一致哈希

分布式算法

在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(Least Connection)、响应速度算法(Response Time)、加权法(Weighted )等。其中哈希算法是最为常用的算法.

典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务。

常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N ):对机器编号从0到N-1,按照自定义的 hash()算法,对每个请求的hash()值按N取模,得到余数i,然后将请求分发到编号为i的机器。但这样的算法方法存在致命问题,如果某一台机器宕机,那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理,这时需要将当掉的服务器从算法从去除,此时候会有(N-1)/N的服务器的缓存数据需要重新进行计算;如果新增一台机器,会有N /(N+1)的服务器的缓存数据需要进行重新计算。对于系统而言,这通常是不可接受的颠簸(因为这意味着大量缓存的失效或者数据需要转移)。那么,如何设计一个负载均衡策略,使得受到影响的请求尽可能的少呢?

在Memcached、Key-Value Store 、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法,可以说Consistent Hashing 是分布式系统负载均衡的首选算法。


一致哈希

一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中 K是关键字的数量,n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。

一致哈希由MIT的Karger及其合作者提出,现在这一思想已经扩展到其它领域。在这篇1997年发表的学术论文中介绍了“一致哈希”如何应用于用户易变的分布式Web服务中。哈希表中的每一个代表分布式系统中一个节点,在系统添加或删除节点只需要移动 K/n项。

一致哈希也可用于实现健壮缓存来减少大型Web应用中系统部分失效带来的负面影响。

一致哈希的概念还被应用于分布式散列表(DHT)的设计。DHT使用一致哈希来划分分布式系统的节点。所有关键字都可以通过一个连接所有节点的覆盖网络高效地定位到某个节点。


使用场景

一致哈希主要用来避免上面所说到的新增或减少服务器时,大量服务器缓存需要重新更新的问题。

一致哈希尽可能使同一个资源映射到同一台缓存服务器。这种方式要求增加一台缓存服务器时,新的服务器尽量分担存储其他所有服务器的缓存资源。减少一台缓存服务器时,其他所有服务器也可以尽量分担存储它的缓存资源。

一致哈希算法的主要思想是将每个缓存服务器与一个或多个哈希值域区间关联起来,其中区间边界通过计算缓存服务器对应的哈希值来决定。(定义区间的哈希函数不一定和计算缓存服务器哈希值的函数相同,但是两个函数的返回值的范围需要匹配。)如果一个缓存服务器被移除,则它会从对应的区间会被并入到邻近的区间,其他的缓存服务器不需要任何改变。


相关实现

一致哈希将每个对象映射到圆环边上的一个点,系统再将可用的节点机器映射到圆环的不同位置。

查找某个对象对应的机器时,需要用一致哈希算法计算得到对象对应圆环边上位置,沿着圆环边上查找直到遇到某个节点机器,这台机器即为对象应该保存的位置。

删除一台节点机器时,这台机器上保存的所有对象都要移动到下一台机器。
添加一台机器到圆环边上某个点时,这个点的下一台机器需要将这个节点前对应的对象移动到新机器上。
更改对象在节点机器上的分布可以通过调整节点机器的位置来实现。


相关特性

一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:

  • 平衡性(Balance)
    平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,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,又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去,而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。

  • 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。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时,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,最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的,因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去,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。


接下来主要讲解一下一致性哈希算法具体是如何设计的.

环形Hash空间

按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中,即0~(2^32)-1的数字空间中。现在我们可以将这些数字头尾相连,想象成一个闭合的环形。如下图

把数据通过一定的hash算法处理后映射到环上

现在我们将object1、object2、object3、object4四个对象通过特定的Hash函数计算出对应的key值,然后散列到Hash环上。如下图:
Hash(object1) = key1;
Hash(object2) = key2;
Hash(object3) = key3;
Hash(object4) = key4;

