手撸一致性hash算法(java实现)

悠悠 2022-12-23 11:08 146阅读 0赞

正文在下面，先打个广告：  
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# 一、一致性Hash(Consistent Hashing)原理剖析 #

## 引入 ##

一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。一致性哈希算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。

在业务开发中，我们常把数据持久化到数据库中。如果需要读取这些数据，除了直接从数据库中读取外，为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度，我们更多地引入缓存来对数据进行存取。读取数据的过程一般为：  
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图1：加入缓存的数据读取过程

对于分布式缓存，不同机器上存储不同对象的数据。为了实现这些缓存机器的负载均衡，可以使用式子1来定位对象缓存的存储机器：

`m = hash(o) mod n ——式子1`

其中，o为对象的名称，n为机器的数量，m为机器的编号，hash为一hash函数。图2中的负载均衡器（load balancer）正是使用式子1来将客户端对不同对象的请求分派到不同的机器上执行，例如，对于对象o，经过式子1的计算，得到m的值为3，那么所有对对象o的读取和存储的请求都被发往机器3执行。

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图2：如何利用Hash取模实现负载均衡

式子1在大部分时候都可以工作得很好，然而，当机器需要扩容或者机器出现宕机的情况下，事情就比较棘手了。  
当机器扩容，需要增加一台缓存机器时，负载均衡器使用的式子变成：

`m = hash(o) mod (n + 1) ——式子2`

当机器宕机，机器数量减少一台时，负载均衡器使用的式子变成：

`m = hash(o) mod (n - 1) ——式子3`

我们以机器扩容的情况为例，说明简单的取模方法会导致什么问题。假设机器由3台变成4台，对象o1由式子1计算得到的m值为2，由式子2计算得到的m值却可能为0，1，2，3（一个 3t + 2的整数对4取模，其值可能为0，1，2，3，读者可以自行验证），大约有75%（3/4)的可能性出现缓存访问不命中的现象。随着机器集群规模的扩大，这个比例线性上升。当99台机器再加入1台机器时，不命中的概率是99%（99/100）。这样的结果显然是不能接受的，因为这会导致数据库访问的压力陡增，严重情况，还可能导致数据库宕机。

一致性hash算法正是为了解决此类问题的方法，它可以保证当机器增加或者减少时，对缓存访问命中的概率影响减至很小。下面我们来详细说一下一致性hash算法的具体过程。

## 一致性Hash环 ##

一致性hash算法通过一个叫作一致性hash环的数据结构实现。这个环的起点是0，终点是2^32 - 1，并且起点与终点连接，环的中间的整数按逆时针分布，故这个环的整数分布范围是\[0, 2^32-1\]，如下图3所示：

![这里写图片描述][20201124165339304.png_pic_center]

图3：一致性Hash环

将对象放置到Hash环  
假设现在我们有4个对象，分别为o1，o2，o3，o4，使用hash函数计算这4个对象的hash值（范围为0 ~ 2^32-1）:

hash(o1) = m1 
    hash(o2) = m2 
    hash(o3) = m3 
    hash(o4) = m4

把m1，m2，m3，m4这4个值放置到hash环上，得到如下图4：

![这里写图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZneWlidXBp_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

图4：放置了对象的一致性Hash环

将机器放置到Hash环  
使用同样的hash函数，我们将机器也放置到hash环上。假设我们有三台缓存机器，分别为 c1，c2，c3，使用hash函数计算这3台机器的hash值：

hash(c1) = t1 
    hash(c2) = t2 
    hash(c3) = t3

把t1，t2，t3 这3个值放置到hash环上，得到如下图5：

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图5：放置了机器的一致性Hash环

## 为对象选择机器 ##

将对象和机器都放置到同一个hash环后，在hash环上顺时针查找距离这个对象的hash值最近的机器，即是这个对象所属的机器。  
例如，对于对象o2，顺序针找到最近的机器是c1，故机器c1会缓存对象o2。而机器c2则缓存o3，o4，机器c3则缓存对象o1。

