聊聊一致性哈希算法

前言

之所以总结这个，是因为最近也在面试找工作了，觉得 小林Coding 写的这篇文章不错，同时自己做的集群聊天项目涉及Nginx的TCP负载均衡，刚好又和一致性哈希有关联，就搬过来摘录一下，方便自己复习。

接下来主要围绕以下几点来思考和讨论：

1. 当有大量请求到来时，如何分配请求？
2. 使用哈希算法会带来什么问题？
3. 使用一致性哈希算法会带来什么问题？
4. 如何通过虚拟节点提高均衡度？

当有大量请求到来时，如何分配请求？

大多数网站背后肯定不只有一台服务器提供服务，不论服务器端如何优化代码，单机的并发量和数据量都是有瓶颈上限的，所以提高服务器的高可用和高并发，势必需要多台服务器构成集群来对外提供服务。

但问题来了，现在有那么多节点（后面统称服务器为节点），要如何分配客户端向服务器发来的请求呢？

其实这个问题就是「如何解决负载均衡问题？」。解决负载均衡问题的算法很多，不同的负载均衡算法，对应的就是不同的分配策略，适应的业务场景也不同。

最简单的方式，引入一个中间的负载均衡层，让它将外界的请求「轮流」的转发给内部的集群。比如集群有 3 个节点，外界请求有 3 个，那么每个节点都会处理 1 个请求，达到了分配请求的目的。

考虑到每个节点的硬件配置有所区别，我们可以引入权重值，将硬件配置更好的节点的权重值设高，然后根据各个节点的权重值，按照一定比重分配在不同的节点上，让硬件配置更好的节点承担更多的请求，这种算法叫做加权轮询。加权轮询算法使用的前提是每个节点存储的数据都必须相同。所以，每次读数据的请求，访问任意一个节点都能得到结果。

但是，加权轮询算法是无法应对「分布式系统」的，因为分布式系统中，每个节点存储的数据是不同的。

当我们想提高系统的容量，就会将数据水平切分到不同的节点来存储，也就是将数据分布到了不同的节点。比如一个分布式 KV（key-value） 缓存系统，某个 key 应该到哪个或者哪些节点上获得，应该是确定的，不是说任意访问一个节点都可以得到缓存结果的。

因此，我们要想一个能应对分布式系统的负载均衡算法。

使用哈希算法会带来什么问题？

或许你很快就想到了：哈希算法。因为对同一个关键字进行哈希计算，每次计算都是相同的值，这样就可以将某个 key 确定到一个节点了，可以满足分布式系统的负载均衡需求。哈希算法最简单的做法就是进行取模运算，比如分布式系统中有 3 个节点，基于 \(hash(key) \% 3\) 公式对数据进行了映射。

如果客户端要获取指定 key 的数据，通过下面的公式可以定位节点：

\[hash(key) \% 3 \]

如果经过上面这个公式计算后得到的值是 0，就说明该 key 需要去第一个节点获取。但是有一个很致命的问题，如果节点数量发生了变化，也就是在对系统做扩容或者缩容时，必须迁移改变了映射关系的数据，否则会出现查询不到数据的问题。

举个例子，假设我们有一个由 A、B、C 三个节点组成分布式 KV 缓存系统，基于计算公式 \(hash(key) \% 3\) 将数据进行了映射，每个节点存储了不同的数据：

现在有 3 个查询 key 的请求，分别查询 key-01，key-02，key-03 的数据，这三个 key 分别经过 hash() 函数计算后的值为 hash( key-01) = 6、hash( key-02) = 7、hash(key-03) = 8，然后再对这些值进行取模运算。

通过这样的哈希算法，每个 key 都可以定位到对应的节点。

当 3 个节点不能满足业务需求了，这时我们增加了一个节点，节点的数量从 3 变化为 4，意味取模哈希函数中基数的变化，这样会导致大部分映射关系改变，如下图：

比如，之前的 hash(key-01) % 3 = 0，就变成了 hash(key-01) % 4 = 2，查询 key-01 数据时，寻址到了节点 C，而 key-01 的数据是存储在节点 A 上的，不是在节点 C，所以会查询不到数据。

