【hash】一致性hash|哈希详解
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前言
一致性哈希要解决的问题
是一种特殊的哈希算法,目的是解决分布式缓存的问题。 在移除或者添加一个服务器时,能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系。一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表( Distributed Hash Table,DHT) 中存在的动态伸缩等问题 [2] 。
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其实,一致性哈希算法也是使用取模的方法,只是,刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模,而一致性哈希算法是对2^32取模,什么意思呢?我们慢慢聊。
摘自很不错的文章:http://www.zsythink.net/archives/1182/
https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html
其中在查找时还看到一篇比较可以文章:
https://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179/
详解
一致性Hash算法背景
现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,研究过memcached缓存数据库的人都知道,memcached服务器端本身不提供分布式cache的一致性,而是由客户端来提供,具体在计算一致性hash时采用如下步骤:
- 首先求出memcached服务器(节点)的哈希值,并将其配置到0~232的圆(continuum)上。
- 然后采用同样的方法求出存储数据的键的哈希值,并映射到相同的圆上。
- 然后从数据映射到的位置开始顺时针查找,将数据保存到找到的第一个服务器上。如果超过232仍然找不到服务器,就会保存到第一台memcached服务器上。
从上图的状态中添加一台memcached服务器。余数分布式算法由于保存键的服务器会发生巨大变化而影响缓存的命中率,但Consistent Hashing中,只有在园(continuum)上增加服务器的地点逆时针方向的第一台服务器上的键会受到影响,如下图所示:
一致性Hash算法性质
考虑到分布式系统每个节点都有可能失效,并且新的节点很可能动态的增加进来,如果不采用合适的算法来保证一致性,客户端在请求某一对象时需要重新计算其hash值(通常与系统中的节点数目有关),由于hash值已经改变,所以很可能找不到保存该对象的服务器节点,因此一致性hash就显得至关重要。
良好的分布式cahce系统中的一致性hash算法应该满足以下几个方面:
- 平衡性(Balance)
指哈希的结果能够尽可能均匀分布于缓冲空间中,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。
- 单调性(Monotonicity)
单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中,又有新的缓冲区加入到系统中,那么哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到新的缓冲区中去,而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。简单的哈希算法往往不能满足单调性的要求,如最简单的线性哈希:x = (ax + b) mod (P),在上式中,P表示全部缓冲的大小。不难看出,当缓冲大小发生变化时(从P1到P2),原来所有的哈希结果均会发生变化,从而不满足单调性的要求。哈希结果的变化意味着当缓冲空间发生变化时,所有的映射关系需要在系统内全部更新。而在P2P系统内,缓冲的变化等价于Peer加入或退出系统,这一情况在P2P系统中会频繁发生,因此会带来极大计算和传输负荷。单调性就是要求哈希算法能够应对这种情况。
- 分散性(Spread)
在分布式环境中,终端有可能看不到所有的缓冲,而是只能看到其中的一部分。由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同,从而导致哈希的结果不一致,最终导致相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生,也就是尽量降低分散性。
- 负载(Load)
负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中,那么对于一个特定的缓冲区而言,也可能被不同的用户映射为不同的内容。与分散性一样,这种情况也是应当避免的,因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。
- 平滑性(Smoothness)
平滑性是指缓存服务器的数目平滑改变和缓存对象的平滑改变是一致的。
原理
基本概念
简单来说,一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1(即哈希值是一个32位无符号整形),整个哈希空间环如下:
整个空间按顺时针方向组织。0和232-1在零点中方向重合。
