一致性哈希算法

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，尤其实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cahce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)

• 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

一致性哈希算法原理

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：

一致性哈希算法的应用

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(可以用服务器的ip或主机名取个哈希)，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，只有在圆（continuum）上增加服务器的地点逆时针方向的第一台服务器之间键会受到影响，如下图所示：