一致性哈希和redis分布式集群

前言

互联网公司中，绝大部分都没有马爸爸系列的公司那样财大气粗，他们即没有强劲的服务器、也没有钱去购买昂贵的海量数据库。那他们是怎么应对大数据量高并发的业务场景的呢？
这个和当前的开源技术、海量数据架构都有着不可分割的关系。比如通过mysql、nginx等开源软件，通过架构和低成本的服务器搭建千万级别的用户访问系统。
怎么样搭建一个好的系统架构，这个话题我们能聊上个七天七夜。这里我主要结合Redis集群来讲一下一致性Hash的相关问题。

Redis集群的使用

我们在使用Redis的过程中，为了保证Redis的高可用，我们一般会对Redis做主从复制，组成Master-Master或者Master-Slave的形式，进行数据的读写分离，如下图1-1所示：

图1-1：Master-Slave模式

当缓存数据量超过一定的数量时，我们就要对Redis集群做分库分表的操作。

来个栗子，我们有一个电商平台，需要使用Redis存储商品的图片资源，存储的格式为键值对，key值为图片名称，Value为该图片所在的文件服务器的路径，我们需要根据文件名，查找到文件所在的文件服务器上的路径，我们的图片数量大概在3000w左右，按照我们的规则进行分库，规则就是随机分配的，我们以每台服务器存500w的数量，部署12台缓存服务器，并且进行主从复制，架构图如下图1-2所示：

图1-2：Redis分库分表

由于我们定义的规则是随机的，所以我们的数据有可能存储在任何一组Redis中，比如我们需要查询"product.png"的图片，由于规则的随机性，我们需要遍历所有Redis服务器，才能查询得到。这样的结果显然不是我们所需要的。所以我们会想到按某一个字段值进行Hash值、取模。所以我们就看看使用Hash的方式是怎么进行的。

使用Hash的Redis集群

如果我们使用Hash的方式，每一张图片在进行分库的时候都可以定位到特定的服务器，示意图如图1-3所示：

图1-3：使用Hash方式的命中缓存

从上图中，我们需要查询的是图product.png，由于我们有6台主服务器，所以计算的公式为：hash(product.png) % 6 = 5, 我们就可以定位到是5号主从，这们就省去了遍历所有服务器的时间，从而大大提升了性能。

使用Hash时遇到的问题

在上述hash取模的过程中，我们虽然不需要对所有Redis服务器进行遍历而提升了性能。但是，使用Hash算法缓存时会出现一些问题，Redis服务器变动时，所有缓存的位置都会发生改变。
比如，现在我们的Redis缓存服务器增加到了8台，我们计算的公式从hash(product.png) % 6 = 5变成了hash(product.png) % 8 = ? 结果肯定不是原来的5了。
再者，6台的服务器集群中，当某个主从群出现故障时，无法进行缓存，那我们需要把故障机器移除，所以取模数又会从6变成了5。我们计算的公式也会变化。

由于上面hash算法是使用取模来进行缓存的，为了规避上述情况，Hash一致性算法就诞生了~~

一致性Hash算法原理

一致性Hash算法也是使用取模的方法，不过，上述的取模方法是对服务器的数量进行取模，而一致性的Hash算法是对2的32方取模。即，一致性Hash算法将整个Hash空间组织成一个虚拟的圆环，Hash函数的值空间为0 ~ 2^32 - 1(一个32位无符号整型)，整个哈希环如下：

图1-4：Hash圆环

整个圆环以顺时针方向组织，圆环正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推。
第二步，我们将各个服务器使用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，这样每台服务器就确定在了哈希环的一个位置上，比如我们有三台机器，使用IP地址哈希后在环空间的位置如图1-4所示：

图1-4：服务器在哈希环上的位置

现在，我们使用以下算法定位数据访问到相应的服务器：

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查找，遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。

例如，现在有ObjectA，ObjectB，ObjectC三个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：

