### 前言 互聯網公司中，絕大部分都沒有馬爸爸系列的公司那樣財大氣粗，他們即沒有強勁的服務器、也沒有錢去購買昂貴的海量數據庫。那他們是怎么應對大數據量高并發的業務場景的呢？ 這個和當前的開源技術、海量數據架構都有著不可分割的關系。比如通過mysql、nginx等開源軟件，通過架構和低成本的服務器搭建千萬級別的用戶訪問系統。 怎么樣搭建一個好的系統架構，這個話題我們能聊上個七天七夜。這里我主要結合Redis集群來講一下一致性Hash的相關問題。 ### Redis集群的使用 我們在使用Redis的過程中，為了保證Redis的高可用，我們一般會對Redis做主從復制，組成`Master-Master`或者`Master-Slave`的形式，進行數據的讀寫分離，如下圖1-1所示：  圖1-1：Master-Slave模式 當緩存數據量超過一定的數量時，我們就要對Redis集群做分庫分表的操作。 來個栗子，我們有一個電商平臺，需要使用Redis存儲商品的圖片資源，存儲的格式為鍵值對，key值為圖片名稱，Value為該圖片所在的文件服務器的路徑，我們需要根據文件名，查找到文件所在的文件服務器上的路徑，我們的圖片數量大概在3000w左右，按照我們的規則進行分庫，規則就是隨機分配的，我們以每臺服務器存500w的數量，部署12臺緩存服務器，并且進行主從復制，架構圖如下圖1-2所示：  圖1-2：Redis分庫分表 由于我們定義的規則是隨機的，所以我們的數據有可能存儲在任何一組Redis中，比如我們需要查詢"product.png"的圖片，由于規則的隨機性，我們需要遍歷所有Redis服務器，才能查詢得到。這樣的結果顯然不是我們所需要的。所以我們會想到按某一個字段值進行Hash值、取模。所以我們就看看使用Hash的方式是怎么進行的。 ### 使用Hash的Redis集群 如果我們使用Hash的方式，每一張圖片在進行分庫的時候都可以定位到特定的服務器，示意圖如圖1-3所示：  圖1-3：使用Hash方式的命中緩存 從上圖中，我們需要查詢的是圖`product.png`，由于我們有6臺主服務器，所以計算的公式為：`hash(product.png) % 6 = 5`, 我們就可以定位到是5號主從，這們就省去了遍歷所有服務器的時間，從而大大提升了性能。 ### 使用Hash時遇到的問題 在上述hash取模的過程中，我們雖然不需要對所有Redis服務器進行遍歷而提升了性能。但是，使用Hash算法緩存時會出現一些問題，`Redis服務器變動時，所有緩存的位置都會發生改變`。 比如，現在我們的Redis緩存服務器增加到了8臺，我們計算的公式從`hash(product.png) % 6 = 5`變成了`hash(product.png) % 8 = ?` 結果肯定不是原來的5了。 再者，6臺的服務器集群中，當某個主從群出現故障時，無法進行緩存，那我們需要把故障機器移除，所以取模數又會從6變成了5。我們計算的公式也會變化。 由于上面hash算法是使用取模來進行緩存的，為了規避上述情況，Hash一致性算法就誕生了~~ ### 一致性Hash算法原理 一致性Hash算法也是使用取模的方法，不過，上述的取模方法是對服務器的數量進行取模，而一致性的Hash算法是對`2的32方`取模。即，一致性Hash算法將整個Hash空間組織成一個虛擬的圓環，Hash函數的值空間為`0 ~ 2^32 - 1(一個32位無符號整型)`，整個哈希環如下：  圖1-4：Hash圓環 整個圓環以`順時針方向組織`，圓環正上方的點代表0，0點右側的第一個點代表1，以此類推。 第二步，我們將各個服務器使用Hash進行一個哈希，具體可以選擇服務器的IP或主機名作為關鍵字進行哈希，這樣每臺服務器就確定在了哈希環的一個位置上，比如我們有三臺機器，使用IP地址哈希后在環空間的位置如圖1-4所示：  圖1-4：服務器在哈希環上的位置 現在，我們使用以下算法定位數據訪問到相應的服務器： > 將數據Key使用相同的函數Hash計算出哈希值，并確定此數據在環上的位置，從此位置沿環順時針查找，遇到的服務器就是其應該定位到的服務器。 例如，現在有ObjectA，ObjectB，ObjectC三個數據對象，經過哈希計算后，在環空間上的位置如下：  圖1-5：數據對象在環上的位置 根據一致性算法，Object -> NodeA，ObjectB -> NodeB, ObjectC -> NodeC  ### 一致性Hash算法的容錯性和可擴展性 現在，假設我們的Node C宕機了，我們從圖中可以看到，A、B不會受到影響，只有Object C對象被重新定位到Node A。所以我們發現，在一致性Hash算法中，如果一臺服務器不可用，受影響的數據僅僅是此服務器到其環空間前一臺服務器之間的數據（這里為Node C到Node B之間的數據），其他不會受到影響。如圖1-6所示：  圖1-6：C節點宕機情況，數據移到節點A上 另外一種情況，現在我們系統增加了一臺服務器Node X，如圖1-7所示：  圖1-7：增加新的服務器節點X 此時對象ObjectA、ObjectB沒有受到影響，只有Object C重新定位到了新的節點X上。 如上所述： > 一致性Hash算法對于節點的增減都只需重定位環空間中的一小部分數據，有很好的容錯性和可擴展性。 ### 數據傾斜問題 在一致性Hash算法服務節點太少的情況下，容易因為節點分布不均勻面造成`數據傾斜（被緩存的對象大部分緩存在某一臺服務器上）問題`，如圖1-8特例：  圖1-8：數據傾斜 這時我們發現有大量數據集中在節點A上，而節點B只有少量數據。為了解決數據傾斜問題，一致性Hash算法引入了`虛擬節點機制`，即對每一個服務器節點計算多個哈希，每個計算結果位置都放置一個此服務節點，稱為虛擬節點。 具體操作可以為服務器IP或主機名后加入編號來實現，實現如圖1-9所示：  圖1-9：增加虛擬節點情況 數據定位算法不變，只需要增加一步：虛擬節點到實際點的映射。 所以加入虛擬節點之后，即使在服務節點很少的情況下，也能做到數據的均勻分布。 ### 具體實現 ###### 算法接口類 ~~~csharp public interface IHashService { Long hash(String key); } ~~~ ###### 算法接口實現類 ~~~java public class HashService implements IHashService { /** * MurMurHash算法,性能高,碰撞率低 * * @param key String * @return Long */ public Long hash(String key) { ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(key.getBytes()); int seed = 0x1234ABCD; ByteOrder byteOrder = buf.order(); buf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN); long m = 0xc6a4a7935bd1e995L; int r = 47; long h = seed ^ (buf.remaining() * m); long