摘要：五一致性算法的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性現(xiàn)假設(shè)不幸宕機(jī)，可以看到此時(shí)對(duì)象不會(huì)受到影響，只有對(duì)象被重定位到。綜上所述，一致性算法對(duì)于節(jié)點(diǎn)的增減都只需重定位環(huán)空間中的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，具有較好的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性。

最近有小伙伴跑過來問什么是Hash一致性算法，說面試的時(shí)候被問到了，因?yàn)椴涣私?，所以就沒有回答上，問我有沒有相應(yīng)的學(xué)習(xí)資料推薦，當(dāng)時(shí)上班，沒時(shí)間回復(fù)，晚上回去了就忘了這件事，今天突然看到這個(gè)，加班為大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望對(duì)大家有幫助！文末送書，長按抽獎(jiǎng)助手小程序即可參與，祝君好運(yùn)！

經(jīng)常閱讀我文章的小伙伴應(yīng)該都很熟悉我寫文章的套路，上來就是先要問一句為什么？也就是為什么要有Hash一致性算法？就像以前介紹為什么要有Spring一樣，首先會(huì)以歷史的角度或者項(xiàng)目發(fā)展的角度來分析，今天的分享還是一樣的套路，先從歷史的角度來一步步分析，探討一下到底什么是Hash一致性算法！

一、Redis集群的使用
我們?cè)谑褂肦edis的時(shí)候，為了保證Redis的高可用，提高Redis的讀寫性能，最簡單的方式我們會(huì)做主從復(fù)制，組成Master-Master或者M(jìn)aster-Slave的形式，或者搭建Redis集群，進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀寫分離，類似于數(shù)據(jù)庫的主從復(fù)制和讀寫分離。如下所示：??

同樣類似于數(shù)據(jù)庫，當(dāng)單表數(shù)據(jù)大于500W的時(shí)候需要對(duì)其進(jìn)行分庫分表，當(dāng)數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候（標(biāo)準(zhǔn)可能不一樣，要看Redis服務(wù)器容量）我們同樣可以對(duì)Redis進(jìn)行類似的操作，就是分庫分表。

假設(shè)，我們有一個(gè)社交網(wǎng)站，需要使用Redis存儲(chǔ)圖片資源，存儲(chǔ)的格式為鍵值對(duì)，key值為圖片名稱，value為該圖片所在文件服務(wù)器的路徑，我們需要根據(jù)文件名查找該文件所在文件服務(wù)器上的路徑，數(shù)據(jù)量大概有2000W左右，按照我們約定的規(guī)則進(jìn)行分庫，規(guī)則就是隨機(jī)分配，我們可以部署8臺(tái)緩存服務(wù)器，每臺(tái)服務(wù)器大概含有500W條數(shù)據(jù)，并且進(jìn)行主從復(fù)制，示意圖如下：

由于規(guī)則是隨機(jī)的，所有我們的一條數(shù)據(jù)都有可能存儲(chǔ)在任何一組Redis中，例如上圖我們用戶查找一張名稱為”a.png”的圖片，由于規(guī)則是隨機(jī)的，我們不確定具體是在哪一個(gè)Redis服務(wù)器上的，因此我們需要進(jìn)行1、2、3、4，4次查詢才能夠查詢到（也就是遍歷了所有的Redis服務(wù)器），這顯然不是我們想要的結(jié)果，有了解過的小伙伴可能會(huì)想到，隨機(jī)的規(guī)則不行，可以使用類似于數(shù)據(jù)庫中的分庫分表規(guī)則：按照Hash值、取模、按照類別、按照某一個(gè)字段值等等常見的規(guī)則就可以出來了！好，按照我們的主題，我們就使用Hash的方式。

二、為Redis集群使用Hash
可想而知，如果我們使用Hash的方式，每一張圖片在進(jìn)行分庫的時(shí)候都可以定位到特定的服務(wù)器，示意圖如下：

上圖中，假設(shè)我們查找的是”a.png”，由于有4臺(tái)服務(wù)器（排除從庫），因此公式為hash(a.png) % 4 = 2?，可知定位到了第2號(hào)服務(wù)器，這樣的話就不會(huì)遍歷所有的服務(wù)器，大大提升了性能！

三、使用Hash的問題
上述的方式雖然提升了性能，我們不再需要對(duì)整個(gè)Redis服務(wù)器進(jìn)行遍歷！但是，使用上述Hash算法進(jìn)行緩存時(shí)，會(huì)出現(xiàn)一些缺陷，主要體現(xiàn)在服務(wù)器數(shù)量變動(dòng)的時(shí)候，所有緩存的位置都要發(fā)生改變！