同样的道理，如果我们对分布式系统进行缩容，比如移除一个节点，也会因为取模哈希函数中基数的变化，可能出现查询不到数据的问题。

要解决这个问题的办法，就需要我们进行迁移数据，比如节点的数量从 3 变化为 4 时，要基于新的计算公式 hash(key) % 4 ，重新对数据和节点做映射。

假设总数据条数为 M，哈希算法在面对节点数量变化时，最坏情况下所有数据都需要迁移，所以它的数据迁移规模是 O(M)，这样数据的迁移成本太高了。

所以，我们应该要重新想一个新的算法，来避免分布式系统在扩容或者缩容时，发生过多的数据迁移。

使用一致性哈希算法会带来什么问题？

一致性哈希算法就很好地解决了分布式系统在扩容或者缩容时，发生过多的数据迁移的问题。

一致哈希算法也用了取模运算，但与哈希算法不同的是，哈希算法是对节点的数量进行取模运算，而一致哈希算法是对 \(2^{32}\) 进行取模运算，是一个固定的值。

我们可以把一致哈希算法是对 \(2^{32}\) 进行取模运算的结果值组织成一个圆环，就像钟表一样，钟表的圆可以理解成由 60 个点组成的圆，而此处我们把这个圆想象成由 \(2^{32}\) 个点组成的圆，这个圆环被称为哈希环，如下图：

一致性哈希要进行两步哈希：

• 第一步：对存储节点进行哈希计算，也就是对存储节点做哈希映射，比如根据节点的 IP 地址进行哈希；
• 第二步：当对数据进行存储或访问时，对数据进行哈希映射；

所以，一致性哈希是指将「存储节点」和「数据」都映射到一个首尾相连的哈希环上。

问题来了，对「数据」进行哈希映射得到一个结果要怎么找到存储该数据的节点呢？

答案是，映射的结果值往顺时针的方向的找到第一个节点，就是存储该数据的节点。

举个例子，有 3 个节点经过哈希计算，映射到了如下图的位置：

接着，对要查询的 key-01 进行哈希计算，确定此 key-01 映射在哈希环的位置，然后从这个位置往顺时针的方向找到第一个节点，就是存储该 key-01 数据的节点。

比如，下图中的 key-01 映射的位置，往顺时针的方向找到第一个节点就是节点 A。

所以，当需要对指定 key 的值进行读写的时候，要通过下面 2 步进行寻址：

首先，对 key 进行哈希计算，确定此 key 在环上的位置；
然后，从这个位置沿着顺时针方向走，遇到的第一节点就是存储 key 的节点。
知道了一致哈希寻址的方式，我们来看看，如果增加一个节点或者减少一个节点会发生大量的数据迁移吗？

假设节点数量从 3 增加到了 4，新的节点 D 经过哈希计算后映射到了下图中的位置：

你可以看到，key-01、key-03 都不受影响，只有 key-02 需要被迁移节点 D。

假设节点数量从 3 减少到了 2，比如将节点 A 移除：

你可以看到，key-02 和 key-03 不会受到影响，只有 key-01 需要被迁移节点 B。因此，在一致哈希算法中，如果增加或者移除一个节点，仅影响该节点在哈希环上顺时针相邻的后继节点，其它数据也不会受到影响。上面这些图中 3 个节点映射在哈希环还是比较分散的，所以看起来请求都会「均衡」到每个节点。但是一致性哈希算法并不保证节点能够在哈希环上分布均匀，这样就会带来一个问题，会有大量的请求集中在一个节点上。

比如，下图中 3 个节点的映射位置都在哈希环的右半边：

这时候有一半以上的数据的寻址都会找节点 A，也就是访问请求主要集中的节点 A 上，这肯定不行的呀，说好的负载均衡呢，这种情况一点都不均衡。

另外，在这种节点分布不均匀的情况下，进行容灾与扩容时，哈希环上的相邻节点容易受到过大影响，容易发生雪崩式的连锁反应。

比如，上图中如果节点 A 被移除了，当节点 A 宕机后，根据一致性哈希算法的规则，其上数据应该全部迁移到相邻的节点 B 上，这样，节点 B 的数据量、访问量都会迅速增加很多倍，一旦新增的压力超过了节点 B 的处理能力上限，就会导致节点 B 崩溃，进而形成雪崩式的连锁反应。

