前言

互聯(lián)網(wǎng)公司中，絕大部分都沒有馬爸爸系列的公司那樣財(cái)大氣粗蛋济，他們即沒有強(qiáng)勁的服務(wù)器碗旅、也沒有錢去購買昂貴的海量數(shù)據(jù)庫祟辟。那他們是怎么應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)量高并發(fā)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景的呢？
這個(gè)和當(dāng)前的開源技術(shù)醇份、海量數(shù)據(jù)架構(gòu)都有著不可分割的關(guān)系僚纷。比如通過mysql拗盒、nginx等開源軟件锣咒，通過架構(gòu)和低成本的服務(wù)器搭建千萬級(jí)別的用戶訪問系統(tǒng)毅整。
怎么樣搭建一個(gè)好的系統(tǒng)架構(gòu)，這個(gè)話題我們能聊上個(gè)七天七夜艇潭。這里我主要結(jié)合Redis集群來講一下一致性Hash的相關(guān)問題蹋凝。

Redis集群的使用

我們?cè)谑褂肦edis的過程中，為了保證Redis的高可用改含，我們一般會(huì)對(duì)Redis做主從復(fù)制捍壤，組成Master-Master或者Master-Slave的形式鞍爱，進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀寫分離睹逃，如下圖1-1所示：

圖1-1：Master-Slave模式

當(dāng)緩存數(shù)據(jù)量超過一定的數(shù)量時(shí)沉填，我們就要對(duì)Redis集群做分庫分表的操作拜轨。

圖1-2：Redis分庫分表

由于我們定義的規(guī)則是隨機(jī)的秸脱，所以我們的數(shù)據(jù)有可能存儲(chǔ)在任何一組Redis中摊唇，比如我們需要查詢"product.png"的圖片巷查，由于規(guī)則的隨機(jī)性岛请，我們需要遍歷所有Redis服務(wù)器警绩，才能查詢得到肩祥。這樣的結(jié)果顯然不是我們所需要的。所以我們會(huì)想到按某一個(gè)字段值進(jìn)行Hash值岸霹、取模松申。所以我們就看看使用Hash的方式是怎么進(jìn)行的贸桶。

使用Hash的Redis集群

如果我們使用Hash的方式皇筛，每一張圖片在進(jìn)行分庫的時(shí)候都可以定位到特定的服務(wù)器，示意圖如圖1-3所示：

圖1-3：使用Hash方式的命中緩存

從上圖中旗笔，我們需要查詢的是圖product.png蝇恶，由于我們有6臺(tái)主服務(wù)器撮弧，所以計(jì)算的公式為：hash(product.png) % 6 = 5, 我們就可以定位到是5號(hào)主從姚糊，這們就省去了遍歷所有服務(wù)器的時(shí)間救恨，從而大大提升了性能肠槽。

使用Hash時(shí)遇到的問題

在上述hash取模的過程中署浩，我們雖然不需要對(duì)所有Redis服務(wù)器進(jìn)行遍歷而提升了性能。但是，使用Hash算法緩存時(shí)會(huì)出現(xiàn)一些問題弊攘，Redis服務(wù)器變動(dòng)時(shí)襟交，所有緩存的位置都會(huì)發(fā)生改變捣域。
比如，現(xiàn)在我們的Redis緩存服務(wù)器增加到了8臺(tái)迹鹅，我們計(jì)算的公式從hash(product.png) % 6 = 5變成了hash(product.png) % 8 = ? 結(jié)果肯定不是原來的5了斜棚。
再者弟蚀，6臺(tái)的服務(wù)器集群中义钉，當(dāng)某個(gè)主從群出現(xiàn)故障時(shí)断医，無法進(jìn)行緩存奏纪，那我們需要把故障機(jī)器移除序调，所以取模數(shù)又會(huì)從6變成了5发绢。我們計(jì)算的公式也會(huì)變化。

由于上面hash算法是使用取模來進(jìn)行緩存的经柴，為了規(guī)避上述情況坯认，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牛哺，不過引润，上述的取模方法是對(duì)服務(wù)器的數(shù)量進(jìn)行取模痒玩，而一致性的Hash算法是對(duì)2的32方取模。即别凹，一致性Hash算法將整個(gè)Hash空間組織成一個(gè)虛擬的圓環(huán)番川，Hash函數(shù)的值空間為0 ~ 2^32 - 1(一個(gè)32位無符號(hào)整型)颁督，整個(gè)哈希環(huán)如下：

圖1-4：Hash圓環(huán)

圖1-4：服務(wù)器在哈希環(huán)上的位置

現(xiàn)在怀跛，我們使用以下算法定位數(shù)據(jù)訪問到相應(yīng)的服務(wù)器：

將數(shù)據(jù)Key使用相同的函數(shù)Hash計(jì)算出哈希值，并確定此數(shù)據(jù)在環(huán)上的位置柄冲，從此位置沿環(huán)順時(shí)針查找，遇到的服務(wù)器就是其應(yīng)該定位到的服務(wù)器现横。

例如漓拾，現(xiàn)在有ObjectA，ObjectB长赞，ObjectC三個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象晦攒，經(jīng)過哈希計(jì)算后，在環(huán)空間上的位置如下：

