一致性hash算法

简单hash算法在缓存中常见问题

当缓存服务器数量发生变化时，会引起缓存的雪崩，可能会引起整体系统压力过大而崩溃（大量缓存同一时间失效）。
当缓存服务器数量发生变化时，几乎所有缓存的位置都会发生改变，怎样才能尽量减少受影响的缓存呢？

一致性hash算法

一致性Hash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Hash算法是对2^32取模，什么意思呢？简单来说，一致性Hash算法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），整个哈希环如下：
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整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、5、6……直到2^32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1， 0和2^32-1在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。

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：
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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：
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根据一致性Hash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。

一致性hash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Hash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，如下所示：
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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：
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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Hash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Hash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。

Hash环的数据倾斜问题

一致性Hash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（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）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Hash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。
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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：
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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。

一致性hash算法java实现

不带虚拟节点
package com.learn.hash;

import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

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();
    }

    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]) + "]");

    }
}

带虚拟节点
package com.learn.hash;

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class ConsistentHashingWithVirtualNode {

    //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();
    }

    //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(virtualNode != null){
            return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));
        }
        return null;
    }


    //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]) + "]");
    }

}

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。