了解一致性hash算法

看到一遍介绍Consistent Hashing 的文章，通俗易懂，特记录

 转自 http://blog.csdn.net/ccyours/article/details/51495878
事情由来

公司要做一个基于discu
4000
z的论坛，需要支持同时在线千万级别，而discuz用于判断用户是否登录依据”session“常常是保存在数据库里面的，并且基于一张表保存，那么，当同时有大量用户挤入，会不会造成数据库无法承受而导致运行缓慢？答案是肯定的。那么，基于这种原因，我打算用分布式Redis来解决这个问题。按着不同的维度，这里可以是地区，活跃度等把用户登录信息分布存储在不同的redis中。

常用的负载均衡算法

在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括：轮循算法（Round Robin）、哈希算法（HASH）、最少连接算法（Least- Connection）、响应速度算法（Response Time）、加权法（Weighted ）等。其中哈希算法是最为常用的算法。那么，如果换做是你，当一个数据需要存入redis中，你会怎么选择存储的redis？这里我们假设有四台redis1,redis2,redis3,redis4。

1.hashResult = hash();//这里hash算法是你自定义算法，总之会得出一个unsigned int型的数据

2.hashResult  % 4 =  1;//假如余数为1,

好，当前这个要存储的数据存放在第一台redis中。以此类推，把所有的数据分别进行hash和取模，存放到余数的redis中。这样的方法会有一个致命的问题，当四台redis的其中一台redis1死机（down了），那么存放在这台redis1中的数据就丢失了，相当于有 （N-1）/ N，即  3/4 台的数据需要重新计算存放位置。这对系统是致命的打击。那么怎么能合理存放数据，并且能够任意的增加或删除redis机器呢？答案是
 一致性hash.

一致性hash介绍

关于一致性hash的介绍，网上有很多，大家自行google即可。这里我简单的盗图说明一下，哈哈哈。省事！

由于hash算法结果一般为unsigned

int型，因此对于hash函数的结果应该均匀分布在[0,232-1]间，如果我们把一个圆环用232  个点来进行均匀切割

，首先按照hash(key)函数算出服务器（节点）的哈希值，

并将其分布到0～232的圆上。用同样的hash(key)函数求出需要存储数据的键的哈希值，并映

射到圆上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器（节点）上。如下

新增一个redis节点的时候，只有在圆环上新增节点逆时针方向的第一个redis节点的数据会受到影响。删除一个redis节点的时候，只有在圆环上原来删除

节点顺时针方向的第一个节点的数据会受到影响，因此通过Consistent

Hashing很好地解决了负载均衡中由于新增节点、删除节点引起的hash值颠簸问题

。如下图：



学习困惑

1.为什么hash算法结果会分布在1-2^32 -1的范围呢？

2.那一般企业redis大多不超过十台，因此每台redis之间的环的角度可能出现不平衡性（例如redis1占用了一半圆，其余的redis来分剩余一半圆环），所以当数据量较大的时候，运用一致性hash还是会出现数据分布不均匀的情况，从而破坏了hasn算法的ping。怎么办？

这里引入虚拟节点的概念：虚拟节点可以认为是实际节点的复制品（replicas），其实就是redis1又生了很多个孩子redis1-1,redis1-2,这样redis1家族通过hash算出来的位置会均匀的分布在圆环中各个位置。在进行负载均衡时候，落到虚拟节点的哈希值实际就落到了实际的节点上。由于所有的实际节点是按照相同的比例复制成虚拟节点的，因此解决了节点数较少的情况下哈希值在圆环上均匀分布的问题。

3.我们运用一致性hash的算法的最终目的是干什么？

简单的说，是用来取出一个节点。这个节点用来存放或者读取你想要存放或者读取的数据。

参考 http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179/