k; while (buf.remaining() >= 8) { k = buf.getLong(); k *= m; k ^= k >>> r; k *= m; h ^= k; h *= m; } if (buf.remaining() > 0) { ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8).order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN); finish.put(buf).rewind(); h ^= finish.getLong(); h *= m; } h ^= h >>> r; h *= m; h ^= h >>> r; buf.order(byteOrder); return h; } } ~~~ ###### 模擬機器節點 ~~~tsx public class Node<T> { private String ip; private String name; public Node(String ip, String name) { this.ip = ip; this.name = name; } public String getIp() { return ip; } public void setIp(String ip) { this.ip = ip; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } /** * 使用IP當做hash的Key * * @return String */ @Override public String toString() { return ip; } } ~~~ ###### 一致性Hash操作 ~~~kotlin public class ConsistentHash<T> { // Hash函數接口 private final IHashService iHashService; // 每個機器節點關聯的虛擬節點數量 private final int numberOfReplicas; // 環形虛擬節點 private final SortedMap<Long, T> circle = new TreeMap<Long, T>(); public ConsistentHash(IHashService iHashService, int numberOfReplicas, Collection<T> nodes) { this.iHashService = iHashService; this.numberOfReplicas = numberOfReplicas; for (T node : nodes) { add(node); } } /** * 增加真實機器節點 * * @param node T */ public void add(T node) { for (int i = 0; i < this.numberOfReplicas; i++) { circle.put(this.iHashService.hash(node.toString() + i), node); } } /** * 刪除真實機器節點 * * @param node T */ public void remove(T node) { for (int i = 0; i < this.numberOfReplicas; i++) { circle.remove(this.iHashService.hash(node.toString() + i)); } } public T get(String key) { if (circle.isEmpty()) return null; long hash = iHashService.hash(key); // 沿環的順時針找到一個虛擬節點 if (!circle.containsKey(hash)) { SortedMap<Long, T> tailMap = circle.tailMap(hash); hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey(); } return circle.get(hash); } } ~~~ ###### 測試類 ~~~dart public class TestHashCircle { // 機器節點IP前綴 private static final String IP_PREFIX = "192.168.0."; public static void main(String[] args) { // 每臺真實機器節點上保存的記錄條數 Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); // 真實機器節點, 模擬10臺 List<Node<String>> nodes = new ArrayList<Node<String>>(); for (int i = 1; i <= 10; i++) { map.put(IP_PREFIX + i, 0); // 初始化記錄 Node<String> node = new Node<String>(IP_PREFIX + i, "node" + i); nodes.add(node); } IHashService iHashService = new HashService(); // 每臺真實機器引入100個虛擬節點 ConsistentHash<Node<String>> consistentHash = new ConsistentHash<Node<String>>(iHashService, 500, nodes); // 將5000條記錄盡可能均勻的存儲到10臺機器節點上 for (int i = 0; i < 5000; i++) { // 產生隨機一個字符串當做一條記錄，可以是其它更復雜的業務對象,比如隨機字符串相當于對象的業務唯一標識 String data = UUID.randomUUID().toString() + i; // 通過記錄找到真實機器節點 Node<String> node = consistentHash.get(data); // 再這里可以能過其它工具將記錄存儲真實機器節點上，比如MemoryCache等 // ... // 每臺真實機器節點上保存的記錄條數加1 map.put(node.getIp(), map.get(node.getIp()) + 1); } // 打印每臺真實機器節點保存的記錄條數 for (int i = 1; i <= 10; i++) { System.out.println(IP_PREFIX + i + "節點記錄條數：" + map.get(IP_PREFIX + i)); } } } ~~~ 運行結果如下：  一致性hash測試結果 每臺機器映射的虛擬節點越多，則分布的越均勻~~~ 感興趣的同學可以拷貝上面的代碼運行嘗試一下。 作者：oneape15 轉載鏈接：https://www.jianshu.com/p/528ce5cd7e8f