分布式基石算法一致性hash

用户11547645

发布于 2025-03-07 16:14:56

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什么是一致性hash 算法

首先摘抄一段维基百科的定义

一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对𝐾/𝑛 个关键字重新映射，其中 𝐾 是关键字的数量，𝑛是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 --- wikipedia

分布式系统中, 一致性hash无处不在，CDN，KV，负载均衡等地方都有它的影子，是分布式系统的基石算法之一。一致性hash 有以下几个优点。

均衡负载： 一致性哈希算法能够将数据在节点上均匀分布。
扩展性： 在一致性哈希算法中，当节点数量增加或减少时，只有部分数据需要重新映射，系统能够进行水平扩展更容易，可以增加节点数量以应对更大的负载需求；
减少数据迁移： 相比传统的哈希算法，一致性哈希算法在节点增减时需要重新映射的数据量较少，可以大幅降低数据迁移的开销，减少系统的不稳定性和延迟；本篇文章的目标就是学习一致性hash 算法以及它的简单实现。

This article is first published in the medium MPP plan. If you are a medium user, please follow me in medium[1]. Thank you very much.

一致性hash算法的原理

基本一致性hash 算法

最基础的一致性 hash 算法就是把节点直接分布到环上，从而划分出值域， key 经过 hash( x ) 之后，落到不同的值域，则由对应的节点处理。最常见的值域空间大小是：2^32 - 1，节点落到这个空间，来划分不同节点所属的值域。如图所示。

Node A 存储的 hash 范围为 [0,2^12) . Node B 存储的 hash 范围为 [2^12,2^28) . Node C 存储的 hash 范围为 [2^28,0) . 上述基本的一致性哈希算法有明显的缺点：

随机分布节点的方式使得很难均匀的分布哈希值域，从上面可以看出，三个节点存储的数据不均匀。
在动态增加节点后，原先的分布就算均匀也很难再继续保证均匀；
增删节点带来的一个较为严重的缺点是：
1. 当一个节点异常时，该节点的压力全部转移到相邻的一个节点；
2. 当一个新节点加入时只能为一个相邻节点分摊压力；

虚拟节点

Go语言之父 rob pike 曾经说过 计算机领域里，没有什么问题是加一层间接寻址解决不了的. 一致性hash 也是一样。如果三个节点存在不均衡的问题，那么我们就把他虚拟成N个节点。A[a1,a2....a1024], 然后将他们映射到hash_ring 上，就是这样样子的。

每个虚拟节点都有对应的hash区间。负责一段key，然后根据虚拟node 的名字找到对应的物理node读写数据。引入虚拟节点后，就完美的解决了上面的三个问题。 4. 只要我们的虚拟节点足够多，各个节点的数据就能平衡，（⚠️：这个在工程上是有代价的） 5. 如果一个节点宕机了，它的数据会均衡的分布到整个集群所有节点，同理，新增的节点也能负担所有节点的压力。

Go语言实现

完整的代码：https://github.com/hxzhouh/blog-example/tree/main/Distributed/consistent_hashing[2] 首先定义一个hash_ring, 使用 crc32.ChecksumIEEE 作为默认的hash function

type VirtualNode struct {   // 虚拟节点
    Hash uint32
    Node *Node  
}
type Node struct {   // 物理节点
    ID   string
    Addr string
}
type HashRing struct {
    Nodes        map[string]*Node
    VirtualNodes []VirtualNode. 
    mu           sync.Mutex
    hash         HashFunc
}
funcNewHashRing(hash HashFunc) *HashRing {  
if hash == nil {  
       hash = crc32.ChecksumIEEE  
    }  
return &HashRing{  
       Nodes:        make(map[string]*Node),  
       VirtualNodes: make([]VirtualNode, 0),  
       hash:         hash,  
    }  
}

