一致性哈希

一致性哈希最早是1997年在麻省理工大学提出的一种解决热点问题的算法。后来在分布式环境被广泛使用。

试想如果我们的服务产生大量数据,这些数据的存取如果只是单台服务器,那么肯定会出现一定的性能瓶颈,所以我们需要多台数据库来支撑业务。

而在分布式的环境中,数据的分布需要解决以下几个问题:

  • 数据服务器发生故障的时候,整体不会受到影响
  • 服务器扩容时,
  • 数据分布不均匀

而一致性哈希很好地解决了这些问题,它的核心思想是设置一个2^32次方个空间的环形空间,然后分成几个区域,数据哈希值所在的指定区域就会决定数据的落地位置(也就是落到哪一台服务器上面)。

这里假设我们有三台服务器:

  • Server A
  • Server B
  • Server C

将机器通过特定的Hash函数算出对应的key值,然后将这些标记值散列在这个环形空间上。

这个时候将一个数据(Data)对象使用同样的Hash函数算出对应的key值,并将这些值也标记在环形空间上。按顺时针方向去找最近的服务器对应key标记,这台服务器就是这个数据对象要落地的位置了。

环形空间

比如这个数据最终会落到Server C上面去,每次读取数据也通过同样的方式来寻找图片的位置。

在以上的例子中。假设出现三个数据:

  • Data1
  • Data2
  • Data3

Data1存在Server A上,Data2存在Server B上,Data3存在Server C上。

数据定位到对应的数据库上

Server A宕机了,那么这个时候可能无法查询到数据Data1了。但是并不妨碍数据Data2Data3的查询。

`Server A`宕机

如果这个时候出现了Server D,Data3通过上面的方式,就会查询到Server D上,而这台新的服务器上并没有数据。我们可以改进一下,如果当前的位置查不到数据,可以顺延去下一个节点(也就是Server C)上查找数据。

新增一台新的服务器

光光以上这样还不够,如果每台服务器仅有一个节点,数据很容易堆积到一台服务器上。

这个时候可以通过添加虚拟节点来解决这个问题,我们将一台服务器做出多个映射值。这样可以在环形上,让服务器分布地更加均匀一些。

使用虚拟节点,平衡节点

通过一致性哈希算法,数据很好地被存到的不同的机器上,分摊了单机服务器的压力。

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