圖1-5：數(shù)據(jù)對(duì)象在環(huán)上的位置

根據(jù)一致性算法得哆，Object -> NodeA，ObjectB -> NodeB, ObjectC -> NodeC

一致性Hash算法的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性

現(xiàn)在哟旗，假設(shè)我們的Node C宕機(jī)了贩据，我們從圖中可以看到栋操，A、B不會(huì)受到影響饱亮，只有Object C對(duì)象被重新定位到Node A矾芙。所以我們發(fā)現(xiàn)，在一致性Hash算法中近上，如果一臺(tái)服務(wù)器不可用剔宪，受影響的數(shù)據(jù)僅僅是此服務(wù)器到其環(huán)空間前一臺(tái)服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)（這里為Node C到Node B之間的數(shù)據(jù)），其他不會(huì)受到影響壹无。如圖1-6所示：

圖1-6：C節(jié)點(diǎn)宕機(jī)情況葱绒，數(shù)據(jù)移到節(jié)點(diǎn)A上

另外一種情況，現(xiàn)在我們系統(tǒng)增加了一臺(tái)服務(wù)器Node X斗锭，如圖1-7所示：

圖1-7：增加新的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)X

此時(shí)對(duì)象ObjectA地淀、ObjectB沒有受到影響，只有Object C重新定位到了新的節(jié)點(diǎn)X上岖是。
如上所述：

一致性Hash算法對(duì)于節(jié)點(diǎn)的增減都只需重定位環(huán)空間中的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)帮毁，有很好的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性。

數(shù)據(jù)傾斜問題

在一致性Hash算法服務(wù)節(jié)點(diǎn)太少的情況下豺撑，容易因?yàn)楣?jié)點(diǎn)分布不均勻面造成數(shù)據(jù)傾斜（被緩存的對(duì)象大部分緩存在某一臺(tái)服務(wù)器上）問題烈疚，如圖1-8特例：

圖1-8：數(shù)據(jù)傾斜

圖1-9：增加虛擬節(jié)點(diǎn)情況

數(shù)據(jù)定位算法不變牧愁，只需要增加一步：虛擬節(jié)點(diǎn)到實(shí)際點(diǎn)的映射。
所以加入虛擬節(jié)點(diǎn)之后外莲，即使在服務(wù)節(jié)點(diǎn)很少的情況下猪半，也能做到數(shù)據(jù)的均勻分布。

具體實(shí)現(xiàn)

算法接口類

public interface IHashService {
    Long hash(String key);
}

算法接口實(shí)現(xiàn)類

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(jī)器節(jié)點(diǎn)

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(dāng)做hash的Key
     *
     * @return String
     */
    @Override
    public String toString() {
        return ip;
    }
}

一致性Hash操作

public class ConsistentHash<T> {
    // Hash函數(shù)接口
    private final IHashService iHashService;
    // 每個(gè)機(jī)器節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的虛擬節(jié)點(diǎn)數(shù)量
    private final int          numberOfReplicas;
    // 環(huán)形虛擬節(jié)點(diǎn)
    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(shí)機(jī)器節(jié)點(diǎn)
     *
     * @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(shí)機(jī)器節(jié)點(diǎn)
     *
     * @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(huán)的順時(shí)針找到一個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)
        if (!circle.containsKey(hash)) {
            SortedMap<Long, T> tailMap = circle.tailMap(hash);
            hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
        }
        return circle.get(hash);
    }
}

測(cè)試類

public class TestHashCircle {
    // 機(jī)器節(jié)點(diǎn)IP前綴
    private static final String IP_PREFIX = "192.168.0.";

    public static void main(String[] args) {
        // 每臺(tái)真實(shí)機(jī)器節(jié)點(diǎn)上保存的記錄條數(shù)
        Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();

        // 真實(shí)機(jī)器節(jié)點(diǎn), 模擬10臺(tái)
        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(tái)真實(shí)機(jī)器引入100個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)
        ConsistentHash<Node<String>> consistentHash = new ConsistentHash<Node<String>>(iHashService, 500, nodes);

        // 將5000條記錄盡可能均勻的存儲(chǔ)到10臺(tái)機(jī)器節(jié)點(diǎn)上
        for (int i = 0; i < 5000; i++) {
            // 產(chǎn)生隨機(jī)一個(gè)字符串當(dāng)做一條記錄偷线，可以是其它更復(fù)雜的業(yè)務(wù)對(duì)象,比如隨機(jī)字符串相當(dāng)于對(duì)象的業(yè)務(wù)唯一標(biāo)識(shí)
            String data = UUID.randomUUID().toString() + i;
            // 通過記錄找到真實(shí)機(jī)器節(jié)點(diǎn)
            Node<String> node = consistentHash.get(data);
            // 再這里可以能過其它工具將記錄存儲(chǔ)真實(shí)機(jī)器節(jié)點(diǎn)上磨确，比如MemoryCache等
            // ...
            // 每臺(tái)真實(shí)機(jī)器節(jié)點(diǎn)上保存的記錄條數(shù)加1
            map.put(node.getIp(), map.get(node.getIp()) + 1);
        }

        // 打印每臺(tái)真實(shí)機(jī)器節(jié)點(diǎn)保存的記錄條數(shù)
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            System.out.println(IP_PREFIX + i + "節(jié)點(diǎn)記錄條數(shù)：" + map.get(IP_PREFIX + i));
        }
    }
}

運(yùn)行結(jié)果如下：

一致性hash測(cè)試結(jié)果

每臺(tái)機(jī)器映射的虛擬節(jié)點(diǎn)越多，則分布的越均勻~~~
感興趣的同學(xué)可以拷貝上面的代碼運(yùn)行嘗試一下声邦。