近期在學(xué)習(xí)分布式存儲(chǔ)相關(guān)的知識(shí)，了解和熟悉一些數(shù)據(jù)分布相關(guān)的算法船惨，本文總結(jié)一下最近的學(xué)習(xí)成果整以。
本文目標(biāo)
- 熟悉普通取模算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分布的優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)
- 熟悉一致性hash的原理，以及該算法的優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)
本文使用軟件環(huán)境
- Java8
本文進(jìn)度簡(jiǎn)介
- 數(shù)據(jù)分布接口定義
- 通過(guò)取模算法實(shí)現(xiàn)上述數(shù)據(jù)分布接口定義
- 通過(guò)一致性hash算法實(shí)現(xiàn)上述數(shù)據(jù)分布接口定義
Note:
本文通過(guò)Java來(lái)實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)算法确垫。
一弓颈、數(shù)據(jù)分布接口定義
概述
在分布式環(huán)境下面，我們經(jīng)常會(huì)通過(guò)一定的規(guī)則來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分布的定義删掀，比如用戶1的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)1翔冀、用戶2的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)2......
一般來(lái)說(shuō)，有這么幾種常用的方式：
1披泪、有一個(gè)分布式環(huán)境中唯一的中心分發(fā)節(jié)點(diǎn)纤子，每次在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的時(shí)候，都會(huì)詢問(wèn)這個(gè)中心節(jié)點(diǎn)這個(gè)數(shù)據(jù)該去哪兒款票，這個(gè)分發(fā)節(jié)點(diǎn)明確告訴這個(gè)數(shù)據(jù)該去哪兒控硼。
2、通過(guò)一定規(guī)則產(chǎn)生一個(gè)key艾少，對(duì)這個(gè)key進(jìn)行一定規(guī)則的運(yùn)算卡乾，得出這個(gè)數(shù)據(jù)該去哪兒。本文描述的取模算法和一致性hash缚够，就是這樣一種方式
接口定義
/**
* 數(shù)據(jù)分布hash算法接口定義
* @author xingchuan.qxc
*
*/
public interface HashNodeService {
/**
* 集群增加一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)
* @param node
*/
public void addNode(Node node);
/**
* 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)查找具體使用哪個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)存儲(chǔ)
* @param key
* @return
*/
public Node lookupNode(String key);
/**
* hash的算法
* @param key
* @return
*/
public Long hash(String key);
/**
* 模擬意外情況斷掉一個(gè)節(jié)點(diǎn)幔妨，用于測(cè)試緩存命中率
* @param node
*/
public void removeNodeUnexpected(Node node);
}
二、數(shù)據(jù)分布算法實(shí)現(xiàn)——取模算法
概述
取模算法的應(yīng)用場(chǎng)景描述如下：
需要在集群中實(shí)現(xiàn)一個(gè)用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的負(fù)載均衡谍椅，集群中有n個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)误堡，如何均勻的把各個(gè)數(shù)據(jù)分布到這n個(gè)節(jié)點(diǎn)呢？
實(shí)現(xiàn)步驟大概分成兩步：
1毯辅、通過(guò)用戶的key來(lái)取一個(gè)hash值
2埂伦、通過(guò)這個(gè)hash值來(lái)對(duì)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)數(shù)n進(jìn)行取模煞额，得出一個(gè)index
3思恐、上面這個(gè)index就是待存儲(chǔ)的節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)
Note:
本文例子我生成hash值的方式，我采用CRC32的方式膊毁。
代碼實(shí)現(xiàn)：
/**
* 取模數(shù)據(jù)分布算法實(shí)現(xiàn)
* @author xingchuan.qxc
*
*/
public class NormalHashNodeServiceImpl implements HashNodeService{
/**
* 存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)列表
*/
private List<Node> nodes = new ArrayList<>();
@Override
public void addNode(Node node) {
this.nodes.add(node);
}
@Override
public Node lookupNode(String key) {
long k = hash(key);
int index = (int) (k % nodes.size());
return nodes.get(index);
}
@Override
public Long hash(String key) {
CRC32 crc32 = new CRC32();
crc32.update(key.getBytes());
return crc32.getValue();
}
@Override
public void removeNodeUnexpected(Node node) {
nodes.remove(node);
}
}
通過(guò)上述例子我們可以看到胀莹，lokkupNode的時(shí)候，是要先去取這個(gè)key的CRC32的值婚温，然后對(duì)集群中節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行取模得到r描焰，最后返回下標(biāo)為r的Node。