試想一下，如果4臺(tái)緩存服務(wù)器已經(jīng)不能滿足我們的緩存需求，那么我們應(yīng)該怎么做呢？很簡單，多增加幾臺(tái)緩存服務(wù)器不就行了！假設(shè)：我們?cè)黾恿艘慌_(tái)緩存服務(wù)器，那么緩存服務(wù)器的數(shù)量就由4臺(tái)變成了5臺(tái)。那么原本hash(a.png) % 4 = 2?的公式就變成了hash(a.png) % 5 = ？?， 可想而知這個(gè)結(jié)果肯定不是2的，這種情況帶來的結(jié)果就是當(dāng)服務(wù)器數(shù)量變動(dòng)時(shí)，所有緩存的位置都要發(fā)生改變！換句話說，當(dāng)服務(wù)器數(shù)量發(fā)生改變時(shí)，所有緩存在一定時(shí)間內(nèi)是失效的，當(dāng)應(yīng)用無法從緩存中獲取數(shù)據(jù)時(shí)，則會(huì)向后端數(shù)據(jù)庫請(qǐng)求數(shù)據(jù)（還記得上一篇的《緩存雪崩》嗎？）！

同樣的，假設(shè)4臺(tái)緩存中突然有一臺(tái)緩存服務(wù)器出現(xiàn)了故障，無法進(jìn)行緩存，那么我們則需要將故障機(jī)器移除，但是如果移除了一臺(tái)緩存服務(wù)器，那么緩存服務(wù)器數(shù)量從4臺(tái)變?yōu)?臺(tái)，也是會(huì)出現(xiàn)上述的問題！

所以，我們應(yīng)該想辦法不讓這種情況發(fā)生，但是由于上述Hash算法本身的緣故，使用取模法進(jìn)行緩存時(shí)，這種情況是無法避免的，為了解決這些問題，Hash一致性算法（一致性Hash算法）誕生了！

四、一致性Hash算法的神秘面紗
一致性Hash算法也是使用取模的方法，只是，剛才描述的取模法是對(duì)服務(wù)器的數(shù)量進(jìn)行取模，而一致性Hash算法是對(duì)2^32取模，什么意思呢？簡單來說，一致性Hash算法將整個(gè)哈希值空間組織成一個(gè)虛擬的圓環(huán)，如假設(shè)某哈希函數(shù)H的值空間為0-2^32-1（即哈希值是一個(gè)32位無符號(hào)整形），整個(gè)哈希環(huán)如下：??

整個(gè)空間按順時(shí)針方向組織，圓環(huán)的正上方的點(diǎn)代表0，0點(diǎn)右側(cè)的第一個(gè)點(diǎn)代表1，以此類推，2、3、4、5、6……直到2^32-1，也就是說0點(diǎn)左側(cè)的第一個(gè)點(diǎn)代表2^32-1， 0和2^32-1在零點(diǎn)中方向重合，我們把這個(gè)由2^32個(gè)點(diǎn)組成的圓環(huán)稱為Hash環(huán)。

下一步將各個(gè)服務(wù)器使用Hash進(jìn)行一個(gè)哈希，具體可以選擇服務(wù)器的IP或主機(jī)名作為關(guān)鍵字進(jìn)行哈希，這樣每臺(tái)機(jī)器就能確定其在哈希環(huán)上的位置，這里假設(shè)將上文中四臺(tái)服務(wù)器使用IP地址哈希后在環(huán)空間的位置如下：??

接下來使用如下算法定位數(shù)據(jù)訪問到相應(yīng)服務(wù)器：將數(shù)據(jù)key使用相同的函數(shù)Hash計(jì)算出哈希值，并確定此數(shù)據(jù)在環(huán)上的位置，從此位置沿環(huán)順時(shí)針“行走”，第一臺(tái)遇到的服務(wù)器就是其應(yīng)該定位到的服務(wù)器！

例如我們有Object A、Object B、Object C、Object D四個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象，經(jīng)過哈希計(jì)算后，在環(huán)空間上的位置如下：?

