分布式理论(八)—— Consistent Hash（一致性哈希算法）

前言

在分布式系统中，常常需要使用缓存，而且通常是集群，访问缓存和添加缓存都需要一个 hash 算法来寻找到合适的 Cache 节点。但，通常不是用取余hash，而是使用我们今天的主角—— 一致性 hash 算法。

今天楼主就来说说这个一致性 hash 算法。

1. 为什么普通的 hash 算法不行？

普通的 hash 算法通常都是对机器数量进行取余，比如集群环境中有 3 台 redis，当我们放入对象的时候，通常是对 3 进行取余。这种做法在大部分情况下是没有问题的。但是，注意：如果缓存机器需要增减，问题就来了。

什么问题呢？

假设原本是 3 个 redis，这时候，加了一台 redis，那么取余算法就变成了取余 4。

这样有什么问题呢？
答：当使用负载均衡的时候，负载均衡器根据对象的 key 对机器进行取余，这个时候，原有的 key 取余现有的机器数 4 就找不到那台机器了！笨一点的办法，就是在增加机器的时候，清除所有缓存，但这会导致缓存击穿甚至缓存雪崩，严重情况下引发 DB 宕机。

2. 一致性 hash 怎么解决这个问题？

很简单，既然问题出在对机器取余上，那么就不对机器取余。

具体怎么做呢？

答：我们可以假设有一个 2 的 32 次方的环形，缓存节点通过 hash 落在环上。而对象的添加也是使用 hash，但很大的几率是 hash 不到缓存节点的。怎么办呢？找离他最近的那个节点。 比如顺时针找前面那个节点。

能解决问题吗？想象一下：当增减机器时，环形节点变化的只会影响一个节点，就是新节点的顺时针方向的前面的节点。这个时候，我们只需要清除那一个节点的数据就足够了，不用想取余 hash 那样，清除所有节点的数据。

具体类似于下图：

image.png

上图中，节点中的五角星代表对象，红绿黄代表节点，每个对象都会找他的上一个节点。如有增减，只影响一个节点。

如下图所示：

image.png

红色和绿色节点不受影响。

3. 一致性 hash 有什么问题呢？

是否这么做就完美了呢？

不是的。

如果认真看是上面的图的话，会发现，黄色节点的负载压力最大，这个集群环境负载不够均衡。

image.png

什么原因导致的呢？原因是：如果缓存节点分布不均匀，就会出现这样的情况。但是，你不能奢望是均匀的。

怎么办呢？

我们可以在不均的地方给他弄均匀。在空闲的地方加入 虚拟节点，这些节点的数据映射到真实节点上，就可以了，如下图所示：

image.png

上图中，我们给每个节点都做了虚拟节点（虚线），从而让整个集群在 hash 环比较均匀，从图中也可以看出，这样现对比之前均匀多了，黄色节点的负载和绿色节点额的负载相同。

4. 总结

总的来说，一致性 hash 还是比较简单的。核心思想是，不使用对机器取余的算法。这样就能避免机器增减带来的影响。

同时，使用 就近寻址 的方式找到最近的节点。当然，这会引起负载不均衡，所以需要引入虚拟节点的方式，变相的增加节点，让整个集群的负载能够均衡。

后面，我们将自己写一个一致性 hash 算法以加深印象。

good luck！！！！