分布式memcached学习（四）—— 一致性hash算法原理

分布式一致性hash算法简介

当你看到“分布式一致性hash算法”这个词时，第一时间可能会问，什么是分布式，什么是一致性，hash又是什么。在分析分布式一致性hash算法原理之前，我们先来了解一下这几个概念。

分布式

分布式（distributed）是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块，通过远程调用协同工作，对外提供服务。

以一个航班订票系统为例，这个航班订票系统有航班预定、网上值机、旅客信息管理、订单管理、运价计算等服务模块。现在要以集中式（集群，cluster）和分布式的方式进行部署，下面我们来看看它们部署的示意图。

图分布式部署示意图

从上面的集中式示部署意图和分布式部署示意图中我们可以看出，集中式将一个系统的所有服务模块部署到了不同的服务器上，构成一个集群，通过负载均衡设备对外提供服务。分布式则将不同的服务模块分布在不同的服务器上。

从上图我们也可以看出，分布式部署方案中，不仅仅是分布式服务，还有分布式数据存储、分布式静态资源，分布式计算等。此时，可能你已经回忆起上提到的，memcached不就是一套分布式的缓存系统吗。对，没错，memcached的分布式就体现在分布式数据存储，“分布式一致性hash算法”中的“分布式”就是指缓存数据的分布性。

一致性

了解了分布式之后，一致性就好理解了。有分布式数据存储数据，那就离不开分布式提取数据。一致性即存储数据到memcached和从memcached中提取数据的时候采用的算法要一致，即当以hash算法将数据存储到memcached时，提取该数据时，也要以hash算法进行提取。

Hash

hash，俗称“哈希”,也叫散列，是一种将任意长度的消息（数据）压缩到某一固定长度的消息摘要（数据）的算法。常见的hash算法有MD5，SHA等。hash算法具有两个重要的特性：不可逆性（即从hash值反推出原消息是不可能的）、抗冲突性（即给定消息M1,不存在另一个消息M2，使得Hash(M1)=Hash(M2)）和分布均匀性（即hash的结果是均匀分布的）。memcached中，存取数据时都要进行哈希映射。正是这两个特性，保证了memcached缓存中key值得唯一性。

图消息哈希过程示意图

三个词已经介绍完了，那memcached为什么要使用分布式一致性hash算法呢，继续看下文。

分布式一致性hash算法使用背景

我们已经知道，memcached的分布式主要在于客户端的分布式算法。memcached客户端就像一个网络中的路由，经过特定的算法将数据分散的存在到memcached服务端的机器上，又从分散的memcached服务端的机器上提取数据。实际中，常见的存储和提取数据的算法有取模算法和本文分析的一致性hash算法。

取模算法算法的原理是：

hash（key）%N

其中key 代表数据的键，代表memcached服务器的数量。取模的结果就是memcached客户端要定位的memcached服务器。取模算法很明显，结果很容易受N的影响，当服务器数量N增加或者减少的时候，原先的缓存数据定位几乎失效，缓存数据定位失效意味着要到数据库重新查询，这对于高并发的系统来说是致命的。于是，人们提出了一致性hash算法，最终目的是实现在移除、添加一个memcached服务器时对已经存在的缓存数据的定位影响尽可能的降到最小。

分布式一致性hash算法的简介和使用背景已经介绍完了，想必你对“分布式一致性hash算法”这个词已经不陌生了，下面将开启我们的”分布式一致性hash算法”原理的讲解。

环形hash空间

通常，一个缓存数据的key经过hash后会得到一个32位的值，也就是0~2^32 - 1数值范围。我们可以把这个数值范围抽象成一个首尾相连环形的空间，我们称这个空间为环形hash空间。如下图所示：

图环形hash空间

映射key到环形hash空间

有了环形hash空间之后，缓存数据的key经过hash后得到的值就映射到了环形hash空间。假设有key1、key2、key3、key4，经过hash后，映射到环形hash空间如下图所示：

图 key映射到环形hash空间

映射server节点到hash空间

同理，我们可以把memcached服务器抽象成网络上的节点经过hash后映射到环形hash空间。假设有server1、server2、server3，经过hash后，映射到环形hash空间如下图所示：

图 server节点映射到环形hash空间

映射key到server节点

现在缓存key和server节点都经过一致性hash算法映射到了环形hash空间，现在就可以将缓存key和server节点的关系进行映射了。顺时针沿着环形hash空间，从某个缓存key开始，直到遇到一个server节点，那么该缓存key就存储到这个server节点上。如图：

图 key映射到server节点

了解了key、server节点、hash空间之间的映射关系之后，现在我们已经清楚了缓存数据是怎样分布的存储到memcached服务器了。查找缓存数据的时候，也采用同样的映射方法来定位。

添加server节点

现在我们已经知道memcached存储和访问数据的策略了。那么当在server集群中增加一个server节点时，对数据访问的命中率又有什么影响呢。如下图，我在serverC和serverD节点之间增加一个节点serverF。

图增加serverF节点

从上图可以看出，增加serverF节点后，原有的缓存数据分布中，仅有serverC~serverF节点的数据进行了重新分布，这部分数据需要重新到数据库查找再次映射到新添加的serverF节点上。尽管不能命中的缓存数据仍然存在，但相对于取模算法，已经是最大限度地抑制了hash键的重新分布。

删除server节点

同理，当在server集群中删除serverC节点时，受影响的也仅是serverB~serverC之间的缓存数据，这部分数据需要重新到数据库查找再次映射到serverD节点上。如下图所示：

图删除serverC节点

虚拟节点的引入

我们已经知道，添加和删除节点都会影响缓存数据的分布。尽管hash算法具有分布均匀的特性，但是当集群中server数量很少时，他们可能在环中的分布并不是特别均匀，进而导致缓存数据不能均匀分布到所有的server上。为解决这个问题，需要使用虚拟节点的思想：为每个物理节点（server）在环上分配100～200个点，这样环上的节点较多，就能抑制分布不均匀。当为cache定位目标server时，如果定位到虚拟节点上，就表示cache真正的存储位置是在该虚拟节点代表的实际物理server上。如下图所示：

图引入虚拟server节点

另外，如果每个实际server节点的负载能力不同，可以赋予不同的权重，根据权重分配不同数量的虚拟节点。

虚拟节点的hash计算可以采用对应节点的 IP 地址加数字后缀的方式。例如假设 serverA 的 IP 地址为 127.0.0.1 。引入虚拟节点前，计算serverA 的 hash 值：

hash(“127.0.0.1”);

引入虚拟节点后，计算虚拟节点 serverA1 和 serverA12 的 hash 值：hash(“127.0.0.1#1”);

hash(“127.0.0.1#2”);

节点变化数据分流的问题

上面讨论的节点变化都会导致部分缓存数据的重新分布，hash算法还有一个重要的衡量指标：hash算法的结果能够保证需要重新分布的缓存数据能映射到新的server节点中。

一致性hash算法与取模算法的比较

取模算法的方法简单，数据的分散性也可以，但其主要缺点是当添加或移除server节点时，缓存重新映射的代价相当巨大。添加或移除server节点时，余数就会产生巨变，这样就无法定位与存储时相同的server节点，从而影响缓存的命中率。而一致性hash算法则最大限度的减少了server节点变化带来的影响，当节点变化时，只影响一个server节点的部分数据，且hash算法能够保证需要重新分布的缓存数据能映射到新的server节点中。