測(cè)試代碼如下：
HashNodeService nodeService = new NormalHashNodeServiceImpl();
Node addNode1 = new Node("xingchuan.node1", "192.168.0.11");
Node addNode2 = new Node("xingchuan.node2", "192.168.0.12");
Node addNode3 = new Node("xingchuan.node3", "192.168.0.13");
Node addNode4 = new Node("xingchuan.node4", "192.168.0.14");
Node addNode5 = new Node("xingchuan.node5", "192.168.0.15");
Node addNode6 = new Node("xingchuan.node6", "192.168.0.16");
Node addNode7 = new Node("xingchuan.node7", "192.168.0.17");
Node addNode8 = new Node("xingchuan.node8", "192.168.0.18");
nodeService.addNode(addNode1);
nodeService.addNode(addNode2);
nodeService.addNode(addNode3);
nodeService.addNode(addNode4);
nodeService.addNode(addNode5);
nodeService.addNode(addNode6);
nodeService.addNode(addNode7);
nodeService.addNode(addNode8);
//用于檢查數(shù)據(jù)分布情況
Map<String, Integer> countmap = new HashMap<>();
Node node = null;
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
String key = String.valueOf(i);
node = nodeService.lookupNode(key);
node.cacheString(key, "TEST_VALUE");
String k = node.getIp();
Integer count = countmap.get(k);
if (count == null) {
count = 1;
countmap.put(k, count);
} else {
count++;
countmap.put(k, count);
}
}
System.out.println("初始化數(shù)據(jù)分布情況：" + countmap);
運(yùn)行結(jié)果如下：
初始化數(shù)據(jù)分布情況：{192.168.0.11=12499, 192.168.0.12=12498, 192.168.0.13=12500, 192.168.0.14=12503, 192.168.0.15=12500, 192.168.0.16=12502, 192.168.0.17=12499, 192.168.0.18=12499}
可以看到栅螟，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)分布數(shù)量是大致一樣的荆秦。
缺點(diǎn)
我們可以很清楚的看到，取模算法是通過(guò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)來(lái)進(jìn)行運(yùn)算的力图，所以步绸，當(dāng)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)變化了，就會(huì)造成災(zāi)難性的緩存失效吃媒。
舉例：
初始集群里面只有4個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)(Node0,Node1,Node2,Node3)瓤介，這時(shí)候我要存儲(chǔ)id為1~10的用戶吕喘，我可以通過(guò)id % 4來(lái)運(yùn)算得出各個(gè)ID的分布節(jié)點(diǎn)
| id | 取余數(shù)結(jié)果 | StoreNode |
|---|---|---|
| 1 | 1 | Node1 |
| 2 | 2 | Node2 |
| 3 | 3 | Node3 |
| 4 | 0 | Node0 |
| 5 | 1 | Node1 |
| 6 | 2 | Node2 |
| 7 | 3 | Node3 |
| 8 | 0 | Node0 |
| 9 | 1 | Node1 |
| 10 | 2 | Node2 |
這時(shí)候，如果集群新增一個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)Node4刑桑，會(huì)發(fā)生什么呢氯质？
| id | 取余數(shù)結(jié)果 | 原存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn) | 新存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn) | 是否有差異 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | Node1 | Node1 | |
| 2 | 2 | Node2 | Node2 | |
| 3 | 3 | Node3 | Node3 | |
| 4 | 4 | Node0 | Node4 | 有差異 |
| 5 | 0 | Node1 | Node0 | 有差異 |
| 6 | 1 | Node2 | Node1 | 有差異 |
| 7 | 2 | Node3 | Node2 | 有差異 |
| 8 | 3 | Node0 | Node3 | 有差異 |
| 9 | 4 | Node1 | Node4 | 有差異 |
| 10 | 0 | Node2 | Node0 | 有差異 |
這里我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，大量的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的key和原先的對(duì)應(yīng)不上了祠斧，這時(shí)候我們?nèi)绻谏a(chǎn)環(huán)境闻察，就需要做大量的數(shù)據(jù)遷移。
刪除一個(gè)節(jié)點(diǎn)琢锋，原理同上蜓陌，不再贅述。
代碼模擬一個(gè)分布式緩存存儲(chǔ)吩蔑，使用取模的方式钮热，新增一個(gè)節(jié)點(diǎn)帶來(lái)的問(wèn)題。測(cè)試代碼如下：
