哈希函數(shù)，想必大家都不陌生。通過哈希函數(shù)我們可以將數(shù)據(jù)映射成一個(gè)數(shù)字（哈希值），然后可用于將數(shù)據(jù)打亂。例如，在HashMap中則是通過哈希函數(shù)使得每個(gè)桶中的數(shù)據(jù)盡量均勻。那一致性哈希又是什么？它是用于解決什么問題？本文將從普通的哈希函數(shù)說起，看看普通哈希函數(shù)存在的問題，然后再看一致性哈希是如何解決，一步步進(jìn)行分析，并結(jié)合代碼實(shí)現(xiàn)來講解。

首先，設(shè)定這樣一個(gè)場景，我們每天有1千萬條業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，還有100個(gè)節(jié)點(diǎn)可用于存放數(shù)據(jù)。那我們希望能將數(shù)據(jù)盡量均勻地存放在這100個(gè)節(jié)點(diǎn)上，這時(shí)候哈希函數(shù)就能派上用場了，下面我們按一天的數(shù)據(jù)量來說明。

首先，準(zhǔn)備下需要存放的數(shù)據(jù)，以及節(jié)點(diǎn)的地址。為了簡單，這里的數(shù)據(jù)為隨機(jī)整型數(shù)字，節(jié)點(diǎn)的地址為從“192.168.1.0”開始遞增。

private?static?int?dataNum?=?10000000; private?static?int?nodeNum?=?100;private?static?List<Integer>?datas?=?initData(dataNum);private?static?List<String>?nodes?=?initNode(nodeNum);private?static?List<Integer>?initData(int?n)?{List<Integer>?datas?=?new?ArrayList<>();Random?random?=?new?Random();for?(int?i?=?0;?i?<?n;?i++)?{datas.add(random.nextInt());}return?datas; }private?static?List<String>?initNode(int?n)?{List<String>?nodes?=?new?ArrayList<>();for?(int?i?=?0;?i?<?n;?i++)?{nodes.add(String.format("192.168.1.%d",?i));}return?nodes; }

接下來，我們看下通過“哈希+取模”得到數(shù)據(jù)相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)地址。這里的hash方法使用Guava提供的哈希方法來實(shí)現(xiàn)，后文也將繼續(xù)使用該hash方法。

public?static?String?normalHash(Integer?data,?List<String>?nodes)?{int?hash?=?hash(data);int?nodeIndex?=?hash?%?nodes.size();return?nodes.get(nodeIndex); }private?static?int?hash(Object?object)?{HashFunction?hashFunction?=?Hashing.murmur3_32();if?(object?instanceof?Integer)?{return?Math.abs(hashFunction.hashInt((Integer)?object).asInt());}?else?if?(object?instanceof?String)?{return?Math.abs(hashFunction.hashUnencodedChars((String)?object).asInt());}return?-1; }

最后，我們對數(shù)據(jù)的分布情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，觀察分布是否均勻，這里通過標(biāo)準(zhǔn)差來觀察。

public?static?void?normalHashMain()?{Map<String,?Integer>?nodeCount?=?new?HashMap<>();for?(Integer?data?:?datas)?{String?node?=?normalHash(data,?nodes);if?(nodeCount.containsKey(node))?{nodeCount.put(node,?nodeCount.get(node)?+?1);}?else?{nodeCount.put(node,?1);}}analyze(nodeCount,?dataNum,?nodeNum); }public?static?void?analyze(Map<String,?Integer>?nodeCount,?int?dataNum,?int?nodeNum)?{double?average?=?(double)?dataNum?/?nodeNum;IntSummaryStatistics?s1=?nodeCount.values().stream().mapToInt(Integer::intValue).summaryStatistics();int?max?=?s1.getMax();int?min?=?s1.getMin();int?range?=?max?-?min;double?standardDeviation=?nodeCount.values().stream().mapToDouble(n?->?Math.abs(n?-?average)).summaryStatistics().getAverage();System.out.println(String.format("平均值：%.2f",?average));System.out.println(String.format("最大值：%d,（%.2f%%）",?max,?100.0?*?max?/?average));System.out.println(String.format("最小值：%d,（%.2f%%）",?min,?100.0?*?min?/?average));System.out.println(String.format("極差：%d,（%.2f%%）",?range,?100.0?*?range?/?average));System.out.println(String.format("標(biāo)準(zhǔn)差：%.2f,（%.2f%%）",?standardDeviation,?100.0?*?standardDeviation?/?average)); }/** 平均值：100000.00 最大值：100818,（100.82%） 最小值：99252,（99.25%） 極差：1566,（1.57%） 標(biāo)準(zhǔn)差：240.08,（0.24%） **/

