1. 前言

在Redis 集群模式Cluster中，Redis采用的是分片Sharding的方式，也就是將數(shù)據(jù)采用一定的分區(qū)策略，分發(fā)到相應(yīng)的集群節(jié)點(diǎn)中。但是我們使用上述HASH算法進(jìn)行緩存時(shí)，會(huì)出現(xiàn)一些缺陷，主要體現(xiàn)在服務(wù)器數(shù)量變動(dòng)的時(shí)候，所有緩存的位置都要發(fā)生改變！具體來講就是說第一當(dāng)緩存服務(wù)器數(shù)量發(fā)生變化時(shí)，會(huì)引起緩存的雪崩，可能會(huì)引起整體系統(tǒng)壓力過大而崩潰（大量緩存同一時(shí)間失效）。第二當(dāng)緩存服務(wù)器數(shù)量發(fā)生變化時(shí)，幾乎所有緩存的位置都會(huì)發(fā)生改變。

2. 一致性哈希的基本概念

一致性Hash算法也是使用取模的方法，只是，剛才描述的取模法是對服務(wù)器的數(shù)量進(jìn)行取模，而一致性Hash算法是對2^{32取模，什么意思呢？簡單來說，一致性Hash算法將整個(gè)哈希值空間組織成一個(gè)虛擬的圓環(huán)，如假設(shè)某哈希函數(shù)H的值空間為0-2}32-1（即哈希值是一個(gè)32位無符號(hào)整形），整個(gè)哈希環(huán)如下：

整個(gè)空間按順時(shí)針方向組織，圓環(huán)的正上方的點(diǎn)代表0，0點(diǎn)右側(cè)的第一個(gè)點(diǎn)代表1，以此類推，2、3、4、5、6……直到2^{32-1，也就是說0點(diǎn)左側(cè)的第一個(gè)點(diǎn)代表2}32-1， 0和2^{32-1在零點(diǎn)中方向重合，我們把這個(gè)由2}32個(gè)點(diǎn)組成的圓環(huán)稱為Hash環(huán)。

那么，一致性哈希算法與上圖中的圓環(huán)有什么關(guān)系呢？我們繼續(xù)聊，仍然以之前描述的場景為例，假設(shè)我們有4臺(tái)緩存服務(wù)器，服務(wù)器A、服務(wù)器B、服務(wù)器C，服務(wù)器D，那么，在生產(chǎn)環(huán)境中，這4臺(tái)服務(wù)器肯定有自己的IP地址或主機(jī)名，我們使用它們各自的IP地址或主機(jī)名作為關(guān)鍵字進(jìn)行哈希計(jì)算，使用哈希后的結(jié)果對2^32取模，可以使用如下公式示意：

hash（服務(wù)器A的IP地址） % 2^32

通過上述公式算出的結(jié)果一定是一個(gè)0到2^{32-1之間的一個(gè)整數(shù)，我們就用算出的這個(gè)整數(shù)，代表服務(wù)器A，既然這個(gè)整數(shù)肯定處于0到2}32-1之間，那么，上圖中的hash環(huán)上必定有一個(gè)點(diǎn)與這個(gè)整數(shù)對應(yīng)，而我們剛才已經(jīng)說明，使用這個(gè)整數(shù)代表服務(wù)器A，那么，服務(wù)器A就可以映射到這個(gè)環(huán)上。

以此類推，下一步將各個(gè)服務(wù)器使用類似的Hash算式進(jìn)行一個(gè)哈希，這樣每臺(tái)機(jī)器就能確定其在哈希環(huán)上的位置，這里假設(shè)將上文中四臺(tái)服務(wù)器使用IP地址哈希后在環(huán)空間的位置如下：

接下來使用如下算法定位數(shù)據(jù)訪問到相應(yīng)服務(wù)器： 將數(shù)據(jù)key使用相同的函數(shù)Hash計(jì)算出哈希值，并確定此數(shù)據(jù)在環(huán)上的位置，從此位置沿環(huán)順時(shí)針“行走”，第一臺(tái)遇到的服務(wù)器就是其應(yīng)該定位到的服務(wù)器！

