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前言
在之前寫了兩篇關(guān)于緩存的文章《萬字長文聊緩存（上）- http緩存》《萬字長文聊緩存（下）- 應(yīng)用級緩存》疹瘦，談到緩存不說一下一致性Hash算法那就是在耍流氓。
分布式緩存集群的訪問模型
現(xiàn)在通常使用Redis來做分布式緩存喂分，下面我們就以Redis為例：
假如當(dāng)前我們系統(tǒng)的業(yè)務(wù)發(fā)展很快模暗，需要緩存的數(shù)據(jù)很多剿吻，所以我們做了一個由三組主從復(fù)制的redis組成的高可用的redis集群，如何將請求路由的不同的redis集群上客情，這是我們需要考慮的溺森，常用的路由算法：
隨機(jī)算法：每次將請求隨機(jī)的發(fā)送到其中一組Redis集群中，這種算法的好處是請求會被均勻的分發(fā)到每組Redis集群上淘邻；缺點(diǎn)也很明顯茵典，由于隨機(jī)分發(fā)請求，為了提高緩存的命中率宾舅，所以同一份數(shù)據(jù)需要在每組集群中都存在统阿，這樣就會造成了數(shù)據(jù)的冗余，浪費(fèi)了存儲空間
Hash算法：針對隨機(jī)算法的問題贴浙，我們可以考慮Hash算法砂吞，舉例：
現(xiàn)在有三組redis集群，我們可以對每次緩存key的hash值取模崎溃，公式：index=hash(key) % 3蜻直，index的值就對應(yīng)著3組集群，這樣就可以保證同一個請求每次都被分發(fā)到同一個redis集群上袁串，無需對數(shù)據(jù)做冗余概而，完美的解決了剛才隨機(jī)算法的缺點(diǎn)；
但是hash算法也有缺點(diǎn)：對于容錯性和伸縮性支持很差囱修，舉例：當(dāng)我們?nèi)Mredis集群中其中一組節(jié)點(diǎn)宕機(jī)了赎瑰，那么此時的redis集群中可用的數(shù)量變成了2，公式變成了index=hash(key) % 2破镰， 所有數(shù)據(jù)緩存的節(jié)點(diǎn)位置就發(fā)生了變化餐曼，造成緩存的命中率直線下降；
同理鲜漩，當(dāng)我們需要擴(kuò)展一組新的redis機(jī)器源譬，計算的公式index=hash(key) % 4，大量的key會被重新定位到其他服務(wù)器孕似，也會造成緩存的命中率下降踩娘。
為了解決hash算法容錯性和伸縮性的問題，一致性hash算法由此而生~
一致性哈希算法
具體的算法過程
- 先構(gòu)造一個長度為2^32-1的整數(shù)環(huán)（稱為一致性hash環(huán)）喉祭，然后給每組redis集群命名养渴，根據(jù)名字的hash值計算出每組集群應(yīng)該放在什么位置
- 根據(jù)緩存數(shù)據(jù)的key計算出hash值，計算出出來的hash值同樣也分布在一致性hash環(huán)上; 假如現(xiàn)在有5個數(shù)據(jù)需要緩存對應(yīng)的key分別為key1泛烙、key2理卑、key3、key4蔽氨、key5傻工，計算hash值之后的分部如下圖
- 然后順著hash環(huán)順時針方向查找reids集群，把數(shù)據(jù)存放到最近的集群上
最后所有key4孵滞、key5存放在了集群2中捆，key1、key3存放在了集群1坊饶，key2存放在了集群3
容錯性
還是繼續(xù)沿用上面的例子泄伪，我們來看下一致性哈希算法的容錯性如何呢？假如其中 集群1 跪了匿级，那么影響的數(shù)據(jù)只有key1和key3蟋滴，其他數(shù)據(jù)存放的位置不受影響；當(dāng)再次緩存key1痘绎、key3的時候根據(jù)順時針查找津函，會把數(shù)據(jù)存放到集群3上面
伸縮性
如果我們需要在當(dāng)前的基礎(chǔ)上再添加一組redis集群4，根據(jù)名字hash之后的位置在集群1和集群2之間
新加redis集群4之后影響的只有key1數(shù)據(jù)孤页，其他數(shù)據(jù)不受影響尔苦。
