ByteByteGo学习笔记：一致性哈希

一、引言

在分布式系统中，实现水平扩展的关键在于能够有效地分配请求并均匀地将数据分配到各个服务器上。一致性哈希算法作为一种常用的技术，能够很好地解决这一问题。本文将深入探讨一致性哈希算法的原理、实现以及应用场景。

二、重哈希问题

2.1 传统哈希方法

传统的哈希方法通常使用取模运算来确定键存储在哪个服务器上，即 serverIndex = hash(key) % N，其中 N 是服务器池的大小。这种方法在服务器数量固定且数据分布均匀时效果较好，但在服务器数量发生变化时，会导致大量的键需要重新映射，从而引发缓存未命中等问题。

2.2 问题示例

假设我们有 4 个服务器和 8 个字符串键及其哈希值，如表 1 所示：

key	hash	hash % 4
key0	18358617	1
key1	26143584	0
key2	18131146	2
key3	35863496	0
key4	34085809	1
key5	27581703	3
key6	38164978	2
key7	22530351	3

当服务器 1 下线时，服务器池的大小变为 3，使用相同的哈希函数但不同的模运算，会导致大多数键需要重新分配。这会导致大量的缓存未命中，影响系统的性能。

三、一致性哈希算法

3.1 定义

一致性哈希算法是一种特殊的哈希方法，当哈希表重新分配时，只有 k/n 个键需要重新映射，其中 k 是键的数量，n 是槽的数量。相比之下，传统哈希表在数组槽数量变化时，几乎所有键都需要重新映射。

3.2 哈希空间和哈希环

一致性哈希算法使用一个哈希函数（如 SHA-1）将键和服务器映射到一个哈希环上。哈希环的范围是从 0 到 2^160 - 1。服务器和键都被映射到这个环上。

3.3 确定存储键的服务器

在一致性哈希算法中，确定存储键的服务器的方法是从键的位置顺时针移动，直到找到第一个服务器。例如，key0 存储在服务器 0 上，key1 存储在服务器 s1 上，key2 存储在服务器 s2 上，key3 存储在服务器 s3 上。

3.4 添加和移除服务器

• 添加服务器：当添加新服务器时，只需要重新分配一小部分键。例如，添加服务器 s4 后，只需要重新分配 key0，其他键仍然存储在原来的服务器上。

• 移除服务器：当移除服务器时，也只需要重新分配一小部分键。例如，移除服务器 s1 后，只需要将 key1 重新映射到服务器 s2，其他键不受影响。

四、上述算法存在两个问题

4.1 分区大小不均匀

在一致性哈希算法中，分区是哈希空间在相邻服务器之间的部分。当服务器可以添加或移除时，分区大小可能非常大或非常小，导致数据分布不均匀。例如，如果服务器 s1 被移除，服务器 s2 的分区可能是服务器 s0 和 s3 的分区的两倍。

4.2 非均匀的键分布

在某些情况下，键可能在哈希环上分布不均匀。例如，如果服务器映射到图中的位置，大多数键可能存储在服务器 s2 上，而服务器 s3 几乎没有数据。

五、虚拟节点

5.1 定义

虚拟节点是一种解决上述问题的技术。每个服务器在哈希环上由多个虚拟节点表示。例如，服务器 0 和服务器 1 都有 3 个虚拟节点。使用虚拟节点，每个服务器负责多个分区，从而提高了数据分布的均匀性。

5.2 确定存储键的服务器

在使用虚拟节点的情况下，确定存储键的服务器的方法是从键的位置顺时针移动，直到找到第一个虚拟节点。例如，要找出服务器 k0 存储在哪里，我们从 k0 的位置顺时针移动并找到虚拟节点 s1_1，它指的是服务器 s1。

5.3 找到受影响的键

当服务器添加或移除时，需要重新分配一部分数据。受影响的键范围可以通过以下方法确定：

• 添加服务器：受影响的范围从新添加的节点开始，并顺时针移动直到找到下一个服务器。例如，添加服务器 s4 后，位于 s3 和 s4 之间的键需要重新分配到 s4。

• 移除服务器：受影响的范围从移除的节点开始，并顺时针移动直到找到下一个服务器。例如，移除服务器 s1 后，位于 s0 和 s1 之间的键必须重新分配到 s2。

六、一致性哈希算法的优点

6.1 最小化键的重新分配

一致性哈希算法在服务器添加或移除时，只需要重新分配一小部分键，从而最小化了键的重新分配。

6.2 易于水平扩展

一致性哈希算法使得数据更均匀地分布，从而易于实现水平扩展。

6.3 缓解热点键问题

一致性哈希算法通过均匀分布数据，缓解了热点键问题。例如，如果 Katy Perry、Justin Bieber 和 Lady Gaga 的数据都在同一分片上，一致性哈希算法可以帮助缓解服务器过载的问题。

七、一致性哈希算法的应用

一致性哈希算法在许多实际系统中得到了广泛应用，包括：

• 亚马逊 Dynamo 数据库的分区组件
• Apache Cassandra 中的集群数据分区
• Discord 聊天应用程序
• Akamai 内容交付网络
• Maglev 网络负载均衡器

八、总结

一致性哈希算法是一种有效的技术，用于在分布式系统中实现水平扩展和数据均匀分布。通过使用哈希环和虚拟节点，一致性哈希算法能够最小化键的重新分配，缓解热点键问题，并支持系统的水平扩展。在实际应用中，一致性哈希算法已经被广泛应用于许多著名的系统中，证明了其有效性和可靠性。

参考资料
ByteByteGo