一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用

所需积分/C币:33 2019-07-02 17:23:34 420KB PDF
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本文将会从实际应用场景出发,介绍一致性哈希算法(Consistent Hashing)及 其在分布式系统中的应用。首先本文会描述一个在日常开发中经常会遇到的问题 场景,借此介绍一致性哈希算法以及这个算法如何解决此问题;接下来会对这个 算法进行相对详细的描述,并讨论一些如虚拟节点等与此算法应用相关的话题。
32 glans.org 整个空间按顺时针方向组织。0和232-1在零点中方向重 下一步将各个服务器使用H进行一个哈希,具体可以选择服务器的jp或主机名作 为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置,这里假设将上 文中三台服务器使用p地址哈希后在环空间的位置如下: 232-10 MemcacHed Server 2 Memcached server 1 coClinglaos org Memcached server 3 接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器:将数据key使用相同的函数H 计算出哈希值h,通根据h确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行 走”,第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。 例如我们有A、B、C、D四个数据对象,经过哈希计算后,在环空间上的位置如 232-10 A Memcached Server 2 memcached server 1 C B)中seYg 艮据一致性哈希算法,数据A会被定为到 Server1上,D被定为到 Server3上,而 B、C分别被定为到 Server2上。 容错性与可扩展性分析 下面分析一致性哈希算法的容错性和可扩展性。现假设Sere3宕机了 232-10 A MemcacHed Server 2 Memcached server 1 C B coclingilabs.orc 可以看到此时A、C、B不会受到影响,只有D节点被重定位到 Server2。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。 下面考虑另外—种情况,如果我们在系统中增加一台服务器 Memcached server 4: 232-10 A Memcached Server 2 memcached server 1 C B MEmcached Memcached Server 4 sewers 此时A、D、C不受影响,只有B需要重定位到新的 Server4。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増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。 虚拟节点 致性哈希算法在服务节点太少时,容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问 题。例如我们的系统中有两台服务器,其环分布如下 232-10 MemcacHed Server 2 Memcached server 1 aoso 此时必然造成大量数据集中到 Server1上,而只有极少量会定位到 Server2上 为了解决这种数据倾斜问题,一致性哈希算法引入了虚拟节点机制,即对每一个 服务节点计算多个哈希,每个计算结果位置都放置一个此服务节点,称为虚拟节 点。具体做法可以在服务器i或主机名的后面增加编号来实现。例如上面的情 况,我们决定为每台服务器计算三个虚拟节点,于是可以分别计算“ Memcached Server1#1”、“ Memcached server1#2”、“ Memcached server 1#3”、“ Memcached server2#1”、" Memcached server2#2”、“" Memcached Server2#3"的哈希值,于是形成六个虚拟节点 232-10 M 2#2 Memcached serer 1#1 Memcached Server 2#3 mcac Server 1#2 Memcached servera codinglabs org Memcached server2并1 同时数据定位算法不变,只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射,例如定位 到 Memcached server1#1”、“ Memcached server1#2”、“ Memcached server 1#3”三个虚拟节点的数据均定位到 Server1上。这样就解决了服务节点少时数据 倾斜的问题。在实际应用中,通常将虚拟节点数设置为32甚至更大,因此即使 很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。 总结 目前一致性哈希基本成为了分布式系统组件的标准配置,例如 Memcached的各 种客户端都提供内置的一致性哈希支持。本文只是简要介绍了这个算法,更深入 的内容可以参看论文《 Consistent Hashing and Random Trees; Distributed Caching Protocols for Relieving Hot spots on the World Wide Web》,同时提 供一个C语言版本的实现供参考。

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