下一步将各个服务器使用Hash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,这里假设将上文中四台服务器使用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Hash计算出哈希值,并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Object A、Object B、Object C、Object 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Node A上,B被定为到Node B上,C被定为到Node C上,D被定为到Node D上。
下面分析一致性哈希算法的容错性和可扩展性。现假设Node C不幸宕机,可以看到此时对象A、B、D不会受到影响,只有C对象被重定位到Node D。一般的,在一致性哈希算法中,如果一台服务器不可用,则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它不会受到影响。
下面考虑另外一种情况,如果在系统中增加一台服务器Node X,如下图所示:
此时对象Object A、B、D不受影响,只有对象C需要重定位到新的Node X 。一般的,在一致性哈希算法中,如果增加一台服务器,则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它数据也不会受到影响。
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。
另外,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。例如系统中只有两台服务器,其环分布如下,
此时必然造成大量数据集中到Node A上,而只有极少量会定位到Node B上。为了解决这种数据倾斜问题,一致性哈希算法引入了虚拟节点机制,即对每一个服务节点计算多个哈希,每个计算结果位置都放置一个此服务节点,称为虚拟节点。具体做法可以在服务器ip或主机名的后面增加编号来实现。例如上面的情况,可以为每台服务器计算三个虚拟节点,于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值,于是形成六个虚拟节点:
同时数据定位算法不变,只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射,例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。在实际应用中,通常将虚拟节点数设置为32甚至更大,因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布
问题:
4,带虚拟节点的一致性Hash
这个算法的问题在于,一个实际存储节点的加入或退出,会影响多个虚拟节点的重新分配,进而影响很多节点参与到数据迁移中来;另外,实践中将一个虚拟节点重新分配给新的实际节点时需要将这部分数据遍历出来发送给新节点。我们需要一个跟合适的虚拟节点切分和分配方式,那就是分片。
5,分片
分片将哈希环切割为相同大小的分片,然后将这些分片交给不同的节点负责。注意这里跟上面提到的虚拟节点有着很本质的区别,分片的划分和分片的分配被解耦,一个节点退出时,其所负责的分片并不需要顺时针合并给之后节点,而是可以更灵活的将整个分片作为一个整体交给任意节点,实践中,一个分片多作为最小的数据迁移和备份单位。
Partition
而也正是由于上面提到的解耦,相当于将原先的key到节点的映射拆成两层,需要一个新的机制来进行分片到存储节点的映射,由于分片数相对key空间已经很小并且数量确定,可以更精确地初始设置,并引入中心目录服务来根据节点存活修改分片的映射关系,同时将这个映射信息通知给所有的存储节点和客户端。
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上图是我们的分布式KV存储Zeppelin中的分片方式,Key Space通过Hash到分片,分片极其副本又通过一层映射到最终的存储节点Node Server。
6,CRUSH算法
CRUSH算法本质上也是一种分片的数据分布方式,其试图在以下几个方面进行优化:
- 分片映射信息量:避免中心目录服务和存储节点及客户端之间需要交互大量的分片映射信息,而改由存储节点或客户端自己根据少量且稳定的集群节点拓扑和确定的规则自己计算分片映射。
- 完善的故障域划分:支持层级的故障域控制,将同一分片的不同副本按照配置划分到不同层级的故障域中。
客户端或存储节点利用key、存储节点的拓扑结构和分配算法,独立进行分片位置的计算,得到一组负责对应分片及副本的存储位置。如下图所示是一次定位的过程,最终选择了一个row下的cab21,cab23,cab24三个机柜下的三个存储节点。
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当节点变化时,由于节点拓扑的变化,会影响少量分片数据进行迁移,如下图新节点加入是引起的数据迁移,通过良好的分配算法,可以得到很好的负载均衡和稳定性,CRUSH提供了Uniform、List、Tree、Straw四种分配算法。
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应用
常见的存储系统大多采用类似于分片的数据分布和定位方式:
- Dynamo及Cassandra采用分片的方式并通过Gossip在对等节点间同;
- Redis Cluster将key space划分为slots,同样利用Gossip通信;
- Zeppelin将数据分片为Partition,通过Meta集群提供中心目录服务;
- Bigtable将数据切割为Tablet,类似于可变的分片,Tablet Server可以进行分片的切割,最终分片信息记录在Chubby中;
- Ceph采用CRUSH方式,由中心集群Monitor维护并提供集群拓扑的变化。
作者:CatKang
链接:https://www.jianshu.com/p/5fa447c60327