HashNodeService nodeService = new NormalHashNodeServiceImpl();
Node addNode1 = new Node("xingchuan.node1", "192.168.0.11");
Node addNode2 = new Node("xingchuan.node2", "192.168.0.12");
Node addNode3 = new Node("xingchuan.node3", "192.168.0.13");
Node addNode4 = new Node("xingchuan.node4", "192.168.0.14");
Node addNode5 = new Node("xingchuan.node5", "192.168.0.15");
Node addNode6 = new Node("xingchuan.node6", "192.168.0.16");
Node addNode7 = new Node("xingchuan.node7", "192.168.0.17");
Node addNode8 = new Node("xingchuan.node8", "192.168.0.18");
nodeService.addNode(addNode1);
nodeService.addNode(addNode2);
nodeService.addNode(addNode3);
nodeService.addNode(addNode4);
nodeService.addNode(addNode5);
nodeService.addNode(addNode6);
nodeService.addNode(addNode7);
nodeService.addNode(addNode8);
//用于檢查數(shù)據(jù)分布情況
Map<String, Integer> countmap = new HashMap<>();
Node node = null;
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
String key = String.valueOf(i);
node = nodeService.lookupNode(key);
node.cacheString(key, "TEST_VALUE");
String k = node.getIp();
Integer count = countmap.get(k);
if (count == null) {
count = 1;
countmap.put(k, count);
} else {
count++;
countmap.put(k, count);
}
}
System.out.println("初始化數(shù)據(jù)分布情況：" + countmap);
// 正常情況下的去獲取數(shù)據(jù)烛芬，命中率
int hitcount = 0;
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
String key = String.valueOf(i);
node = nodeService.lookupNode(key);
if (node != null) {
String value = node.getCacheValue(key);
if (value != null) {
hitcount++;
}
}
}
double h = Double.parseDouble(String.valueOf(hitcount))/ Double.parseDouble(String.valueOf(100000));
System.out.println("初始化緩存命中率:"+ h);
// 移除一個(gè)節(jié)點(diǎn)
Node addNode9 = new Node("xingchuan.node0", "192.168.0.19");
nodeService.addNode(addNode9);
hitcount = 0;
for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
String key = String.valueOf(i);
node = nodeService.lookupNode(key);
if (node != null) {
String value = node.getCacheValue(key);
if (value != null) {
hitcount++;
}
}
}
h = Double.parseDouble(String.valueOf(hitcount))/ Double.parseDouble(String.valueOf(100000));
System.out.println("增加一個(gè)節(jié)點(diǎn)后緩存命中率:"+ h);
運(yùn)行結(jié)果如下：
初始化數(shù)據(jù)分布情況：{192.168.0.11=12499, 192.168.0.12=12498, 192.168.0.13=12500, 192.168.0.14=12503, 192.168.0.15=12500, 192.168.0.16=12502, 192.168.0.17=12499, 192.168.0.18=12499}
初始化緩存命中率:1.0
增加一個(gè)節(jié)點(diǎn)后緩存命中率:0.11012
三隧期、分布式數(shù)據(jù)分布算法——一致性Hash
概述
取模算法的劣勢(shì)很明顯，當(dāng)新增節(jié)點(diǎn)和刪除節(jié)點(diǎn)的時(shí)候赘娄，會(huì)涉及大量的數(shù)據(jù)遷移問(wèn)題仆潮。為了解決這一問(wèn)題，引入了一致性Hash遣臼。
一致性Hash算法的原理很簡(jiǎn)單性置，描述如下：
1、想象有一個(gè)巨大的環(huán)揍堰，比如這個(gè)環(huán)的值的分布可以是 0 ~ 4294967296
2鹏浅、還是在取模算法中的那個(gè)例子，這時(shí)候我們假定我們的4個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)一些key的hash屏歹，分布在了這個(gè)巨大的環(huán)上面
3隐砸、用戶數(shù)據(jù)來(lái)了，需要存儲(chǔ)到哪個(gè)節(jié)點(diǎn)呢蝙眶？通過(guò)key的hash季希，得出一個(gè)值r，順時(shí)針找到最近的一個(gè)Node節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的hash值nodeHash幽纷，這次用戶數(shù)據(jù)也就存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)的這個(gè)Node上式塌。
