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一致性Hash(Consistent Hashing)原理剖析

[日期:2017-01-08] 来源:CSDN  作者: [字体: ]

  引入

  在业务开发中,我们常把数据持久化到数据库中。如果需要读取这些数据,除了直接从数据库中读取外,为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度,我们更多地引入缓存来对数据进行存取。读取数据的过程一般为:

  

这里写图片描述

 

  图1:加入缓存的数据读取过程

  对于分布式缓存,不同机器上存储不同对象的数据。为了实现这些缓存机器的负载均衡,可以使用式子1来定位对象缓存的存储机器:

  m = hash(o) mod n ——式子1

  其中,o为对象的名称,n为机器的数量,m为机器的编号,hash为一hash函数。图2中的负载均衡器(load balancer)正是使用式子1来将客户端对不同对象的请求分派到不同的机器上执行,例如,对于对象o,经过式子1的计算,得到m的值为3,那么所有对对象o的读取和存储的请求都被发往机器3执行。

  

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  图2:如何利用Hash取模实现负载均衡

  式子1在大部分时候都可以工作得很好,然而,当机器需要扩容或者机器出现宕机的情况下,事情就比较棘手了。

  当机器扩容,需要增加一台缓存机器时,负载均衡器使用的式子变成:

  m = hash(o) mod (n + 1) ——式子2

  当机器宕机,机器数量减少一台时,负载均衡器使用的式子变成:

  m = hash(o) mod (n - 1) ——式子3

  我们以机器扩容的情况为例,说明简单的取模方法会导致什么问题。假设机器由3台变成4台,对象o1由式子1计算得到的m值为2,由式子2计算得到的m值却可能为0,1,2,3(一个 3t + 2的整数对4取模,其值可能为0,1,2,3,读者可以自行验证),大约有75%(3/4)的可能性出现缓存访问不命中的现象。随着机器集群规模的扩大,这个比例线性上升。当99台机器再加入1台机器时,不命中的概率是99%(99/100)。这样的结果显然是不能接受的,因为这会导致数据库访问的压力陡增,严重情况,还可能导致数据库宕机。

  一致性hash算法正是为了解决此类问题的方法,它可以保证当机器增加或者减少时,对缓存访问命中的概率影响减至很小。下面我们来详细说一下一致性hash算法的具体过程。

  一致性Hash环

  一致性hash算法通过一个叫作一致性hash环的数据结构实现。这个环的起点是0,终点是2^32 - 1,并且起点与终点连接,环的中间的整数按逆时针分布,故这个环的整数分布范围是[0, 2^32-1],如下图3所示:

  

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  图3:一致性Hash环

  将对象放置到Hash环

  假设现在我们有4个对象,分别为o1,o2,o3,o4,使用hash函数计算这4个对象的hash值(范围为0 ~ 2^32-1):

  hash(o1) = m1

  hash(o2) = m2

  hash(o3) = m3

  hash(o4) = m4

  把m1,m2,m3,m4这4个值放置到hash环上,得到如下图4:

  

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  图4:放置了对象的一致性Hash环

  将机器放置到Hash环

  使用同样的hash函数,我们将机器也放置到hash环上。假设我们有三台缓存机器,分别为 c1,c2,c3,使用hash函数计算这3台机器的hash值:

  hash(c1) = t1

  hash(c2) = t2

  hash(c3) = t3

  把t1,t2,t3 这3个值放置到hash环上,得到如下图5:

  

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  图5:放置了机器的一致性Hash环

  为对象选择机器

  将对象和机器都放置到同一个hash环后,在hash环上顺时针查找距离这个对象的hash值最近的机器,即是这个对象所属的机器。

  例如,对于对象o2,顺序针找到最近的机器是c1,故机器c1会缓存对象o2。而机器c2则缓存o3,o4,机器c3则缓存对象o1。

  

这里写图片描述

 

  图6:在一致性Hash环上为对象选择机器

  处理机器增减的情况

  对于线上的业务,增加或者减少一台机器的部署是常有的事情。

  例如,增加机器c4的部署并将机器c4加入到hash环的机器c3与c2之间。这时,只有机器c3与c4之间的对象需要重新分配新的机器。对于我们的例子,只有对象o4被重新分配到了c4,其他对象仍在原有机器上。如图7所示:

  

这里写图片描述

 

  图7:增加机器后的一致性Hash环的结构

  如上文前面所述,使用简单的求模方法,当新添加机器后会导致大部分缓存失效的情况,使用一致性hash算法后这种情况则会得到大大的改善。前面提到3台机器变成4台机器后,缓存命中率只有25%(不命中率75%)。而使用一致性hash算法,理想情况下缓存命中率则有75%,而且,随着机器规模的增加,命中率会进一步提高,99台机器增加一台后,命中率达到99%,这大大减轻了增加缓存机器带来的数据库访问的压力。

  再例如,将机器c1下线(当然,也有可能是机器c1宕机),这时,只有原有被分配到机器c1对象需要被重新分配到新的机器。对于我们的例子,只有对象o2被重新分配到机器c3,其他对象仍在原有机器上。如图8所示:

  

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  图8:减少机器后的一致性Hash环的结构

  虚拟节点

  上面提到的过程基本上就是一致性hash的基本原理了,不过还有一个小小的问题。新加入的机器c4只分担了机器c2的负载,机器c1与c3的负载并没有因为机器c4的加入而减少负载压力。如果4台机器的性能是一样的,那么这种结果并不是我们想要的。

  为此,我们引入虚拟节点来解决负载不均衡的问题。

  将每台物理机器虚拟为一组虚拟机器,将虚拟机器放置到hash环上,如果需要确定对象的机器,先确定对象的虚拟机器,再由虚拟机器确定物理机器。

  说得有点复杂,其实过程也很简单。

  还是使用上面的例子,假如开始时存在缓存机器c1,c2,c3,对于每个缓存机器,都有3个虚拟节点对应,其一致性hash环结构如图9所示:

  

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  图9:机器c1,c2,c3的一致性Hash环结构

  假设对于对象o1,其对应的虚拟节点为c11,而虚拟节点c11对象缓存机器c1,故对象o1被分配到机器c1中。

  新加入缓存机器c4,其对应的虚拟节点为c41,c42,c43,将这三个虚拟节点添加到hash环中,得到的hash环结构如图10所示:

  

这里写图片描述

 

  图10:机器c1,c2,c3,c4的一致性Hash环结构

  新加入的缓存机器c4对应一组虚拟节点c41,c42,c43,加入到hash环后,影响的虚拟节点包括c31,c22,c11(顺时针查找到第一个节点),而这3个虚拟节点分别对应机器c3,c2,c1。即新加入的一台机器,同时影响到原有的3台机器。理想情况下,新加入的机器平等地分担了原有机器的负载,这正是虚拟节点带来的好处。而且新加入机器c4后,只影响25%(1/4)对象分配,也就是说,命中率仍然有75%,这跟没有使用虚拟节点的一致性hash算法得到的结果是相同的。

  总结

  一致性hash算法解决了分布式环境下机器增加或者减少时,简单的取模运算无法获取较高命中率的问题。通过虚拟节点的使用,一致性hash算法可以均匀分担机器的负载,使得这一算法更具现实的意义。正因如此,一致性hash算法被广泛应用于分布式系统中。

  参考资料

  https://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing

  https://www.codeproject.com/articles/56138/consistent-hashing

  《大型网站技术架构——核心原理与安全分析》,李智慧著,电子工业出版社

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