一致性Hash算法Java版實現(xiàn)

分布式緩存集群的訪問模型

現(xiàn)在通常使用Redis來做分布式緩存，下面我們就以Redis為例：

假如當(dāng)前我們系統(tǒng)的業(yè)務(wù)發(fā)展很快，需要緩存的數(shù)據(jù)很多，所以我們做了一個由三組主從復(fù)制的redis組成的高可用的redis集群，如何將請求路由的不同的redis集群上，這是我們需要考慮的，常用的路由算法：

「隨機(jī)算法」：每次將請求隨機(jī)的發(fā)送到其中一組Redis集群中，這種算法的好處是請求會被均勻的分發(fā)到每組Redis集群上；缺點也很明顯，由于隨機(jī)分發(fā)請求，為了提高緩存的命中率，所以同一份數(shù)據(jù)需要在每組集群中都存在，這樣就會造成了數(shù)據(jù)的冗余，浪費(fèi)了存儲空間

「Hash算法」：針對隨機(jī)算法的問題，我們可以考慮Hash算法，舉例：現(xiàn)在有三組redis集群，我們可以對每次緩存key的hash值取模，公式：index=hash(key) % 3，index的值就對應(yīng)著3組集群，這樣就可以保證同一個請求每次都被分發(fā)到同一個redis集群上，無需對數(shù)據(jù)做冗余，完美的解決了剛才隨機(jī)算法的缺點；

但是hash算法也有缺點：對于容錯性和伸縮性支持很差，舉例：當(dāng)我們?nèi)Mredis集群中其中一組節(jié)點宕機(jī)了，那么此時的redis集群中可用的數(shù)量變成了2，公式變成了index=hash(key) % 2， 所有數(shù)據(jù)緩存的節(jié)點位置就發(fā)生了變化，造成緩存的命中率直線下降；

同理，當(dāng)我們需要擴(kuò)展一組新的redis機(jī)器，計算的公式index=hash(key) % 4，大量的key會被重新定位到其他服務(wù)器，也會造成緩存的命中率下降。

為了解決hash算法容錯性和伸縮性的問題，一致性hash算法由此而生~

一致性哈希算法

具體的算法過程

1. 先構(gòu)造一個長度為2^32-1的整數(shù)環(huán)（稱為一致性hash環(huán)），然后給每組redis集群命名，根據(jù)名字的hash值計算出每組集群應(yīng)該放在什么位置

2. 根據(jù)緩存數(shù)據(jù)的key計算出hash值，計算出出來的hash值同樣也分布在一致性hash環(huán)上; 假如現(xiàn)在有5個數(shù)據(jù)需要緩存對應(yīng)的key分別為key1、key2、key3、key4、key5，計算hash值之后的分布如下圖

3. 然后順著hash環(huán)順時針方向查找reids集群，把數(shù)據(jù)存放到最近的集群上

最后所有key4、key5存放在了集群2，key1、key3存放在了集群1，key2存放在了集群3

容錯性

還是繼續(xù)沿用上面的例子，我們來看下一致性哈希算法的容錯性如何呢？假如其中 集群1 跪了，那么影響的數(shù)據(jù)只有key1和key3，其他數(shù)據(jù)存放的位置不受影響；當(dāng)再次緩存key1、key3的時候根據(jù)順時針查找，會把數(shù)據(jù)存放到集群3上面

伸縮性

如果我們需要在當(dāng)前的基礎(chǔ)上再添加一組redis集群4，根據(jù)名字hash之后的位置在集群1和集群2之間

新加redis集群4之后影響的只有key1數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)不受影響。

數(shù)據(jù)傾斜問題

經(jīng)過容錯性、伸縮性的驗證證明了一致性哈希算法確實能解決Hash算法的問題，但是現(xiàn)在的算法就是完美的嗎？讓我們繼續(xù)來看剛才容錯性的例子，加入集群1跪了，那么原來落在集群1上的所有數(shù)據(jù)會直接落在集群3上面，如果說每組redis集群的配置都是一樣的，那么集群3的壓力會增大，數(shù)據(jù)分布不均勻造成數(shù)據(jù)傾斜問題。

怎么搞呢？

歪果仁的腦子就是好使，給的解決方案就是加一層虛擬層，假如每組集群都分配了2個虛擬節(jié)點

接下來就是把虛擬節(jié)點放入到一致性hash環(huán)上，在緩存數(shù)據(jù)的時候根據(jù)順時針查找虛擬節(jié)點，在根據(jù)虛擬節(jié)點的和實際集群的對應(yīng)關(guān)系把數(shù)據(jù)存放到redis集群，這樣數(shù)據(jù)就會均勻的分布到各組集群中。

這時候如果有一組redis集群出現(xiàn)了問題，那么這組集群上面的key會相對均勻的分?jǐn)偟狡渌荷稀?/p>

從上面的結(jié)果來看，只要每組集群對應(yīng)的虛擬節(jié)點越多，那么各個物理集群的數(shù)據(jù)分布越均勻，當(dāng)新增加或者減少物理集群影響也會最小，但是如果虛擬節(jié)點太多會影響查找的性能，太少數(shù)據(jù)又會不均勻，那么多少合適呢？根據(jù)一些大神的經(jīng)驗給出的建議是 「150」 個虛擬節(jié)點。

一致性Hash算法Java版實現(xiàn)

實現(xiàn)思路：在每次添加物理節(jié)點的時候，根據(jù)物理節(jié)點的名字生成虛擬節(jié)點的名字，把虛擬節(jié)點的名字求hash值，然后把hash值作為key，物理節(jié)點作為value存放到Map中；這里我們選擇使用TreeMap，因為需要key是順序的存儲；在計算數(shù)據(jù)key需要存放到哪個物理節(jié)點時，先計算出key的hash值，然后調(diào)用TreeMap.tailMap()返回比hash值大的map子集，如果子集為空就需要把TreeMap的第一個元素返回，如果不為空，那么取子集中的第一個元素。

?

不扯廢話，直接上代碼，No BB . Show me the code

?

核心代碼：

測試代碼：

1. 測試刪除節(jié)點node3，對比命中率影響了多少 添加如下代碼：

執(zhí)行結(jié)果：

2. 測試添加節(jié)點node5，對比命中率影響了多少 添加如下代碼：

執(zhí)行結(jié)果：

其他使用場景

看上圖，在Nginx請求的分發(fā)過程中，為了讓應(yīng)用本地的緩存命中率最高，我們希望根據(jù)請求的URL或者URL參數(shù)將相同的請求轉(zhuǎn)發(fā)到同一個應(yīng)用服務(wù)器中，這個時候也可以選擇使用一致性hash算法。具體配置可以參考官方文檔:https://www.nginx.com/resources/wiki/modules/consistent_hash/