其中標(biāo)準(zhǔn)差較小，說明分布較為均勻，那我們的需求達(dá)到了。

接著，隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，你發(fā)現(xiàn)100個(gè)節(jié)點(diǎn)不夠用了，我們希望再增加10個(gè)節(jié)點(diǎn)，來提高系統(tǒng)性能。而我們還將繼續(xù)采用之前的方法來分布數(shù)據(jù)。這時(shí)候就出現(xiàn)了一個(gè)新的問題，我們是通過“哈希+取?！眮頉Q定數(shù)據(jù)的相應(yīng)節(jié)點(diǎn)，原來數(shù)據(jù)的哈希值是不會(huì)改變的，可是取模的時(shí)候節(jié)點(diǎn)的數(shù)量發(fā)生了變化，這將導(dǎo)致的結(jié)果就是原來的數(shù)據(jù)存在A節(jié)點(diǎn)，現(xiàn)在可能需要遷移到B節(jié)點(diǎn)，也就是數(shù)據(jù)遷移問題。下面我們來看下有多少數(shù)據(jù)將發(fā)生遷移。

private?static?int?newNodeNum?=?11;private?static?List<String>?newNodes?=?initNode(newNodeNum);public?static?void?normalHashMigrateMain()?{int?migrateCount?=?0;for?(Integer?data?:?datas)?{String?node?=?normalHash(data,?nodes);String?newNode?=?normalHash(data,?newNodes);if?(!node.equals(newNode))?{migrateCount++;}}System.out.println(String.format("數(shù)據(jù)遷移量：%d（%.2f%%）",?migrateCount,?migrateCount?*?100.0?/?datas.size())); }/** 數(shù)據(jù)遷移量：9091127（90.91%） **/

有90%多的數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行遷移，這是幾乎全部的量了。普通哈希的問題暴露出來了，當(dāng)將節(jié)點(diǎn)由100擴(kuò)展為110時(shí)，會(huì)存在大量的遷移工作。在1997年MIT提出了一致性哈希算法，用于解決普通哈希的這一問題。

我們再分析下，假設(shè)hash值為10000，nodeNum為100，那按照index = hash % nodeNum得到的結(jié)果是0，而將100變?yōu)?10時(shí)，取模的結(jié)果將改變?yōu)?00。如果我們將取模的除數(shù)增大至大于hash值，那hash值取模的結(jié)果將仍是其本身。也就是說，只要除數(shù)保證大于hash值，那取模的結(jié)果將不會(huì)改變。這里的hash值是int，4個(gè)字節(jié)，那我們把除數(shù)固定為2^32-1，index = hash % (2^32-1)。取模的結(jié)果也將固定在0到2^32-1中，可將其構(gòu)成一個(gè)環(huán)，如下所示。

取模的結(jié)果范圍

現(xiàn)在的除數(shù)是2^32-1，hash值為10000，取模的結(jié)果為10000，而我們有100個(gè)節(jié)點(diǎn)，該映射到哪個(gè)節(jié)點(diǎn)上呢？我們可以先將節(jié)點(diǎn)通過哈希映射到環(huán)上。為了繪圖方便，我們以3個(gè)節(jié)點(diǎn)為例，如下圖所示：

一致性哈希環(huán)

10000落到環(huán)上后，如果沒有對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，則按順時(shí)針方向找到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，便為hash值對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)。下面我們用Java的TreeMap來存節(jié)點(diǎn)的hash值，利用TreeMap的tailMap尋找節(jié)點(diǎn)。

我們使用和之前同樣的方法，測試下當(dāng)節(jié)點(diǎn)由100變?yōu)?10時(shí)，數(shù)據(jù)需要遷移的情況，如下所示：

public?static?void?consistHashMigrateMain()?{int?migrateCount?=?0;SortedMap<Integer,?String>?circle?=?new?TreeMap<>();for?(String?node?:?nodes)?{circle.put(hash(node),?node);}SortedMap<Integer,?String>?newCircle?=?new?TreeMap<>();for?(String?node?:?newNodes)?{newCircle.put(hash(node),?node);}for?(Integer?data?:?datas)?{String?node?=?consistHash(data,?circle);String?newNode?=?consistHash(data,?newCircle);if?(!node.equals(newNode))?{migrateCount++;}}System.out.println(String.format("數(shù)據(jù)遷移量：%d（%.2f%%）",?migrateCount,?migrateCount?*?100.0?/?datas.size())); }public?static?String?consistHash(Integer?data,?SortedMap<Integer,?String>?circle)?{int?hash?=?hash(data);//?從環(huán)中取大于等于hash值的部分SortedMap<Integer,?String>?subCircle?=?circle.tailMap(hash);int?index;//?如果在大于等于hash值的部分沒有節(jié)點(diǎn)，則取環(huán)開始的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)if?(subCircle.isEmpty())?{index?=?circle.firstKey();}?else?{index?=?subCircle.firstKey();}return?circle.get(index); }/** 數(shù)據(jù)遷移量：817678（8.18%） **/

