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一致性哈希算法与Java实现

Posted on 2012-10-10 11:32 云云 阅读(48786) 评论(5)  编辑  收藏
  一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则要做数据迁移，如果是分布式缓存，则其他缓存就失效了。

    因此，引入了一致性哈希算法：


 

把数据用hash函数（如MD5），映射到一个很大的空间里，如图所示。数据的存储时，先得到一个hash值，对应到这个环中的每个位置，如k1对应到了图中所示的位置，然后沿顺时针找到一个机器节点B，将k1存储到B这个节点中。

如果B节点宕机了，则B上的数据就会落到C节点上，如下图所示：


 

这样，只会影响C节点，对其他的节点A，D的数据不会造成影响。然而，这又会造成一个“雪崩”的情况，即C节点由于承担了B节点的数据，所以C节点的负载会变高，C节点很容易也宕机，这样依次下去，这样造成整个集群都挂了。

       为此，引入了“虚拟节点”的概念：即把想象在这个环上有很多“虚拟节点”，数据的存储是沿着环的顺时针方向找一个虚拟节点，每个虚拟节点都会关联到一个真实节点，如下图所使用：


图中的A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2都是虚拟节点，机器A负载存储A1、A2的数据，机器B负载存储B1、B2的数据，机器C负载存储C1、C2的数据。由于这些虚拟节点数量很多，均匀分布，因此不会造成“雪崩”现象。

 

Java实现：

[java] view plaincopyprint?
  1. public class Shard<S> { // S类封装了机器节点的信息 ，如name、password、ip、port等   
  2.   
  3.     private TreeMap<Long, S> nodes; // 虚拟节点   
  4.     private List<S> shards; // 真实机器节点   
  5.     private final int NODE_NUM = 100; // 每个机器节点关联的虚拟节点个数   
  6.   
  7.     public Shard(List<S> shards) {  
  8.         super();  
  9.         this.shards = shards;  
  10.         init();  
  11.     }  
  12.   
  13.     private void init() { // 初始化一致性hash环   
  14.         nodes = new TreeMap<Long, S>();  
  15.         for (int i = 0; i != shards.size(); ++i) { // 每个真实机器节点都需要关联虚拟节点   
  16.             final S shardInfo = shards.get(i);  
  17.   
  18.             for (int n = 0; n < NODE_NUM; n++)  
  19.                 // 一个真实机器节点关联NODE_NUM个虚拟节点   
  20.                 nodes.put(hash("SHARD-" + i + "-NODE-" + n), shardInfo);  
  21.   
  22.         }  
  23.     }  
  24.   
  25.     public S getShardInfo(String key) {  
  26.         SortedMap<Long, S> tail = nodes.tailMap(hash(key)); // 沿环的顺时针找到一个虚拟节点   
  27.         if (tail.size() == 0) {  
  28.             return nodes.get(nodes.firstKey());  
  29.         }  
  30.         return tail.get(tail.firstKey()); // 返回该虚拟节点对应的真实机器节点的信息   
  31.     }  
  32.   
  33.     /** 
  34.      *  MurMurHash算法，是非加密HASH算法，性能很高， 
  35.      *  比传统的CRC32,MD5，SHA-1（这两个算法都是加密HASH算法，复杂度本身就很高，带来的性能上的损害也不可避免） 
  36.      *  等HASH算法要快很多，而且据说这个算法的碰撞率很低. 
  37.      *  http://murmurhash.googlepages.com/ 
  38.      */  
  39.     private Long hash(String key) {  
  40.           
  41.         ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(key.getBytes());  
  42.         int seed = 0x1234ABCD;  
  43.           
  44.         ByteOrder byteOrder = buf.order();  
  45.         buf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);  
  46.   
  47.         long m = 0xc6a4a7935bd1e995L;  
  48.         int r = 47;  
  49.   
  50.         long h = seed ^ (buf.remaining() * m);  
  51.   
  52.         long k;  
  53.         while (buf.remaining() >= 8) {  
  54.             k = buf.getLong();  
  55.   
  56.             k *= m;  
  57.             k ^= k >>> r;  
  58.             k *= m;  
  59.   
  60.             h ^= k;  
  61.             h *= m;  
  62.         }  
  63.   
  64.         if (buf.remaining() > 0) {  
  65.             ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8).order(  
  66.                     ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);  
  67.             // for big-endian version, do this first:   
  68.             // finish.position(8-buf.remaining());   
  69.             finish.put(buf).rewind();  
  70.             h ^= finish.getLong();  
  71.             h *= m;  
  72.         }  
  73.   
  74.         h ^= h >>> r;  
  75.         h *= m;  
  76.         h ^= h >>> r;  
  77.   
  78.         buf.order(byteOrder);  
  79.         return h;  
  80.     }  
  81.   
  82. }  

评论

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2014-05-22 12:25 by xdemo
绝不可能~

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2014-08-12 17:37 by nodexy
1楼高见？

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2015-01-15 20:37 by 沙漠绿树
我的qq是29561416

我看了网上清一色都是拿memcached来说一致性hash，增加虚拟节点解决数据均衡的问题。我有个疑问：
1.使用虚拟节点后，但是当我增加物理节点后，环中的虚拟节点是否要增加，如果把他应用在mysql上，数据迁移是否会很困难？

2.在使用虚拟节点时，比如5个物理节点，每个物理节点虚拟出1024个虚节点，按道理hash环有5120个节点，但是使用kemata哈希虚拟环时，有些节点key的哈希结果相同，导致hash环中少于5120个节点？

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2015-10-21 00:22 by 一个不起眼的攻城狮
我来解决楼上的问题，解决之前贤说两句：
楼上太强势，绝对不可能，这5个字震慑到我了，而且看你的提问，只能算是懂一点hash一致性算法，楼主的说法是正确的，也是非常有参考价值的。
问题答案如下：
1. 你所说的是hash一致性的数据迁移问题，这个是hash一致性的弱点，可以改进，但是需要自己开发相应的程序，不是不可能完成的而是可以完成的，只是复杂点；退一万步，任何技术都不是万能的，都有弊端，只是看你的业务需求最适于那种技术。
2. 你这个可以将hash的空间编程2的32次方，2的64次方都可以，不是只能用一种，要活学活用。另外，hash出来的key值相同少有发生，这是hash的特性决定的，也就是hash冲突，这个倒是个问题，解决方法是bloomfilter算法，有兴趣的可以自己去查。

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2016-07-25 12:04 by 三单联咖啡色
有一个问题，如果使用虚拟节点，某台机器每次宕机再恢复后都需要迁移数据。这样是否反而更麻烦了。

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