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图6：在一致性Hash环上为对象选择机器

## 处理机器增减的情况 ##

对于线上的业务，增加或者减少一台机器的部署是常有的事情。  
例如，增加机器c4的部署并将机器c4加入到hash环的机器c3与c2之间。这时，只有机器c3与c4之间的对象需要重新分配新的机器。对于我们的例子，只有对象o4被重新分配到了c4，其他对象仍在原有机器上。如图7所示：

![这里写图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZneWlidXBp_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

图7：增加机器后的一致性Hash环的结构

如上文前面所述，使用简单的求模方法，当新添加机器后会导致大部分缓存失效的情况，使用一致性hash算法后这种情况则会得到大大的改善。前面提到3台机器变成4台机器后，缓存命中率只有25%（不命中率75%）。而使用一致性hash算法，理想情况下缓存命中率则有75%，而且，随着机器规模的增加，命中率会进一步提高，99台机器增加一台后，命中率达到99%，这大大减轻了增加缓存机器带来的数据库访问的压力。

再例如，将机器c1下线（当然，也有可能是机器c1宕机），这时，只有原有被分配到机器c1对象需要被重新分配到新的机器。对于我们的例子，只有对象o2被重新分配到机器c3，其他对象仍在原有机器上。如图8所示：

![这里写图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZneWlidXBp_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]

图8：减少机器后的一致性Hash环的结构

## 虚拟节点 ##

上面提到的过程基本上就是一致性hash的基本原理了，不过还有一个小小的问题。新加入的机器c4只分担了机器c2的负载，机器c1与c3的负载并没有因为机器c4的加入而减少负载压力。如果4台机器的性能是一样的，那么这种结果并不是我们想要的。  
为此，我们引入虚拟节点来解决负载不均衡的问题。  
将每台物理机器虚拟为一组虚拟机器，将虚拟机器放置到hash环上，如果需要确定对象的机器，先确定对象的虚拟机器，再由虚拟机器确定物理机器。  
说得有点复杂，其实过程也很简单。

还是使用上面的例子，假如开始时存在缓存机器c1，c2，c3，对于每个缓存机器，都有3个虚拟节点对应，其一致性hash环结构如图9所示：

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图9：机器c1，c2，c3的一致性Hash环结构

假设对于对象o1，其对应的虚拟节点为c11，而虚拟节点c11对象缓存机器c1，故对象o1被分配到机器c1中。

新加入缓存机器c4，其对应的虚拟节点为c41，c42，c43，将这三个虚拟节点添加到hash环中，得到的hash环结构如图10所示：

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图10：机器c1，c2，c3，c4的一致性Hash环结构

新加入的缓存机器c4对应一组虚拟节点c41，c42，c43，加入到hash环后，影响的虚拟节点包括c31，c22，c11（顺时针查找到第一个节点），而这3个虚拟节点分别对应机器c3，c2，c1。即新加入的一台机器，同时影响到原有的3台机器。理想情况下，新加入的机器平等地分担了原有机器的负载，这正是虚拟节点带来的好处。而且新加入机器c4后，只影响25%（1/4）对象分配，也就是说，命中率仍然有75%，这跟没有使用虚拟节点的一致性hash算法得到的结果是相同的。

# 二、一致性hash算法的Java实现 #

1、不带虚拟节点的

package hash;
     
    import java.util.SortedMap;
    import java.util.TreeMap;
     
    /** * 不带虚拟节点的一致性Hash算法 */
    public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode { 
     
    	//待添加入Hash环的服务器列表
    	private static String[] servers = {  "192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111",
    			"192.168.0.2:111", "192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111" };
     
    	//key表示服务器的hash值，value表示服务器
    	private static SortedMap<Integer, String> sortedMap = new TreeMap<Integer, String>();
     
    	//程序初始化，将所有的服务器放入sortedMap中
    	static { 
    		for (int i=0; i<servers.length; i++) { 
    			int hash = getHash(servers[i]);
    			System.out.println("[" + servers[i] + "]加入集合中, 其Hash值为" + hash);
    			sortedMap.put(hash, servers[i]);
    		}
    		System.out.println();
    	}
     