那么問(wèn)題來(lái)了，如果只有4個(gè)節(jié)點(diǎn)友浸，可能會(huì)造成數(shù)據(jù)分布不均勻的情況峰尝，舉個(gè)例子，上圖中的Node3和Node4離的很近尾菇，這時(shí)候境析，Node1的壓力就會(huì)很大了囚枪。如何解決這個(gè)問(wèn)題呢？虛擬節(jié)點(diǎn)能解決這個(gè)問(wèn)題劳淆。
什么是虛擬節(jié)點(diǎn)链沼？
簡(jiǎn)單說(shuō)，就是在環(huán)上模擬很多個(gè)不存在的節(jié)點(diǎn)沛鸵，這時(shí)候這些節(jié)點(diǎn)是可以盡可能均勻分布在環(huán)上的括勺，在key的hash后，順時(shí)針找最近的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)曲掰，存儲(chǔ)完成之后疾捍，集群中的數(shù)據(jù)基本上就分配均勻了。唯一要做的栏妖，必須要維護(hù)一個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)到真實(shí)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系乱豆。
一致性Hash的實(shí)現(xiàn)
下面，我們就來(lái)通過(guò)兩個(gè)進(jìn)階吊趾，實(shí)現(xiàn)一個(gè)一致性Hash宛裕。
進(jìn)階一我們不引入虛擬節(jié)點(diǎn)，進(jìn)階二我們引入虛擬節(jié)點(diǎn)
一致性Hash實(shí)現(xiàn)论泛，進(jìn)階一揩尸，關(guān)鍵代碼如下
@Override
public void addNode(Node node) {
nodeList.add(node);
long crcKey = hash(node.getIp());
nodeMap.put(crcKey, node);
}
@Override
public Node lookupNode(String key) {
long crcKey = hash(key);
Node node = findValidNode(crcKey);
if(node == null){
return findValidNode(0);
}
return node;
}
/**
* @param crcKey
* @param entrySet
*/
private Node findValidNode(long crcKey) {
Set<Map.Entry<Long, Node>> entrySet = nodeMap.entrySet();
//順時(shí)針找到最近的一個(gè)節(jié)點(diǎn)
for(Map.Entry<Long, Node> entry : entrySet){
long k = entry.getKey();
if(crcKey <= k){
return entry.getValue();
}
}
return null;
}
@Override
public Long hash(String key) {
CRC32 crc = new CRC32();
crc.update(key.getBytes());
return crc.getValue();
}
這里我們發(fā)現(xiàn)，計(jì)算key的hash的算法和取模算法例子里是一樣的屁奏，這不是重點(diǎn)岩榆，重點(diǎn)是，在addNode的時(shí)候坟瓢，我們通過(guò)ip地址來(lái)進(jìn)行一次hash勇边，并且丟到了一個(gè)TreeMap里面，key是一個(gè)Long载绿，是可以自動(dòng)排序的粥诫。
在lookupNode的時(shí)候油航，我們是順時(shí)針去找最近的一個(gè)節(jié)點(diǎn)崭庸，如果沒(méi)有找到，數(shù)據(jù)就會(huì)存在環(huán)上順時(shí)針數(shù)第一個(gè)節(jié)點(diǎn)谊囚。
測(cè)試代碼如下：
和取模算法的一樣怕享，唯一不同的，就是把算法實(shí)現(xiàn)的那一行改掉
HashNodeService nodeService = new ConsistentHashNodeServiceImpl();
運(yùn)行結(jié)果如下：
初始化數(shù)據(jù)分布情況：{192.168.0.11=2495, 192.168.0.12=16732, 192.168.0.13=1849, 192.168.0.14=32116, 192.168.0.15=2729, 192.168.0.16=1965, 192.168.0.17=38413, 192.168.0.18=3701}
初始化緩存命中率:1.0
增加一個(gè)節(jié)點(diǎn)后緩存命中率:0.97022
這里我們可以看到镰踏，數(shù)據(jù)分布是不均勻的函筋，同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)，某一個(gè)節(jié)點(diǎn)失效了奠伪，對(duì)于緩存命中率的影響跌帐，要比取模算法的場(chǎng)景首懈，要好得多。
一致性Hash的實(shí)現(xiàn)谨敛，進(jìn)階2究履，引入虛擬節(jié)點(diǎn)，代碼如圖：
我們?cè)谛略龉?jié)點(diǎn)的時(shí)候块请，每個(gè)真實(shí)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)128個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)
刪除節(jié)點(diǎn)的代碼如下硝逢，對(duì)應(yīng)的虛擬節(jié)點(diǎn)也一并刪掉仑乌。
再次測(cè)試數(shù)據(jù)分布和緩存命中率
測(cè)試代碼不變，運(yùn)行結(jié)果如下：
初始化數(shù)據(jù)分布情況：{192.168.0.11=11610, 192.168.0.12=14600, 192.168.0.13=13472, 192.168.0.14=11345, 192.168.0.15=11166, 192.168.0.16=12462, 192.168.0.17=14477, 192.168.0.18=10868}
初始化緩存命中率:1.0
增加一個(gè)節(jié)點(diǎn)后緩存命中率:0.91204
這時(shí)泥彤，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布的情況已經(jīng)比上面沒(méi)有引入虛擬節(jié)點(diǎn)的情況好太多了。
總結(jié)
我理解一致性Hash就是為了解決在分布式存儲(chǔ)擴(kuò)容的時(shí)候涉及到的數(shù)據(jù)遷移的問(wèn)題卿啡。
但是吟吝，一致性hash中如果每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)都很平均，每個(gè)都是熱點(diǎn)颈娜，在數(shù)據(jù)遷移的時(shí)候爸黄，還是會(huì)有比較大數(shù)據(jù)量遷移。