将机器通过hash算法映射到环上

在采用一致性哈希算法的分布式集群中将新的机器加入,其原理是通过使用与对象存储一样的Hash算法将机器也映射到环中(一般情况下对机器的hash计算是采用机器的IP或者机器唯一的别名作为输入值),然后以顺时针的方向计算,将所有对象存储到离自己最近的机器中。
假设现在有NODE1,NODE2,NODE3三台机器,通过Hash算法得到对应的KEY值,映射到环中,其示意图如下:
Hash(NODE1) = KEY1;
Hash(NODE2) = KEY2;
Hash(NODE3) = KEY3;

通过上图可以看出对象与机器处于同一哈希空间中,这样按顺时针转动object1存储到了NODE1中,object3存储到了NODE2中,object2、object4存储到了NODE3中。在这样的部署环境中,hash环是不会变更的,因此,通过算出对象的hash值就能快速的定位到对应的机器中,这样就能找到对象真正的存储位置了。

机器的删除与添加

普通hash求余算法最为不妥的地方就是在有机器的添加或者删除之后会照成大量的对象存储位置失效,这样就大大的不满足单调性了。下面来分析一下一致性哈希算法是如何处理的。

  1. 节点(机器)的删除
    以上面的分布为例,如果NODE2出现故障被删除了,那么按照顺时针迁移的方法,object3将会被迁移到NODE3中,这样仅仅是object3的映射位置发生了变化,其它的对象没有任何的改动。如下图:

  2. 节点(机器)的添加
    如果往集群中添加一个新的节点NODE4,通过对应的哈希算法得到KEY4,并映射到环中,如下图:

通过按顺时针迁移的规则,那么object2被迁移到了NODE4中,其它对象还保持这原有的存储位置。通过对节点的添加和删除的分析,一致性哈希算法在保持了单调性的同时,还是数据的迁移达到了最小,这样的算法对分布式集群来说是非常合适的,避免了大量数据迁移,减小了服务器的的压力。

平衡性

根据上面的图解分析,一致性哈希算法满足了单调性和负载均衡的特性以及一般hash算法的分散性,但这还并不能当做其被广泛应用的原由,因为还缺少了平衡性。下面将分析一致性哈希算法是如何满足平衡性的。hash算法是不保证平衡的,如上面只部署了NODE1和NODE3的情况(NODE2被删除的图),object1存储到了NODE1中,而object2、object3、object4都存储到了NODE3中,这样就照成了非常不平衡的状态。在一致性哈希算法中,为了尽可能的满足平衡性,其引入了虚拟节点。

“虚拟节点”( virtual node )是实际节点(机器)在 hash 空间的复制品( replica ),一实际个节点(机器)对应了若干个“虚拟节点”,这个对应个数也成为“复制个数”,“虚拟节点”在 hash 空间中以hash值排列。

以上面只部署了NODE1和NODE3的情况(NODE2被删除的图)为例,之前的对象在机器上的分布很不均衡,现在我们以2个副本(复制个数)为例,这样整个hash环中就存在了4个虚拟节点,最后对象映射的关系图如下:

根据上图可知对象的映射关系:object1->NODE1-1,object2->NODE1-2,object3->NODE3-2,object4->NODE3-1。通过虚拟节点的引入,对象的分布就比较均衡了。那么在实际操作中,正真的对象查询是如何工作的呢?对象从hash到虚拟节点到实际节点的转换如下图:

“虚拟节点”的hash计算可以采用对应节点的IP地址加数字后缀的方式。例如假设NODE1的IP地址为192.168.1.100。引入“虚拟节点”前,计算 cache A 的 hash 值:
Hash(“192.168.1.100”);
引入“虚拟节点”后,计算“虚拟节”点NODE1-1和NODE1-2的hash值:
Hash(“192.168.1.100#1”); // NODE1-1
Hash(“192.168.1.100#2”); // NODE1-2


总结

目前一致性哈希基本成为了分布式系统组件的标准配置,例如Memcached的各种客户端都提供内置的一致性哈希支持。本文只是简要介绍了这个算法,更深入的内容可以参看论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》,同时提供一个C语言版本的实现供参考。