标签:Server 算法 哈希 分布式系统 一致性 服务器 Memcached 节点
[原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html]
摘要
分布式缓存问题
要解决上述问题只需做到如下一点:保证对相同key的访问会被发送到相同的服务器。很多方法可以实现这一点,最常用的方法是计算哈希。例如对于每次访问,可以按如下算法计算其哈希值:
其中Hash是一个从字符串到正整数的哈希映射函数。这样,如果我们将Memcached Server分别编号为0、1、2,那么就可以根据上式和key计算出服务器编号h,然后去访问。
这个方法虽然解决了上面提到的两个问题,但是存在一些其它的问题。如果将上述方法抽象,可以认为通过:
这个算式计算每个key的请求应该被发送到哪台服务器,其中N为服务器的台数,并且服务器按照0 – (N-1)编号。
这个算法的问题在于容错性和扩展性不好。所谓容错性是指当系统中某一个或几个服务器变得不可用时,整个系统是否可以正确高效运行;而扩展性是指当加入新的服务器后,整个系统是否可以正确高效运行。
一个设计良好的分布式哈希方案应该具有良好的单调性,即服务节点的增减不会造成大量哈希重定位。一致性哈希算法就是这样一种哈希方案。
一致性哈希算法
算法简述
下一步将各个服务器使用H进行一个哈希,具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置,这里假设将上文中三台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下:
接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器:将数据key使用相同的函数H计算出哈希值h,通根据h确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
例如我们有A、B、C、D四个数据对象,经过哈希计算后,在环空间上的位置如下:
根据一致性哈希算法,数据A会被定为到Server 1上,D被定为到Server 3上,而B、C分别被定为到Server 2上。
容错性与可扩展性分析
下面分析一致性哈希算法的容错性和可扩展性。现假设Server 3宕机了:
下面考虑另外一种情况,如果我们在系统中增加一台服务器Memcached Server 4:
综上所述,一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据,具有较好的容错性和可扩展性。
虚拟节点
一致性哈希算法在服务节点太少时,容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。例如我们的系统中有两台服务器,其环分布如下:
总结
标签:Server,算法,哈希,分布式系统,一致性,服务器,Memcached,节点 来源: https://www.cnblogs.com/aaron911/p/11065392.html
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