一致性hash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.

 

典型的应用场景是： 有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均分发到每台服务器上，

每台机器负责1/N的服务。

 

 

常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N)：对机器编号从0到N-1，按照自定义的hash()算法，对每个请求的hash()值按N取模，得到余数i，然后将请求分发到编号为i的机器。但这 样的算法方法存在致命问题，如果某一台机器宕机，那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理，这时需要将当掉的服务器从算法从去除，此时候会有(N- 1)/N的服务器的缓存数据需要重新进行计算；如果新增一台机器，会有N /(N+1)的服务器的缓存数据需要进行重新计算。对于系统而言，这通常是不可接受的颠簸（因为这意味着大量缓存的失效或者数据需要转移）。那么，如何设 计一个负载均衡策略，使得受到影响的请求尽可能的少呢？ 

    在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法，可以说Consistent Hashing 是分布式系统负载均衡的首选算法。

 

 

1、Consistent Hashing算法描述 下面以Memcached中的Consisten Hashing算法为例说明（参考memcached的分布式算法）。 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[0,2^32-1]间，如果我

们把一个圆环用2^32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0～2^32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。

Consistent Hashing原理示意图

 

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

 

 Consistent Hashing添加服务器示意图

 

虚拟节点（virtual nodes）：之所以要引进 虚拟节点是因为在服务器（节点）数较少的情况下（例如只有3台服务器），通过hash(key)算出节点的哈希值在圆环上并不是均匀分布的（稀疏的），仍 然会出现各节点负载不均衡的问题。虚拟节点可以认为是实际节点的复制品（replicas），本质上与实际节点实际上是一样的（key并不相同）。引入虚 拟节点后，通过将每个实际的服务器（节点）数按照一定的比例(例如200倍)扩大后并计算其hash(key)值以均匀分布到圆环上。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。

虚拟节点对Consistent Hashing结果的影响

 

从上图可以看出，在节点数为10个的情况下，每个实际节点的虚拟节点数为实际节点的100-200倍的时候，结果还是很均衡的。