[virtualKey] = node
c.hashSortedNodes = append(c.hashSortedNodes, virtualKey)
}
sort.Slice(c.hashSortedNodes, func(i, j int) bool {
return c.hashSortedNodes[i] < c.hashSortedNodes[j]
})
return nil
}

接下来使用相同算法计算出数据的哈希值,并由此确定数据在此哈希环上的位置

假如我们有数据A、B、C和D,经过哈希计算后位置如下:

image

根据一致性哈希算法,数据A就被绑定到了server01上,D被绑定到了server02上,B、C在server03上,是按照顺时针找最近服务节点方法

这样得到的哈希环调度方法,有很高的容错性和可扩展性:

假设server03宕机

image

可以看到此时A、C、B不会受到影响,只是将B、C节点被重定位到Server 1。一般的,在一致性哈希算法中,如果一台服务器不可用,则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器(即顺着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它不会受到影响。

考虑另外一种情况,如果我们在系统中增加一台服务器Memcached Server 04:

image

此时A、D、C不受影响,只有B需要重定位到新的Server 4。一般的,在一致性哈希算法中,如果增加一台服务器,则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器(即顺着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它不会受到影响。

综上所述,一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据,具有较好的容错性和可扩展性。

我用golang做了个简单版,官方也有package大家可以参考讨论一下:

链接 Consistent Hashing

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