图1-5：数据对象在环上的位置

根据一致性算法，Object -> NodeA，ObjectB -> NodeB, ObjectC -> NodeC

一致性Hash算法的容错性和可扩展性

现在，假设我们的Node C宕机了，我们从图中可以看到，A、B不会受到影响，只有Object C对象被重新定位到Node A。所以我们发现，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间前一台服务器之间的数据（这里为Node C到Node B之间的数据），其他不会受到影响。如图1-6所示：

图1-6：C节点宕机情况，数据移到节点A上

另外一种情况，现在我们系统增加了一台服务器Node X，如图1-7所示：

图1-7：增加新的服务器节点X

此时对象ObjectA、ObjectB没有受到影响，只有Object C重新定位到了新的节点X上。
如上所述：

一致性Hash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，有很好的容错性和可扩展性。

数据倾斜问题

在一致性Hash算法服务节点太少的情况下，容易因为节点分布不均匀面造成数据倾斜（被缓存的对象大部分缓存在某一台服务器上）问题，如图1-8特例：

图1-8：数据倾斜

这时我们发现有大量数据集中在节点A上，而节点B只有少量数据。为了解决数据倾斜问题，一致性Hash算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务器节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。
具体操作可以为服务器IP或主机名后加入编号来实现，实现如图1-9所示：

图1-9：增加虚拟节点情况

数据定位算法不变，只需要增加一步：虚拟节点到实际点的映射。
所以加入虚拟节点之后，即使在服务节点很少的情况下，也能做到数据的均匀分布。

具体实现

算法接口类

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

算法接口实现类

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;}
}

模拟机器节点

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当做hash的Key** @return String*/@Overridepublic String toString() {return ip;}
}

一致性Hash操作

public class ConsistentHash<T> {// Hash函数接口private final IHashService iHashService;// 每个机器节点关联的虚拟节点数量private final int          numberOfReplicas;// 环形虚拟节点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);}}/*** 增加真实机器节点** @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);}}/*** 删除真实机器节点** @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);// 沿环的顺时针找到一个虚拟节点if (!circle.containsKey(hash)) {SortedMap<Long, T> tailMap = circle.tailMap(hash);hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();}return circle.get(hash);}
}

测试类

public class TestHashCircle {// 机器节点IP前缀private static final String IP_PREFIX = "192.168.0.";public static void main(String[] args) {// 每台真实机器节点上保存的记录条数Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();// 真实机器节点, 模拟10台List<Node<String>> nodes = new ArrayList<Node<String>>();for (int i = 1; i <= 10; i++) {map.put(IP_PREFIX + i, 0); // 初始化记录Node<String> node = new Node<String>(IP_PREFIX + i, "node" + i);nodes.add(node);}IHashService iHashService = new HashService();// 每台真实机器引入100个虚拟节点ConsistentHash<Node<String>> consistentHash = new ConsistentHash<Node<String>>(iHashService, 500, nodes);// 将5000条记录尽可能均匀的存储到10台机器节点上for (int i = 0; i < 5000; i++) {// 产生随机一个字符串当做一条记录，可以是其它更复杂的业务对象,比如随机字符串相当于对象的业务唯一标识String data = UUID.randomUUID().toString() + i;// 通过记录找到真实机器节点Node<String> node = consistentHash.get(data);// 再这里可以能过其它工具将记录存储真实机器节点上，比如MemoryCache等// ...// 每台真实机器节点上保存的记录条数加1map.put(node.getIp(), map.get(node.getIp()) + 1);}// 打印每台真实机器节点保存的记录条数for (int i = 1; i <= 10; i++) {System.out.println(IP_PREFIX + i + "节点记录条数：" + map.get(IP_PREFIX + i));}}
}

运行结果如下：

一致性hash测试结果

每台机器映射的虚拟节点越多，则分布的越均匀~~~
感兴趣的同学可以拷贝上面的代码运行尝试一下。