可見需要遷移的數(shù)據(jù)由90%降到了8%，效果十分可觀。那我們再看下數(shù)據(jù)的分布情況，是否仍然均勻：

/** 平均值：100000.00 最大值：589675,（589.68%） 最小值：227,（0.23%） 極差：589448,（589.45%） 標(biāo)準(zhǔn)差：77421.44,（77.42%） **/

77%的標(biāo)準(zhǔn)差，一個(gè)字，崩！這是為啥？我們原本設(shè)想的是節(jié)點(diǎn)映射到環(huán)上時(shí)，能將環(huán)均勻劃分，所以當(dāng)數(shù)據(jù)映射到環(huán)上時(shí)，也將被均勻分布到節(jié)點(diǎn)上。而實(shí)際情況，由于節(jié)點(diǎn)地址相似，映射到環(huán)上的位置也將相近，所以造成分布的不均勻，如下圖所示：

分布不均

由于A、B、C的地址相似，例如：

A:?192.168.1.0 B:?192.168.1.1 C:?192.168.1.2

所以映射的位置相近，那我們可以復(fù)制幾份A、B、C，并且通過改變key，讓節(jié)點(diǎn)能更均勻的劃分環(huán)。比如我們在地址后面追加 “-index” 的序號(hào)，例如：

A0:?192.168.1.0-0 B0:?192.168.1.1-0 C0:?192.168.1.2-0A1:?192.168.1.0-1 B1:?192.168.1.1-1 C1:?192.168.1.2-1

雖然A0、B0、C0會(huì)相距較近，但是和A1、B1、C1的key具有差別，將能夠成功分開，這也正是虛擬節(jié)點(diǎn)的作用。達(dá)到的效果如下：

虛擬節(jié)點(diǎn)

下面我們通過代碼驗(yàn)證下實(shí)際效果：

private?static?int?vNodeNum?=?100;public?static?void?consistHashVirtualNodeMain()?{Map<String,?Integer>?nodeCount?=?new?HashMap<>();SortedMap<Integer,?String>?circle?=?new?TreeMap<>();for?(String?node?:?nodes)?{for?(int?i?=?0;?i?<?vNodeNum;?i++)?{circle.put(hash(node?+?"-"?+?i),?node);}}for?(Integer?data?:?datas)?{String?node?=?consistHashVirtualNode(data,?circle);if?(nodeCount.containsKey(node))?{nodeCount.put(node,?nodeCount.get(node)?+?1);}?else?{nodeCount.put(node,?1);}}analyze(nodeCount,?dataNum,?nodeNum); }/** 平均值：100000.00 最大值：122931,（122.93%） 最小值：74434,（74.43%） 極差：48497,（48.50%） 標(biāo)準(zhǔn)差：7475.08,（7.48%） **/

可看到標(biāo)準(zhǔn)差已經(jīng)由77%降到7%，效果顯著。再多做幾組實(shí)驗(yàn)，標(biāo)準(zhǔn)差隨著虛擬節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化如下：

虛擬節(jié)點(diǎn)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差

10	21661.04,（21.66%）
100	7475.08,（7.48%）
1000	2498.36,（2.50%）
10000	858.96,（0.86%）
100000	363.98,（0.36%）

結(jié)果中，隨著虛擬節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，標(biāo)準(zhǔn)差逐步下降。可見虛擬節(jié)點(diǎn)能達(dá)到均勻分布數(shù)據(jù)的效果。

一句話總結(jié)下：

一致性哈?？捎糜诮鉀Q哈希函數(shù)在擴(kuò)容時(shí)的數(shù)據(jù)遷移的問題，而一致性哈希的實(shí)現(xiàn)中需要借助虛擬節(jié)點(diǎn)來均勻分布數(shù)據(jù)。

最后，大家可以再思考兩個(gè)問題：

虛擬節(jié)點(diǎn)越多越好嗎？會(huì)不會(huì)有什么負(fù)面影響？

Java中的HashMap在擴(kuò)容時(shí)如何優(yōu)化數(shù)據(jù)遷移問題？

文中的代碼已上傳至github，感興趣的同學(xué)可以自己試下：https://github.com/chaycao/Learn/tree/master/LearnConsistHash

有道無術(shù)，術(shù)可成；有術(shù)無道，止于術(shù)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一致性哈希的分析与实现的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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