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一致性哈希算法解析

article 2024/10/8 20:10:03

1. 哈希算法

想象我们的网络世界是一个巨大的环形摩天轮，上面有无数的座位，每个座位都代表了一个存储空间。现在，我们需要将三万张照片安排到这个摩天轮的三台机器上。这些机器我们可以想象成三个大车厢，每个车厢可以装载一部分照片。

在简单的哈希算法中，我们通过计算每张照片的哈希值来决定它应该放在哪个车厢。但如果我们决定在摩天轮上增加一个新的车厢，这时问题就来了。原本均匀分布的照片因为新车厢的加入，许多照片需要被重新分配到不同的车厢中，这就像是你已经坐好了，突然被告知要换一个座位，造成了大混乱。

（如果有三万张图片需要缓存到三台机器上，保证均匀分布，那么可以使用哈希算法来进行。通过对 key 值变为 hash 值后，取机器数余数，如图中所示，机器数量为 3，则可以保证在 key 一致的情况下，再次寻找该图片时可以找到对应的服务器上。

但是这种情况下有一种缺点，就是如果我们新增一台服务器，服务器数量由3 变为 4后，那么在相同 key 的情况下，取得的余数不同，例如

5 余 3 = 2 （存放到服务器 2）

5 余 4 = 1（存放到服务器 1）

导致无法找到对应的图片，缓存失效，客户端会向后端请求，导致后端雪崩。

这里需要注意的是，所有的图片的地址都发生了错误。）

2. 一致性哈希算法

那么为了解决这个问题，就要使用一致性哈希算法。

一致性哈希算法将哈希值组织在一个环形结构中，所有的服务器和数据项都映射到这个环上。哈希函数的选择需要保证均匀性，避免哈希碰撞。对于每一个数据项，通过其键值计算哈希值，然后沿环顺时针查找，将数据项分配到遇到的第一个服务器上。这保证了数据分布的均匀性和平衡性。为了进一步优化负载均衡，每个实际服务器可以在哈希环上分配多个虚拟节点。这样做可以在物理服务器较少时，通过增加虚拟节点的数量来模拟大规模分布式环境，从而优化数据的均匀分布。

有一个环为 2 的 32 次方，把服务器 ABC的哈希值取 2 的 32 次方的余数，那么结果必然会分布在这个圆环上，同时对想要存放的图片 a 的哈希值取余数，那么 a 也会在这个圆环上，这是如果要想知道 a 应该被存放在哪一台服务器，顺时针寻找服务器，那么找到的第一个服务器就是 a 应该被存放的服务器。

本图中，a 应该被存在 B服务器中。

那么，如果新增一台服务器 D，那么本来应该存放在 A 中都图片 c 就会被存放在 D 中，所以我们需要知道的是，一致性哈希算法并不能解决所有的问题，仍会导致部分失效。但这样仍然比哈希算法好太多了。