一致性哈希算法原理

在后端服务开发的过程中, 遇到了这样一个问题: 需要在 mysql 前面部署 redis 做一层缓存, 要求 redis 是集群部署, 并且每台 redis 节点只缓存总数据量的 1/N, N 为 redis 的个数.

看到这里大家都能想到到一个方法是使用 hash(key)%N 来选取 redis 进行 value 的存取, 这种方式当然可以很均匀的将数据分配到 N 个 redis 服务上, 并且实现起来也非常的简单. 但是使用这种哈希取余的方式有一个很大的问题, 那就是当 redis 集群扩容或者缩容, 或者发生宕机的时候, 也就是上述公式中的 N 发生变化的时候, 这个时候 hash(key)%N 的值保持不变的概率非常小, 换句话说, 缓存系统会在这种情况下整个失效, 这对于后端的 mysql 来说瞬时压力会非常大, 很可能造成 mysql 的奔溃, 进而造成整个服务的不可用.

所以必须想一种办法来应对上述的情况, 即当一台 redis 服务挂掉的时候, 能不能做到只有 1/N 的缓存失效呢?

CARP协议

答案就是使用一致性哈希算法 CARP, 严格来讲 CARP 并不是一种算法, 而是一种协议, Cache Array Routing Protocol，Cache 群组路由协议. 下面来介绍些下它的工作原理:

首先假设有 N 个 redis 服务, 分别是 redis1, redis2 .... redisN, key 是想要获取的数据在 redis 中的键.

第一步, 计算所有的服务名与 key 的哈希值:

hash_v1 = hash(redis1 + key)
hash_v2 = hash(redis2 + key)
...
hash_vN = hash(redisN + key)

第二步, 计算值最大的 hash_vX, 那么选中的便是 redisX:

hash_vX = max(hash_v1, hash_v2, ..., hash_vN)

为什么这么做就可以达到增加一台 redis 服务的时候, 只有 1/(N+1) 的缓存失效呢?

hash_vX1 = max(hash_v1, hash_v2, ..., hash_vN)
hash_vX2 = max(hash_v1, hash_v2, ..., hash_vN, hash_vN+1)

看上面两个表达式, 如果要求 hash_vX2 大于 hash_vX1, 那么必须 hash_vN+1 大于前面 N 个哈希值, 那么你选取的 hash 函数足够散列的话, hash_vN+1 大于前面 N 个哈希值的概率为 1/(N+1). 你可以自行算一下减少一台 redis 服务时, 缓存失效的概率.

一致性Hash算法背景

　　一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP（Cache Array Routing Protocol，Cache 群组路由协议）十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。

　　但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人都知道，memcached服务器端本身不提供分布式cache的一致性，而是由客户端来提供，具体在计算一致性hash时采用如下步骤：

首先求出memcached服务器（节点）的哈希值，并将其配置到0～2³²的圆（continuum）上。
然后采用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到相同的圆上。
然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。如果超过2³²仍然找不到服务器，就会保存到第一台memcached服务器上。

　　从上图的状态中添加一台memcached服务器。余数分布式算法由于保存键的服务器会发生巨大变化而影响缓存的命中率，但Consistent Hashing中，只有在园（continuum）上增加服务器的地点顺时针方向的第一台服务器上的键会受到影响，如下图所示：

一致性Hash性质

　　考虑到分布式系统每个节点都有可能失效，并且新的节点很可能动态的增加进来，如何保证当系统的节点数目发生变化时仍然能够对外提供良好的服务，这是值得考虑的，尤其是在设计分布式缓存系统时，如果某台服务器失效，对于整个系统来说如果不采用合适的算法来保证一致性，那么缓存于系统中的所有数据都可能会失效（即由于系统节点数目变少，客户端在请求某一对象时需要重新计算其hash值（通常与系统中的节点数目有关），由于hash值已经改变，所以很可能找不到保存该对象的服务器节点），因此一致性hash就显得至关重要，良好的分布式cache系统中的一致性hash算法应该满足以下几个方面：

平衡性(Balance)

平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。

单调性(Monotonicity)

单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲区加入到系统中，那么哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到新的缓冲区中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。简单的哈希算法往往不能满足单调性的要求，如最简单的线性哈希：x = (ax + b) mod (P)，在上式中，P表示全部缓冲的大小。不难看出，当缓冲大小发生变化时(从P1到P2)，原来所有的哈希结果均会发生变化，从而不满足单调性的要求。哈希结果的变化意味着当缓冲空间发生变化时，所有的映射关系需要在系统内全部更新。而在P2P系统内，缓冲的变化等价于Peer加入或退出系统，这一情况在P2P系统中会频繁发生，因此会带来极大计算和传输负荷。单调性就是要求哈希算法能够应对这种情况。

分散性(Spread)

在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。

负载(Load)

负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。

平滑性(Smoothness)

平滑性是指缓存服务器的数目平滑改变和缓存对象的平滑改变是一致的。

原理

基本概念

　　一致性哈希算法（Consistent Hashing）最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出。简单来说，一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^³²-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希空间环如下：

　　整个空间按顺时针方向组织。0和2³²-1在零点中方向重合。

　　下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，这里假设将上文中四台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下：

接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。

　　例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：

根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

下面分析一致性哈希算法的容错性和可扩展性。现假设Node C不幸宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性哈希算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。

下面考虑另外一种情况，如果在系统中增加一台服务器Node X，如下图所示：

此时对象Object A、B、D不受影响，只有对象C需要重定位到新的Node X 。一般的，在一致性哈希算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响。

综上所述，一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。

另外，一致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，

此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。为了解决这种数据倾斜问题，一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。具体做法可以在服务器ip或主机名的后面增加编号来实现。例如上面的情况，可以为每台服务器计算三个虚拟节点，于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点：

同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。在实际应用中，通常将虚拟节点数设置为32甚至更大，因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。

参考资料

一致性哈希算法原理：https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html

一致性哈希算法 CARP 原理解析, 附 Golang 实现：https://segmentfault.com/a/1190000009565519

对一致性Hash算法，Java代码实现的深入研究：https://www.cnblogs.com/xrq730/p/5186728.html