所以，一致性哈希算法虽然减少了数据迁移量，但是存在节点分布不均匀的问题。

如何通过虚拟节点提高均衡度？

要想解决节点能在哈希环上分配不均匀的问题，就是要有大量的节点，节点数越多，哈希环上的节点分布的就越均匀。但问题是，实际中我们没有那么多节点。所以这个时候我们就加入虚拟节点，也就是对一个真实节点做多个副本。

具体做法是，不再将真实节点映射到哈希环上，而是将虚拟节点映射到哈希环上，并将虚拟节点映射到实际节点，所以这里有「两层」映射关系。

比如对每个节点分别设置 3 个虚拟节点：

• 对节点 A 加上编号来作为虚拟节点：A-01、A-02、A-03
• 对节点 B 加上编号来作为虚拟节点：B-01、B-02、B-03
• 对节点 C 加上编号来作为虚拟节点：C-01、C-02、C-03

引入虚拟节点后，原本哈希环上只有 3 个节点的情况，就会变成有 9 个虚拟节点映射到哈希环上，哈希环上的节点数量多了 3 倍。

你可以看到，节点数量多了后，节点在哈希环上的分布就相对均匀了。这时候，如果有访问请求寻址到「A-01」这个虚拟节点，接着再通过「A-01」虚拟节点找到真实节点 A，这样请求就能访问到真实节点 A 了。

上面为了方便你理解，每个真实节点仅包含 3 个虚拟节点，这样能起到的均衡效果其实很有限。而在实际的工程中，虚拟节点的数量会大很多，比如 Nginx 的一致性哈希算法，每个权重为 1 的真实节点就含有160 个虚拟节点。

另外，虚拟节点除了会提高节点的均衡度，还会提高系统的稳定性。当节点变化时，会有不同的节点共同分担系统的变化，因此稳定性更高。

比如，当某个节点被移除时，对应该节点的多个虚拟节点均会移除，而这些虚拟节点按顺时针方向的下一个虚拟节点，可能会对应不同的真实节点，即这些不同的真实节点共同分担了节点变化导致的压力。

而且，有了虚拟节点后，还可以为硬件配置更好的节点增加权重，比如对权重更高的节点增加更多的虚拟机节点即可。

因此，带虚拟节点的一致性哈希方法不仅适合硬件配置不同的节点的场景，而且适合节点规模会发生变化的场景。

总结

不同的负载均衡算法适用的业务场景也不同的。

轮询这类的策略只能适用与每个节点的数据都是相同的场景，访问任意节点都能请求到数据。但是不适用分布式系统，因为分布式系统意味着数据水平切分到了不同的节点上，访问数据的时候，一定要寻址存储该数据的节点。

哈希算法虽然能建立数据和节点的映射关系，但是每次在节点数量发生变化的时候，最坏情况下所有数据都需要迁移，这样太麻烦了，所以不适用节点数量变化的场景。

为了减少迁移的数据量，就出现了一致性哈希算法。

一致性哈希是指将「存储节点」和「数据」都映射到一个首尾相连的哈希环上，如果增加或者移除一个节点，仅影响该节点在哈希环上顺时针相邻的后继节点，其它数据也不会受到影响。

但是一致性哈希算法不能够均匀的分布节点，会出现大量请求都集中在一个节点的情况，在这种情况下进行容灾与扩容时，容易出现雪崩的连锁反应。

为了解决一致性哈希算法不能够均匀的分布节点的问题，就需要引入虚拟节点，对一个真实节点做多个副本。不再将真实节点映射到哈希环上，而是将虚拟节点映射到哈希环上，并将虚拟节点映射到实际节点，所以这里有「两层」映射关系。

引入虚拟节点后，可以会提高节点的均衡度，还会提高系统的稳定性。所以，带虚拟节点的一致性哈希方法不仅适合硬件配置不同的节点的场景，而且适合节点规模会发生变化的场景。

标签：聊聊,映射,哈希,算法,虚拟,key,一致性,节点
来源： https://www.cnblogs.com/S1mpleBug/p/16695021.html