转载本文请联系程序员内电史公众号。这两天看到技术群里有小伙伴在讨论一致性哈希算法的问题。本来担心自己没啥可写的，所以简单介绍一下它的原理。下面以分布式缓存中的经典场景为例，采访中经常提到的一些话题，看看什么是一致性哈希算法及其优势。搭建场景如果我们有三台缓存服务器，编号分别为node0、node1、node2，现在有3000万个key，我们希望这些key可以平均缓存在三台机器上，你会想到什么方案呢？我们可能会想到第一种方案，就是取模算法hash(key)%N，对key进行哈希运算后取模，N为机器数。key哈希后的结果取模3，结果必须是0、1或2，分别对应服务器node0、node1、node2。可以直接找到对应的服务器访问数据。简单粗暴，完全可以解决上面的问题question。hash问题的取模算法虽然简单易用，但是机器数量的取模在集群扩缩容的时候有一定的局限性，因为在生产环境中，常见的是根据机器数量的大小来调整服务器的数量业务量；服务器数量N变化后，hash(key)%N的计算结果也会随之变化。比如某个服务器节点宕机，计算公式由hash(key)%3变为hash(key)%2，结果也会发生变化。如果此时要访问一个key，这个key的缓存位置很可能会发生变化，那么之前缓存的key数据也会失去作用和意义。大量缓存同时失效，造成缓存雪崩，进而导致整个缓存系统不可用。这基本上是不能接受的。为了解决和优化上述情况，一致性哈希算法应运而生。那么，一致性哈希算法是如何解决上述问题的呢？一致性哈希算法本质上是一种取模算法。^32模数。一个IPv4地址由4组8位二进制数组成，所以使用2^32可以保证每个IP地址都会有一个唯一的映射。hashring我们可以把这2^32个值抽象成一个环??以此类推，1、2、3、4、5、6……直到2^32-1，而这个由2的32次方组成的环统称为哈希环。那么这个哈希环和一致性哈希算法有什么关系呢？我们以上面的场景为例。三台缓存服务器分别编号为node0、node1、node2，拥有3000万个key。服务器映射到哈希环后，计算公式由hash(key)%N变为hash(serverip)%2^32，使用服务器IP地址进行哈希计算，对哈希结果取模2^32，结果必须是0到2^32-1之间的整数，这个整数映射在哈希环上的位置代表一个服务器，三个缓存服务器node0、node1、node2依次映射到哈希环上.对象key映射到hash环，然后需要缓存的key对象也映射到hash环，hash(key)%2^32，server节点和要缓存的key对象都映射了到哈希环，对象键应该缓存到哪个服务器？对象键映射到服务器”从缓存对象键的位置开始，顺时针第一个遇到的服务器就是当前对象将被缓存的服务器。因为缓存对象与服务器的哈希值是固定的，所以，在服务器不变的情况下，对象key必须缓存在固定的服务器上，根据上面的规则，下图中的映射关系：key-1->node-1key-3->node-2key-4->node-2key-5->node-2key-2->node-0如果要访问某个key，用同样的计算方法就可以知道这个key在哪个服务器上被缓存。consistenthash的优点我们简单了解了consistenthash的原理，它是如何优化集群中节点的增减、普通取模算法带来的缓存服务、大面积不可用问题？先来看一下扩容场景，如果业务量激增，系统需要扩容，增加一台服务器node-4。正好node-4映射在node-1和node-2之间，对象按顺时针方向映射到节点。发现原来缓存在node-2上的对象key-4和key-5被重新映射到node-4，整个扩容过程中只有node-4和node-1之间的一小部分数据受到影响过程。反之，如果node-1节点宕机，则对象映射节点为顺时针方向，将node-1上缓存的对象key-1重新映射到node-4。此时受影响的数据只是node-0和node-1之间数据的一小部分。从以上两种情况发现，当集群中的服务器数量发生变化时，一致性哈希计算只会影响一小部分数据，保证缓存系统作为一个整体仍然可以对外提供服务。数据倾斜问题为了便于理解原理，图中的节点在理想情况下是相对均匀分布的，但理想场景和实际场景往往有很大差异。比如我有健身年卡，只去过健身房。两次，这只是淋浴。想要强身健体，如果服务器节点数量太少，很容易因为节点分布不均造成数据倾斜。下图中的大部分缓存对象都缓存在node-4服务器上，造成其他节点上的资源浪费。大部分系统压力都集中在node-4节点上，这样的集群很不健康。数据倾斜的解决方案也很简单。我们需要想办法让节点在映射到哈希环上的时候分布相对均匀。一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即为每个服务器节点计算多个哈希值，并将它们映射到哈希环中，映射到这些虚拟节点的对象键最终缓存在真实节点。虚拟节点的哈希计算通常可以通过将对应节点的IP地址加上数字后缀hash(10.24.23.227#1)来完成。例如node-1的节点IP为10.24.23.227，正常计算node-1的hash值。hash(10.24.23.227#1)%2^32假设我们设置三个虚拟节点分别为node-1，node-1#1，node-1#2，node-1#3，散列后取模。hash(10.24.23.227#1)%2^32hash(10.24.23.227#2)%2^32hash(10.24.23.227#3)%2^32添加下图中的虚拟节点后，原节点为在哈希环上分布比较均匀，分担了剩余节点的压力。”不过需要注意的是，分配的虚拟节点越多，在哈希环上的映射就越均匀，如果节点太少，则很难看到效果。虚拟节点的引入也增加了新的问题虚拟节点和真实节点之间的映射，对象key->虚拟节点->真实节点之间的转换一致性哈希应用场景一致性哈希应该是分布式系统中负载均衡的首选算法，它的实现比较灵活，可以可以在客户端实现，也可以在中间件实现，比如日常使用比较多的memcached和redis集群，用在缓存中间件中，memcached集群比较特殊，严格来说只能算是伪类集群，由于其服务器之间无法通信，请求的分发路由完全依赖于客户端来计算缓存对象应该落在哪个服务器上，其路由ng算法使用一致性哈希。redis集群中也有hash，槽的概念虽然有不同的实现，但是思路是一样的。看完本文的consistencyhash，你对redisslots的理解就会容易很多。还有很多其他的应用场景：RPC框架Dubbo用于选择服务提供者分布式关系数据库分库分表：数据与节点的映射关系LVS负载均衡调度器......................总结很简单解释一下一致性哈希。如果有不对的地方可以留言指正。没有技术是完美的。一致性哈希算法也存在一些潜在的隐患。如果Hash环上的节点数非常多或者更新频繁，搜索性能会比较低，整个分布式缓存需要一个路由服务来做负载均衡。一旦路由服务宕机，整个缓存将不可用，还要考虑高可用。不过话说回来，只要能解决问题都是好技术，有些副作用还是可以忍受的。