    	//得到应当路由到的结点
    	private static String getServer(String key) { 
    		//得到该key的hash值
    		int hash = getHash(key);
    		//得到大于该Hash值的所有Map
    		SortedMap<Integer, String> subMap = sortedMap.tailMap(hash);
    		if(subMap.isEmpty()){ 
    			//如果没有比该key的hash值大的，则从第一个node开始
    			Integer i = sortedMap.firstKey();
    			//返回对应的服务器
    			return sortedMap.get(i);
    		}else{ 
    			//第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
    			Integer i = subMap.firstKey();
    			//返回对应的服务器
    			return subMap.get(i);
    		}
    	}
    	
    	//使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法，最终效果没区别
    	private static int getHash(String str) { 
    		final int p = 16777619;
    		int hash = (int) 2166136261L;
    		for (int i = 0; i < str.length(); i++)
    			hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
    		hash += hash << 13;
    		hash ^= hash >> 7;
    		hash += hash << 3;
    		hash ^= hash >> 17;
    		hash += hash << 5;
     
    		// 如果算出来的值为负数则取其绝对值
    		if (hash < 0)
    			hash = Math.abs(hash);
    		return hash;
    		}
     
    	public static void main(String[] args) { 
    		String[] keys = { "太阳", "月亮", "星星"};
    		for(int i=0; i<keys.length; i++)
    			System.out.println("[" + keys[i] + "]的hash值为" + getHash(keys[i])
    					+ ", 被路由到结点[" + getServer(keys[i]) + "]");
    	}
    }

执行结果：

[192.168.0.0:111]加入集合中, 其Hash值为575774686
    [192.168.0.1:111]加入集合中, 其Hash值为8518713
    [192.168.0.2:111]加入集合中, 其Hash值为1361847097
    [192.168.0.3:111]加入集合中, 其Hash值为1171828661
    [192.168.0.4:111]加入集合中, 其Hash值为1764547046
    
    [太阳]的hash值为1977106057, 被路由到结点[192.168.0.1:111]
    [月亮]的hash值为1132637661, 被路由到结点[192.168.0.3:111]
    [星星]的hash值为880019273, 被路由到结点[192.168.0.3:111]

2、带虚拟节点的

package hash;
     
    import java.util.LinkedList;
    import java.util.List;
    import java.util.SortedMap;
    import java.util.TreeMap;
     
    import org.apache.commons.lang.StringUtils;
     
    /** * 带虚拟节点的一致性Hash算法 */
     public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode { 
     
         //待添加入Hash环的服务器列表
         private static String[] servers = { "192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111",
                 "192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111"};
         
         //真实结点列表,考虑到服务器上线、下线的场景，即添加、删除的场景会比较频繁，这里使用LinkedList会更好
         private static List<String> realNodes = new LinkedList<String>();
         
         //虚拟节点，key表示虚拟节点的hash值，value表示虚拟节点的名称
         private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<Integer, String>();
                 
         //虚拟节点的数目，这里写死，为了演示需要，一个真实结点对应5个虚拟节点
         private static final int VIRTUAL_NODES = 5;
         
         static{ 
             //先把原始的服务器添加到真实结点列表中
             for(int i=0; i<servers.length; i++)
                 realNodes.add(servers[i]);
             
             //再添加虚拟节点，遍历LinkedList使用foreach循环效率会比较高
             for (String str : realNodes){ 
                 for(int i=0; i<VIRTUAL_NODES; i++){ 
                     String virtualNodeName = str + "&&VN" + String.valueOf(i);
                     int hash = getHash(virtualNodeName);
                     System.out.println("虚拟节点[" + virtualNodeName + "]被添加, hash值为" + hash);
                     virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);
                 }
             }
             System.out.println();
         }
         
         //使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法，最终效果没区别
         private static int getHash(String str){ 
             final int p = 16777619;
             int hash = (int)2166136261L;
             for (int i = 0; i < str.length(); i++)
                 hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
             hash += hash << 13;
             hash ^= hash >> 7;
             hash += hash << 3;
             hash ^= hash >> 17;
             hash += hash << 5;
             
