一致性哈希
作者：互联网
一致性哈希
概述
- 在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡的作用。
- 但是普通的余数hash（hash(比如用户id)%服务器机器数）算法伸缩性很差，当新增或者下线服务器机器时候，用户id与服务器的映射关系会大量失效。当节点数量变化时，也就是 N 值变化，那么几乎所有的数据都需要重新分布，将导致大量的数据迁移。
原理
- 为了能直观的理解一致性hash原理，这里结合一个简单的例子来讲解，假设有4台服务器，地址为ip1,ip2,ip3,ip4。
- 一致性hash是首先计算四个ip地址对应的hash值
hash(ip1),hash(ip2),hash(ip3),hash(ip3)，计算出来的hash值是0~最大正整数直接的一个值，这四个值在一致性hash环上呈现如下图： - hash环上顺时针从整数0开始，一直到最大正整数，我们根据四个ip计算的hash值肯定会落到这个hash环上的某一个点，至此我们把服务器的四个ip映射到了一致性hash环
- 当用户在客户端进行请求时候，首先根据hash(用户id)计算路由规则（hash值），然后看hash值落到了hash环的那个地方，根据hash值在hash环上的位置顺时针找距离最近的ip作为路由ip.
- 如上图可知user1,user2的请求会落到服务器ip2进行处理，User3的请求会落到服务器ip3进行处理，user4的请求会落到服务器ip4进行处理，user5,user6的请求会落到服务器ip1进行处理。
- 下面考虑当ip2的服务器挂了的时候会出现什么情况？
- 根据顺时针规则可知user1,user2的请求会被服务器ip3进行处理，而其它用户的请求对应的处理服务器不变，也就是只有之前被ip2处理的一部分用户的映射关系被破坏了，并且其负责处理的请求被顺时针下一个节点委托处理。
- 当新增一个ip5的服务器后，一致性hash环大致如下图：
- 根据顺时针规则可知之前user1的请求应该被ip1服务器处理，现在被新增的ip5服务器处理，其他用户的请求处理服务器不变，也就是新增的服务器顺时针最近的服务器的一部分请求会被新增的服务器所替代。
如何判定一致性哈希算法的好坏
- 平衡性(Balance)：平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲（服务器节点）中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用，很多哈希算法都能够满足这一条件；
- 单调性(Monotonicity)：单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中，哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区；
- 分散性(Spread)：在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性；
- 负载(Load)：负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。
一致性hash的倾斜
- 服务器ip1,ip2,ip3经过hash后落到了一致性hash环上，从图中hash值分布可知ip1会负责处理大概80%的请求，而ip2和ip3则只会负责处理大概20%的请求，虽然三个机器都在处理请求，但是明显每个机器的负载不均衡，这样称为一致性hash的倾斜，虚拟节点的出现就是为了解决这个问题。
虚拟节点
- 当服务器节点比较少的时候会出现上节所说的一致性hash倾斜的问题，一个解决方法是多加机器，但是加机器是有成本的，那么就加虚拟节点，比如上面三个机器，每个机器引入1个虚拟节点后的一致性hash环的图如下：
- 其中ip1-1是ip1的虚拟节点，ip2-1是ip2的虚拟节点，ip3-1是ip3的虚拟节点。
可知当物理机器数目为M，虚拟节点为N的时候，实际hash环上节点个数为M*N。比如当客户端计算的hash值处于ip2和ip3或者处于ip2-1和ip3-1之间时候使用ip3服务器进行处理。
总结
- 一致性hash算法（DHT）通过减少影响范围的方式解决了增减服务器导致的数据散列问题，从而解决了分布式环境下负载均衡问题，如果存在热点数据，那么通过增添节点的方式，对热点区间进行划分，将压力分配至其他服务器。重新达到负载均衡的状态。
标签：hash,ip2,ip3,哈希,一致性,服务器,节点 来源： https://www.cnblogs.com/frankltf/p/10374911.html