數(shù)據(jù)傾斜問題
經(jīng)過容錯性、伸縮性的驗(yàn)證證明了一致性哈希算法確實(shí)能解決Hash算法的問題行施，但是現(xiàn)在的算法就是完美的嗎允坚？讓我們繼續(xù)來看剛才容錯性的例子，加入集群1跪了蛾号，那么原來落在集群1上的所有數(shù)據(jù)會直接落在集群3上面稠项，如果說每組redis集群的配置都是一樣的，那么集群3的壓力會增大鲜结，數(shù)據(jù)分布不均勻造成數(shù)據(jù)傾斜問題展运。
怎么搞呢？
歪果仁的腦子就是好使精刷，給的解決方案就是加一層虛擬層拗胜，假如每組集群都分配了2個虛擬節(jié)點(diǎn)
| 集群 | 虛擬節(jié)點(diǎn) |
|---|---|
| 集群1 | vnode1, vnode2 |
| 集群2 | vnode3, vnode4 |
| 集群3 | vnode5, vnode6 |
接下來就是把虛擬節(jié)點(diǎn)放入到一致性hash環(huán)上，在緩存數(shù)據(jù)的時候根據(jù)順時針查找虛擬節(jié)點(diǎn)贬养，在根據(jù)虛擬節(jié)點(diǎn)的和實(shí)際集群的對應(yīng)關(guān)系把數(shù)據(jù)存放到redis集群挤土，這樣數(shù)據(jù)就會均勻的分布到各組集群中。
這時候如果有一組redis集群出現(xiàn)了問題误算，那么這組集群上面的key會相對均勻的分?jǐn)偟狡渌荷稀?/p>
從上面的結(jié)果來看仰美，只要每組集群對應(yīng)的虛擬節(jié)點(diǎn)越多，那么各個物理集群的數(shù)據(jù)分布越均勻儿礼，當(dāng)新增加或者減少物理集群影響也會最小咖杂，但是如果虛擬節(jié)點(diǎn)太多會影響查找的性能，太少數(shù)據(jù)又會不均勻蚊夫，那么多少合適呢诉字？根據(jù)一些大神的經(jīng)驗(yàn)給出的建議是 150 個虛擬節(jié)點(diǎn)。
一致性Hash算法Java版實(shí)現(xiàn)
實(shí)現(xiàn)思路：在每次添加物理節(jié)點(diǎn)的時候，根據(jù)物理節(jié)點(diǎn)的名字生成虛擬節(jié)點(diǎn)的名字壤圃，把虛擬節(jié)點(diǎn)的名字求hash值陵霉，然后把hash值作為key，物理節(jié)點(diǎn)作為value存放到Map中伍绳；這里我們選擇使用TreeMap踊挠，因?yàn)樾枰猭ey是順序的存儲；在計算數(shù)據(jù)key需要存放到哪個物理節(jié)點(diǎn)時冲杀，先計算出key的hash值效床，然后調(diào)用TreeMap.tailMap()返回比hash值大的map子集，如果子集為空就需要把TreeMap的第一個元素返回权谁，如果不為空剩檀，那么取子集中的第一個元素。
> 不扯廢話旺芽，直接上代碼沪猴，No BB . Show me the code
核心代碼：
測試代碼：
- 測試刪除節(jié)點(diǎn)node3，對比命中率影響了多少 添加如下代碼：
執(zhí)行結(jié)果：
- 測試添加節(jié)點(diǎn)node5甥绿，對比命中率影響了多少 添加如下代碼：
執(zhí)行結(jié)果：
其他使用場景
看上圖字币，在Nginx請求的分發(fā)過程中，為了讓應(yīng)用本地的緩存命中率最高共缕，我們希望根據(jù)請求的URL或者URL參數(shù)將相同的請求轉(zhuǎn)發(fā)到同一個應(yīng)用服務(wù)器中洗出，這個時候也可以選擇使用一致性hash算法。具體配置可以參考官方文檔:
https://www.nginx.com/resources/wiki/modules/consistent_hash/
寫到最后（點(diǎn)關(guān)注图谷，不迷路）
文中或許會存在或多或少的不足翩活、錯誤之處，有建議或者意見也非常歡迎大家在評論交流便贵。
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