Posted on 2012-10-10 11:32
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評(píng)論(5) 編輯 收藏
一致性哈希算法是分布式系統(tǒng)中常用的算法。比如，一個(gè)分布式的存儲(chǔ)系統(tǒng)，要將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到具體的節(jié)點(diǎn)上，如果采用普通的hash方法，將數(shù)據(jù)映射到具體的節(jié)點(diǎn)上，如key%N，key是數(shù)據(jù)的key，N是機(jī)器節(jié)點(diǎn)數(shù)，如果有一個(gè)機(jī)器加入或退出這個(gè)集群，則所有的數(shù)據(jù)映射都無(wú)效了，如果是持久化存儲(chǔ)則要做數(shù)據(jù)遷移，如果是分布式緩存，則其他緩存就失效了。
因此，引入了一致性哈希算法：
把數(shù)據(jù)用hash函數(shù)（如MD5），映射到一個(gè)很大的空間里，如圖所示。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)時(shí)，先得到一個(gè)hash值，對(duì)應(yīng)到這個(gè)環(huán)中的每個(gè)位置，如k1對(duì)應(yīng)到了圖中所示的位置，然后沿順時(shí)針找到一個(gè)機(jī)器節(jié)點(diǎn)B，將k1存儲(chǔ)到B這個(gè)節(jié)點(diǎn)中。
如果B節(jié)點(diǎn)宕機(jī)了，則B上的數(shù)據(jù)就會(huì)落到C節(jié)點(diǎn)上，如下圖所示：
這樣，只會(huì)影響C節(jié)點(diǎn)，對(duì)其他的節(jié)點(diǎn)A，D的數(shù)據(jù)不會(huì)造成影響。然而，這又會(huì)造成一個(gè)“雪崩”的情況，即C節(jié)點(diǎn)由于承擔(dān)了B節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，所以C節(jié)點(diǎn)的負(fù)載會(huì)變高，C節(jié)點(diǎn)很容易也宕機(jī)，這樣依次下去，這樣造成整個(gè)集群都掛了。
為此，引入了“虛擬節(jié)點(diǎn)”的概念：即把想象在這個(gè)環(huán)上有很多“虛擬節(jié)點(diǎn)”，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是沿著環(huán)的順時(shí)針方向找一個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)，每個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)都會(huì)關(guān)聯(lián)到一個(gè)真實(shí)節(jié)點(diǎn)，如下圖所使用：
圖中的A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2都是虛擬節(jié)點(diǎn)，機(jī)器A負(fù)載存儲(chǔ)A1、A2的數(shù)據(jù)，機(jī)器B負(fù)載存儲(chǔ)B1、B2的數(shù)據(jù)，機(jī)器C負(fù)載存儲(chǔ)C1、C2的數(shù)據(jù)。由于這些虛擬節(jié)點(diǎn)數(shù)量很多，均勻分布，因此不會(huì)造成“雪崩”現(xiàn)象。
Java實(shí)現(xiàn)：
- public class Shard<S> {
-
- private TreeMap<Long, S> nodes;
- private List<S> shards;
- private final int NODE_NUM = 100;
-
- public Shard(List<S> shards) {
- super();
- this.shards = shards;
- init();
- }
-
- private void init() {
- nodes = new TreeMap<Long, S>();
- for (int i = 0; i != shards.size(); ++i) {
- final S shardInfo = shards.get(i);
-
- for (int n = 0; n < NODE_NUM; n++)
-
- nodes.put(hash("SHARD-" + i + "-NODE-" + n), shardInfo);
-
- }
- }
-
- public S getShardInfo(String key) {
- SortedMap<Long, S> tail = nodes.tailMap(hash(key));
- if (tail.size() == 0) {
- return nodes.get(nodes.firstKey());
- }
- return tail.get(tail.firstKey());
- }
-
-
-
-
-
-
-
- private Long hash(String key) {
-
- ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(key.getBytes());
- int seed = 0x1234ABCD;
-
- ByteOrder byteOrder = buf.order();
- buf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
-
- long m = 0xc6a4a7935bd1e995L;
- int r = 47;
-
- long h = seed ^ (buf.remaining() * m);
-
- long k;
- while (buf.remaining() >= 8) {
- k = buf.getLong();
-
- k *= m;
- k ^= k >>> r;
- k *= m;
-
- h ^= k;
- h *= m;
- }
-
- if (buf.remaining() > 0) {
- ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8).order(
- ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
-
-
- finish.put(buf).rewind();
- h ^= finish.getLong();
- h *= m;
- }
-
- h ^= h >>> r;
- h *= m;
- h ^= h >>> r;
-
- buf.order(byteOrder);
- return h;
- }
-
- }