             // 如果算出来的值为负数则取其绝对值
             if (hash < 0)
                 hash = Math.abs(hash);
             return hash;
         }
         
         //得到应当路由到的结点
         private static String getServer(String key){ 
            //得到该key的hash值
             int hash = getHash(key);
             // 得到大于该Hash值的所有Map
             SortedMap<Integer, String> subMap = virtualNodes.tailMap(hash);
             String virtualNode;
             if(subMap.isEmpty()){ 
                //如果没有比该key的hash值大的，则从第一个node开始
                Integer i = virtualNodes.firstKey();
                //返回对应的服务器
                virtualNode = virtualNodes.get(i);
             }else{ 
                //第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
                Integer i = subMap.firstKey();
                //返回对应的服务器
                virtualNode = subMap.get(i);
             }
             //virtualNode虚拟节点名称要截取一下
             if(StringUtils.isNotBlank(virtualNode)){ 
                 return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));
             }
             return null;
         }
         
         public static void main(String[] args){ 
             String[] keys = { "太阳", "月亮", "星星"};
             for(int i=0; i<keys.length; i++)
                 System.out.println("[" + keys[i] + "]的hash值为" +
                         getHash(keys[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(keys[i]) + "]");
         }
     }

执行结果：

虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN0]被添加, hash值为1686427075
    虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN1]被添加, hash值为354859081
    虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN2]被添加, hash值为1306497370
    虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN3]被添加, hash值为817889914
    虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN4]被添加, hash值为396663629
    虚拟节点[192.168.0.1:111&&VN0]被添加, hash值为1032739288
    虚拟节点[192.168.0.1:111&&VN1]被添加, hash值为707592309
    虚拟节点[192.168.0.1:111&&VN2]被添加, hash值为302114528
    虚拟节点[192.168.0.1:111&&VN3]被添加, hash值为36526861
    虚拟节点[192.168.0.1:111&&VN4]被添加, hash值为848442551
    虚拟节点[192.168.0.2:111&&VN0]被添加, hash值为1452694222
    虚拟节点[192.168.0.2:111&&VN1]被添加, hash值为2023612840
    虚拟节点[192.168.0.2:111&&VN2]被添加, hash值为697907480
    虚拟节点[192.168.0.2:111&&VN3]被添加, hash值为790847074
    虚拟节点[192.168.0.2:111&&VN4]被添加, hash值为2010506136
    虚拟节点[192.168.0.3:111&&VN0]被添加, hash值为891084251
    虚拟节点[192.168.0.3:111&&VN1]被添加, hash值为1725031739
    虚拟节点[192.168.0.3:111&&VN2]被添加, hash值为1127720370
    虚拟节点[192.168.0.3:111&&VN3]被添加, hash值为676720500
    虚拟节点[192.168.0.3:111&&VN4]被添加, hash值为2050578780
    虚拟节点[192.168.0.4:111&&VN0]被添加, hash值为586921010
    虚拟节点[192.168.0.4:111&&VN1]被添加, hash值为184078390
    虚拟节点[192.168.0.4:111&&VN2]被添加, hash值为1331645117
    虚拟节点[192.168.0.4:111&&VN3]被添加, hash值为918790803
    虚拟节点[192.168.0.4:111&&VN4]被添加, hash值为1232193678
    
    [太阳]的hash值为1977106057, 被路由到结点[192.168.0.2:111]
    [月亮]的hash值为1132637661, 被路由到结点[192.168.0.4:111]
    [星星]的hash值为880019273, 被路由到结点[192.168.0.3:111]

原文：https://blog.csdn.net/suifeng629/article/details/81567777

总结  
一致性hash算法解决了分布式环境下机器增加或者减少时，简单的取模运算无法获取较高命中率的问题。通过虚拟节点的使用，一致性hash算法可以均匀分担机器的负载，使得这一算法更具现实的意义。正因如此，一致性hash算法被广泛应用于分布式系统中。

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