根據(jù)一致性Hash算法，數(shù)據(jù)A會(huì)被定為到Node A上，B被定為到Node B上，C被定為到Node C上，D被定為到Node D上。

五、一致性Hash算法的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性
現(xiàn)假設(shè)Node C不幸宕機(jī)，可以看到此時(shí)對(duì)象A、B、D不會(huì)受到影響，只有C對(duì)象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一臺(tái)服務(wù)器不可用，則受影響的數(shù)據(jù)僅僅是此服務(wù)器到其環(huán)空間中前一臺(tái)服務(wù)器（即沿著逆時(shí)針方向行走遇到的第一臺(tái)服務(wù)器）之間數(shù)據(jù)，其它不會(huì)受到影響，如下所示：

下面考慮另外一種情況，如果在系統(tǒng)中增加一臺(tái)服務(wù)器Node X，如下圖所示：

此時(shí)對(duì)象Object A、B、D不受影響，只有對(duì)象C需要重定位到新的Node X ！一般的，在一致性Hash算法中，如果增加一臺(tái)服務(wù)器，則受影響的數(shù)據(jù)僅僅是新服務(wù)器到其環(huán)空間中前一臺(tái)服務(wù)器（即沿著逆時(shí)針方向行走遇到的第一臺(tái)服務(wù)器）之間數(shù)據(jù)，其它數(shù)據(jù)也不會(huì)受到影響。

綜上所述，一致性Hash算法對(duì)于節(jié)點(diǎn)的增減都只需重定位環(huán)空間中的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，具有較好的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性。

六、Hash環(huán)的數(shù)據(jù)傾斜問題
一致性Hash算法在服務(wù)節(jié)點(diǎn)太少時(shí)，容易因?yàn)楣?jié)點(diǎn)分部不均勻而造成數(shù)據(jù)傾斜（被緩存的對(duì)象大部分集中緩存在某一臺(tái)服務(wù)器上）問題，例如系統(tǒng)中只有兩臺(tái)服務(wù)器，其環(huán)分布如下：?

此時(shí)必然造成大量數(shù)據(jù)集中到Node A上，而只有極少量會(huì)定位到Node B上。為了解決這種數(shù)據(jù)傾斜問題，一致性Hash算法引入了虛擬節(jié)點(diǎn)機(jī)制，即對(duì)每一個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)計(jì)算多個(gè)哈希，每個(gè)計(jì)算結(jié)果位置都放置一個(gè)此服務(wù)節(jié)點(diǎn)，稱為虛擬節(jié)點(diǎn)。具體做法可以在服務(wù)器IP或主機(jī)名的后面增加編號(hào)來實(shí)現(xiàn)。

例如上面的情況，可以為每臺(tái)服務(wù)器計(jì)算三個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)，于是可以分別計(jì)算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，于是形成六個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)：?

同時(shí)數(shù)據(jù)定位算法不變，只是多了一步虛擬節(jié)點(diǎn)到實(shí)際節(jié)點(diǎn)的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)均定位到Node A上。這樣就解決了服務(wù)節(jié)點(diǎn)少時(shí)數(shù)據(jù)傾斜的問題。在實(shí)際應(yīng)用中，通常將虛擬節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為32甚至更大，因此即使很少的服務(wù)節(jié)點(diǎn)也能做到相對(duì)均勻的數(shù)據(jù)分布。

七、總結(jié)
上文中，我們一步步分析了什么是一致性Hash算法，主要是考慮到分布式系統(tǒng)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有可能失效，并且新的節(jié)點(diǎn)很可能動(dòng)態(tài)的增加進(jìn)來的情況，如何保證當(dāng)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目發(fā)生變化的時(shí)候，我們的系統(tǒng)仍然能夠?qū)ν馓峁┝己玫姆?wù)，這是值得考慮的！

PHP代碼實(shí)現(xiàn)案例：

$hostsMap = ["img1.findme.wang", "img2.findme.wang", "img3.findme.wang"];
$hashRing = [];
 
function getImgSrc($imgName){
    global $hostsMap;
    global $hashRing;
    //將節(jié)點(diǎn)映射到hash環(huán)上面
    if (empty($hashRing)) {
        foreach($hostsMap as $h) {
            $hostKey = fmod(crc32($h) , pow(2,32));
            $hostKey = abs($hostKey);
            $hashRing[$hostKey] = $h;
        }
        //從小到大排序，便于查找
        ksort($hashRing);
    }
 
    //計(jì)算圖片hash
    $imgKey = fmod(crc32($imgName) , pow(2,32));
    $imgKey = abs($imgKey);
    foreach($hashRing as $hostKey => $h) {
        if ($imgKey < $hostKey) {
            return "http://" . $h . "/" . $imgName;
        }
    }
    return "http://" . current($hashRing) . "/" . $imgName;
}
 
var_dump(getImgSrc("logo1.png"));
var_dump(getImgSrc("logo2.png"));
var_dump(getImgSrc("logo3.png"));