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韩信大招:一致性哈希

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韩信大招:一致性哈希
这是悟空的第 78 篇原创文章。

本文已收录 Github:https://github.com/Jackson0714/PassJava-Learning

韩信点兵的成语来源淮安民间传说。常与多多益善搭配。寓意越多越好。我们来看下主公刘邦和韩信大将军的对话。

刘邦:“你觉得我可以带兵多少?”

韩信:“最多十万。”

刘邦不解的问:“那你呢?”

韩信自豪地说:“越多越好,多多益善嘛!

假如刘邦现在给了韩信 1000 个士兵,需要大致均匀分成三组。士兵的编号是 6 位数,从 1-100000 随机分配。比如第一个士兵的值是 245,第二个士兵的编号是82593,其他士兵类似。那么如何对士兵进行分配呢?

刘邦:韩将军,你看这些士兵怎么分配好呢?

韩信:这还不简单,我的一技能就能搞定。

一技能:哈希算法

分组

韩信的一技能哈希算法:将士兵的编号 num 值当做一个 hash 值,再和总做组数 N 做取余操作,得出的结果在 0 到 N – 1 之间,这个士兵就属于那个组。

如下图所示,每来一个士兵都有一个六位的 hash 值(也可以称作编号),然后被韩信用除以 3 取余数的方式分配到三个组。比如第一组中的编号为 123456 的士兵,除以 3 之后,整除,余数为 0,所以分配到第一组。

韩信大招:一致性哈希

查找士兵

现在已经分好组了,假如想找到编号为 666666 的士兵该怎么找?首先将 666666 除以 3,得到余数 0,说明在第一个组,然后去第一个组里面找就可以了。

这里有小伙伴可能会问,为什么不是把所有士兵放到一个组?

因为一个组太大了,影响行军速度。映射到互联网架构中,就是通过增加节点从而减小单节点的负载压力。

哈希分组弊端

刘邦看了这个一技能后,大呼:

韩将军真是厉害。

哈希算法看起来很完美,那我再给你五百士兵,需要分成四个组怎么办?

这时,韩信的副将说话了:

这还不简单,再用 4 取余不就好了吗?

刘邦摸着下巴思索片刻后,对副将说:

这个方案可行,但很多士兵都被重新分组了,刚刚建立的团队友情就被分解了。

我们来看下刘邦为什么觉得方案不可行。

比如原来分配到一组的编号为 3 的士兵,当分成四组的时候,通过公式计算:3%4=3,所以会分配到到第四组。

依次类推,会发现很多士兵进行了重新分配,只有小部分不会变换分组,比如 1,2,12 等等。

韩信对着刘邦点点头,对着主公说道:

主公,您说得没错,这就是我的一技能的弱点所在。

不过我还有一个技能:一致性哈希

二技能:一致性哈希

哈希环

一致性哈希算法也用了取模运算,但是它与哈希算法不同的地方:

  • 哈希算法:对节点的数量进行取模运算。
  • 一致性哈希算法:对 2^32 进行取模运算。

可以想象一下,一致性哈希算法,是将整个哈希值空间组成了一个虚拟的圆环,也就是哈希环

如下图,把 3 个组映射到固定大小为 2^32 的哈希环中。三个组一共将整个环分成了三个区域,C-A(第一组)、A-B(第二组)、B-C(第三组)。如下图所示:

韩信大招:一致性哈希

  • 第一组负责存储落在 C-A 区间内的数据。

  • 第二组负责存储落在 A-B 区间内的数据。

  • 第三组负责存储落在 B-C 区间内的数据。

士兵分配

假定编号为 9527 的士兵,进行哈希运算后,落到 C-A 区域。如下图所示:

韩信大招:一致性哈希

第二步,让这个士兵顺时针往前走,遇到的第一个节点 A 就是他所在的组了。如下图所示:

韩信大招:一致性哈希

增加分组

目前三个节点的时候,假定编号为 89757 的士兵经过哈希运算后,分配到了 B-C 区域(第三组),也就是属于 C 节点管控。如下图所示:

韩信大招:一致性哈希

回到刘邦刚问的问题,如果分组变成四组,该怎么进行士兵分配。

如下图所示,增加一个节点 D,原来的区域 B-C 变成了区域 B-D(第三组) 和 D-C(第四组)。

韩信大招:一致性哈希

那么这名士兵属于哪个节点管控呢?如下图所示,士兵顺时针往前走,先走到了 D 节点,所以属于 D 节点管控。虽然还是属于第三组,但是这名士兵的领导者已经变了:由 C 变成了 D

韩信大招:一致性哈希

从上面的变化来看,只有 B-C 区域中的部分数据会进行迁移:B-D 之间的数据会由 C 节点迁移到 D 节点。

其他数据不受影响,也不用进行迁移。而且节点越多,需要迁移的数据就越少。这就是多多益善了~

刘邦看了后,大赞韩信:

不亏是大将军,萧何当时月下追你,值了!

哈希环缺陷

萧何看了韩信画的哈希环后,觉得有些不对劲,思索片刻后,对韩信说:

将军,你这个哈希环上的节点分布不太均匀啊,你看第三组和第四组的的区域好小啊。

萧何说得没错,确实存在这个问题,放到互联网架构中,就存在如下问题:

节点分布不均匀,导致业务对节点的访问冷热不均

韩信眼中充满着赞赏,知我者莫若萧何。然后胸有成竹地说道:

你说得没错,不过我还有一个技能,虚拟节点映射

三技能:虚拟节点

一般虚拟节点比物理节点要多,并相对均匀地分布在哈希环上。如下图所示,12 个虚拟节点 N1~N12,相对均匀地分布在虚拟节点上。如果有士兵属于 N2/N3/N4 中的某一个,都会重新映射到 A 节点,依次类推,N5/N6/N7 属于 B 节点的虚拟节点映射。

韩信大招:一致性哈希

我们来看下萧何的提出的问题,真实的 B-D 区域比较小,用虚拟节点后,N5/N6/N7 属于 B 节点,N8/N9/N10 属于 D 节点,他们分到的虚拟节点一样多,而且区域大致相等。所以士兵的分配也比较均匀。

萧何看了韩信的三技能后,直呼:妙哉妙哉!

总结

本篇通过韩信点兵的故事,然后从故事中衍生出刘邦、韩信、萧何的对话,来讲解士兵的分组的问题。现在对故事中的知识点做一个总结:

  • 哈希算法会带来增加或删除节点时,数据迁移量太大的问题。
  • 一致性哈希算法降低了数据迁移量。
  • 节点较少,哈希环上每个节点实际占据的区间大小不一,最终导致业务对节点的访问冷热不均
  • 引入虚拟节点映射解决了分布不均问题。
  • 节点越多时,使用哈希算法时,需要迁移的数据就越多,而使用一致性哈希算法,迁移的数据就越少
  • 一致性哈希算法本质上是一种路由寻址算法,适合简单的路由寻址场景。
  • 一致性哈希算法常用在负载均衡的架构设计中。

封面图片来源王者荣耀。

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一:用三国杀讲分布式算法,舒适了吧?

作者简介:8 年互联网经验,擅长架构设计、分布式、微服务。手写了一套 SpringCloud 实战教程,自主开发了 PMP 刷题小程序和 Java 刷题小程序。回复 pdf 领取。


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