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程序员小乐(ID:study_tech)第 837 次推文 图片来自百度
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正文
简介
一致性Hash是一种特殊的Hash算法，由于其均衡性、持久性的映射特点，被广泛的应用于负载均衡领域，如nginx和memcached都采用了一致性Hash来作为集群负载均衡的方案。
本文将介绍一致性Hash的基本思路，并讨论其在分布式缓存集群负载均衡中的应用。同时也会进行相应的代码测试来验证其算法特性，并给出和其他负载均衡方案的一些对比。
一致性Hash算法简介
在了解一致性Hash算法之前，先来讨论一下Hash本身的特点。普通的Hash函数最大的作用是散列，或者说是将一系列在形式上具有相似性质的数据，打散成随机的、均匀分布的数据。
比如，对字符串abc和abcd分别进行md5计算，得到的结果如下：
可以看到，两个在形式上非常相近的数据经过md5散列后，变成了完全随机的字符串。负载均衡正是利用这一特性，对于大量随机的请求或调用，通过一定形式的Hash将他们均匀的散列，从而实现压力的平均化。(当然，并不是只要使用了Hash就一定能够获得均匀的散列，后面会分析这一点。)
举个例子，如果我们给每个请求生成一个Key，只要使用一个非常简单的Hash算法Group = Key % N来实现请求的负载均衡，如下：
(如果将Key作为缓存的Key，对应的Group储存该Key的Value，就可以实现一个分布式的缓存系统，后文的具体例子都将基于这个场景)
不难发现，这样的Hash只要集群的数量N发生变化，之前的所有Hash映射就会全部失效。如果集群中的每个机器提供的服务没有差别，倒不会产生什么影响，但对于分布式缓存这样的系统而言，映射全部失效就意味着之前的缓存全部失效，后果将会是灾难性的。
一致性Hash通过构建环状的Hash空间代替线性Hash空间的方法解决了这个问题，如下图：
整个Hash空间被构建成一个首尾相接的环，使用一致性Hash时需要进行两次映射。
第一次，给每个节点(集群)计算Hash，然后记录它们的Hash值，这就是它们在环上的位置。
第二次，给每个Key计算Hash，然后沿着顺时针的方向找到环上的第一个节点，就是该Key储存对应的集群。
分析一下节点增加和删除时对负载均衡的影响，如下图：
可以看到，当节点被删除时，其余节点在环上的映射不会发生改变，只是原来打在对应节点上的Key现在会转移到顺时针方向的下一个节点上去。增加一个节点也是同样的，最终都只有少部分的Key发生了失效。不过发生节点变动后，整体系统的压力已经不是均衡的了，下文中提到的方法将会解决这个问题。
问题与优化
最基本的一致性Hash算法直接应用于负载均衡系统，效果仍然是不理想的，存在诸多问题，下面就对这些问题进行逐个分析并寻求更好的解决方案。
数据倾斜
如果节点的数量很少，而hash环空间很大(一般是 0 ~ 2^32)，直接进行一致性hash上去，大部分情况下节点在环上的位置会很不均匀，挤在某个很小的区域。最终对分布式缓存造成的影响就是，集群的每个实例上储存的缓存数据量不一致，会发生严重的数据倾斜。
缓存雪崩
如果每个节点在环上只有一个节点，那么可以想象，当某一集群从环中消失时，它原本所负责的任务将全部交由顺时针方向的下一个集群处理。例如，当group0退出时，它原本所负责的缓存将全部交给group1处理。这就意味着group1的访问压力会瞬间增大。
设想一下，如果group1因为压力过大而崩溃，那么更大的压力又会向group2压过去，最终服务压力就像滚雪球一样越滚越大，最终导致雪崩。
引入虚拟节点
解决上述两个问题最好的办法就是扩展整个环上的节点数量，因此我们引入了虚拟节点的概念。一个实际节点将会映射多个虚拟节点，这样Hash环上的空间分割就会变得均匀。
同时，引入虚拟节点还会使得节点在Hash环上的顺序随机化，这意味着当一个真实节点失效退出后，它原来所承载的压力将会均匀地分散到其他节点上去。
如下图：
代码测试
现在我们尝试编写一些测试代码，来看看一致性hash的实际效果是否符合我们预期。
首先我们需要一个能够对输入进行均匀散列的Hash算法，可供选择的有很多，memcached官方使用了基于md5的KETAMA算法，但这里处于计算效率的考虑，使用了FNV1_32_HASH算法，如下：public class HashUtil {
/**
* 计算Hash值, 使用FNV1_32_HASH算法
* @param str
* @return
*/
public static int getHash(String str) {
final int p = 16777619;
int hash = (int)2166136261L;
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
hash =( hash ^ str.charAt(i) ) * p;
}
hash += hash << 13;
hash ^= hash >> 7;
hash += hash << 3;
hash ^= hash >> 17;
hash += hash << 5;
if (hash < 0) {
hash = Math.abs(hash);
}
return hash;
}
}
实际使用时可以根据需求调整。
接着需要使用一种数据结构来保存hash环，可以采用的方案有很多种，最简单的是采用数组或链表。但这样查找的时候需要进行排序，如果节点数量多，速度就可能变得很慢。
针对集群负载均衡状态读多写少的状态，很容易联想到使用二叉平衡树的结构去储存，实际上可以使用TreeMap(内部实现是红黑树)来作为Hash环的储存结构。
先编写一个最简单的，无虚拟节点的Hash环测试： public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode {
/**
* 集群地址列表
*/
private static String[] groups = {
"192.168.0.0:111
