一致性哈希算法的稳定性检测和它存在的问题及解决策略

加入机器节点：

　　　　假设p2p网络中要新加入一个机器节点N(new)，那么N(new)首先得与p2p网络中的N(x)节点建立联系，通过N(x)按照 “路由查询”的路由算法查找N(new)对应的哈希值 H(N(new))=new，再查找它的后继节点，假设它的后继节点为N(s),N(s)的前趋节点为N(j),那么要将 N(new)节点假如它们两者之间，就必须重新建立它们之间的p2p网络架构关系。

　　非并发环境下可以做这样两步：

 

　　　　1.改变N(j),N(new),N(s)的前趋节点，后继节点的记录，来构成新的网络架构。

　　　　2.N(new)节点插入N(j)和N(s)节点之后，那么 N(new)就是N(s)的前趋节点，N(s)就是N(new)的后继节点，将N(s)上原本落在前趋节点N(new)哈希数值空间的键值 迁移到 N(new)节点上。

 

　　并发环境下，N(j)和N(s)之间可能同时有多个节点需要加入，这样做：

　　　　1.  N(new)的后继节点指为N(s),把N(new)的前趋节点指为 null.

　　　　2. 稳定性检测 （这一步并非只为了新加入一个节点而设立，而是 每个节点都会周期性自动完成，通过 它可以完成前趋和后继 的更新和数据迁移，p2p网络架构中，每个节点都会定期执行它）

 

稳定性检测算法流程：

 

　　1.假设N(s)为N(c)的后继节点，N(c)向N(s)询问前趋节点N(p)，

　　2.如果N(p)介于N(c)和N(s)之间，N(c)记录N(p)为它的后继节点。

　　3.令N(x)为N(c)的后继节点，其有可能是N(s)或者N(p)，这得看前一步，  如果N(x)的前趋节点为 null 或者 N(c)位于N(x)和 它的前趋节点之间，那么 N(c)就发消息告诉 N(x),它是N(x)的前趋节点，N(x) 将它的前趋节点设置为 N(c)。

　　4. N(x)把它上面属于 N(c）的部分数据（哈希值小于c的）迁移到N(c)上，

 

 二话不说上图：

　　　　　　　　----将N(c)加入p2p网络之前--------------------》之后--->

 

 

　　　　　　红线代表后继节点，蓝线代表前趋节点。

　　　　假设过了一点时间N(p)开始执行稳定性检测，此时，

 

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

 

，新加入节点后 ，原先节点的路由表可能已经不正确了，把本应该 指向新节点的路由项指向了旧的节点，因此，每个节点需要周期性的检查路由表，对路由表内每一项 k=2的i次方（0<=i<=m-1）加上本机节点执行路由算法，经过查询获得后，如果路由项保留内容不同则更新到新内容，完成路由表的更新。

 

 　　节点离开p2p网络有两种方式： 正常离开和异常离开。

　　正常离开一般会通知前趋节点和后继节点 迁移数据，路由表失效可以通过 “加入新节点的情形”来更新。异常离开是机器故障导致 ，此时数据可能丢失，为了避免，可以将数据在多台机器是备份。

 

 一致性哈希存在的问题：

　　　　　　1.机器节点映射到环状结构位置是随机的，容易导致机器负载不均衡，

　　　　　　2. 大规模数据中心，既有高性能，高配置的机器 ，也有低性能的，低配置 的，一致性哈希并未考虑这种情况，将所有的机器 都一律平等看待，容易造成低配置高负载的情况 。

 

针对它存在的问题 引入了 “虚拟节点”：

　　　　一个物理节点虚拟成若干虚拟节点，分布到一致性哈希的环状结构的不同位置。（可以导致更佳的负载均衡，也减轻了机器异质性问题）