3. 一致性Hash算法的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性

現(xiàn)假設(shè)Node C不幸宕機(jī)，可以看到此時(shí)對象A、B、D不會(huì)受到影響，只有C對象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一臺(tái)服務(wù)器不可用，則受影響的數(shù)據(jù)僅僅是此服務(wù)器到其環(huán)空間中前一臺(tái)服務(wù)器（即沿著逆時(shí)針方向行走遇到的第一臺(tái)服務(wù)器）之間數(shù)據(jù)，其它不會(huì)受到影響，如下所示：

下面考慮另外一種情況，如果在系統(tǒng)中增加一臺(tái)服務(wù)器Node X，如下圖所示：

此時(shí)對象Object A、B、D不受影響，只有對象C需要重定位到新的Node X ！一般的，在一致性Hash算法中，如果增加一臺(tái)服務(wù)器，則受影響的數(shù)據(jù)僅僅是新服務(wù)器到其環(huán)空間中前一臺(tái)服務(wù)器（即沿著逆時(shí)針方向行走遇到的第一臺(tái)服務(wù)器）之間數(shù)據(jù)，其它數(shù)據(jù)也不會(huì)受到影響。

綜上所述，一致性Hash算法對于節(jié)點(diǎn)的增減都只需重定位環(huán)空間中的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，具有較好的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性。

4. Hash環(huán)的數(shù)據(jù)傾斜問題

一致性Hash算法在服務(wù)節(jié)點(diǎn)太少時(shí)，容易因?yàn)楣?jié)點(diǎn)分部不均勻而造成數(shù)據(jù)傾斜（被緩存的對象大部分集中緩存在某一臺(tái)服務(wù)器上）問題，例如系統(tǒng)中只有兩臺(tái)服務(wù)器，其環(huán)分布如下：

此時(shí)必然造成大量數(shù)據(jù)集中到Node A上，而只有極少量會(huì)定位到Node B上，從而出現(xiàn)hash環(huán)偏斜的情況，當(dāng)hash環(huán)偏斜以后，緩存往往會(huì)極度不均衡的分布在各服務(wù)器上，如果想要均衡的將緩存分布到2臺(tái)服務(wù)器上，最好能讓這2臺(tái)服務(wù)器盡量多的、均勻的出現(xiàn)在hash環(huán)上，但是，真實(shí)的服務(wù)器資源只有2臺(tái)，我們怎樣憑空的讓它們多起來呢，沒錯(cuò)，就是憑空的讓服務(wù)器節(jié)點(diǎn)多起來，既然沒有多余的真正的物理服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，我們就只能將現(xiàn)有的物理節(jié)點(diǎn)通過虛擬的方法復(fù)制出來。

這些由實(shí)際節(jié)點(diǎn)虛擬復(fù)制而來的節(jié)點(diǎn)被稱為"虛擬節(jié)點(diǎn)"，即對每一個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)計(jì)算多個(gè)哈希，每個(gè)計(jì)算結(jié)果位置都放置一個(gè)此服務(wù)節(jié)點(diǎn)，稱為虛擬節(jié)點(diǎn)。具體做法可以在服務(wù)器IP或主機(jī)名的后面增加編號(hào)來實(shí)現(xiàn)。

例如上面的情況，可以為每臺(tái)服務(wù)器計(jì)算三個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)，于是可以分別計(jì)算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值，于是形成六個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)：

同時(shí)數(shù)據(jù)定位算法不變，只是多了一步虛擬節(jié)點(diǎn)到實(shí)際節(jié)點(diǎn)的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)均定位到Node A上。這樣就解決了服務(wù)節(jié)點(diǎn)少時(shí)數(shù)據(jù)傾斜的問題。在實(shí)際應(yīng)用中，通常將虛擬節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為32甚至更大，因此即使很少的服務(wù)節(jié)點(diǎn)也能做到相對均勻的數(shù)據(jù)分布。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Redis：一致性Hash算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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