我们来看一下怎么添加节点：

func (hr *HashRing) AddNode(node *Node) {  
    hr.mu.Lock()  
defer hr.mu.Unlock()  

    hr.Nodes[node.ID] = node  
for i := 0; i < VirtualNodesPerNode; i++ {  
       virtualNodeID := fmt.Sprintf("%s-%d", node.ID, i)  
       hash := hr.hash([]byte(virtualNodeID))  
       hr.VirtualNodes = append(hr.VirtualNodes, VirtualNode{Hash: hash, Node: node})  
    }  
    sort.Slice(hr.VirtualNodes, func(i, j int)bool {  
return hr.VirtualNodes[i].Hash < hr.VirtualNodes[j].Hash  
    })  
}

我们每添加一个节点，就要创建对应数量的虚拟节点，并且要保证虚拟节点有序（这样才能查找）同样，remove 的时候，也需要删除虚拟节点

func (hr *HashRing) RemoveNode(nodeID string) {  
    hr.mu.Lock()  
defer hr.mu.Unlock()  

delete(hr.Nodes, nodeID)  
    virtualNodes := make([]VirtualNode, 0)  
for _, vn := range hr.VirtualNodes {  
if vn.Node.ID != nodeID {  
          virtualNodes = append(virtualNodes, vn)  
       }  
    }  
    hr.VirtualNodes = virtualNodes  
}

查询的时候，我们先找到对应的虚拟节点，然后再根据虚拟节点找到对应的物理节点

func (hr *HashRing) GetNode(key string) *Node {  
    hr.mu.Lock()  
defer hr.mu.Unlock()  

iflen(hr.VirtualNodes) == 0 {  
returnnil
    }  

    hash := hr.hash([]byte(key))  
    idx := sort.Search(len(hr.VirtualNodes), func(i int)bool {  
return hr.VirtualNodes[i].Hash >= hash  
    })  
if idx == len(hr.VirtualNodes) {  
       idx = 0
    }  

return hr.VirtualNodes[idx].Node  
}

最后我们来看看，业务如何使用这个hash_ring

type KVSystem struct {  
    hashRing *HashRing  
    kvStores map[string]*kvstorage.KVStore  
}  

funcNewKVSystem(nodes int) *KVSystem {  
    hashRing := NewHashRing(crc32.ChecksumIEEE)  
for i := 0; i < nodes; i++ {  // init node
       node := &Node{  
          ID:   fmt.Sprintf("Node%d", i),  
          Addr: fmt.Sprintf("192.168.1.%d", i+1),  
       }  
       hashRing.AddNode(node)  
    }  
    kvStores := make(map[string]*kvstorage.KVStore)   //init storage
for id := range hashRing.Nodes {  
       kvStores[id] = kvstorage.NewKVStore()  
    }  
return &KVSystem{  
       hashRing: hashRing,  
       kvStores: kvStores,  
    }  
}  

func(kv *KVSystem) Get(key string) (string, bool) {   //get value
    node := kv.hashRing.GetNode(key)  
return kv.kvStores[node.ID].Get(key)  
}  

func(kv *KVSystem) Set(key string, value string) {  // set value 
    node := kv.hashRing.GetNode(key)  
    kv.kvStores[node.ID].Set(key, value)  
}  

func(kv *KVSystem) Delete(key string) {  
    node := kv.hashRing.GetNode(key)  
    kv.kvStores[node.ID].Delete(key)  
}  
// DeleteNode 需要将存储在节点上的数据重新分配。
func(kv *KVSystem) DeleteNode(nodeID string) {   
    allData := kv.kvStores[nodeID].GetAll()  
    kv.hashRing.RemoveNode(nodeID)  
delete(kv.kvStores, nodeID)  
for key, value := range allData {  
       kv.Set(key, value)  
    }  
}  

func(kv *KVSystem) AddNode() {  
    node := &Node{  
       ID:   fmt.Sprintf("Node%d", len(kv.hashRing.Nodes)),  
       Addr: fmt.Sprintf("192.168.1.%d", len(kv.hashRing.Nodes)+1),  
    }  
    kv.hashRing.AddNode(node)  
    kv.kvStores[node.ID] = kvstorage.NewKVStore()  
}

这样我们就实现了一个最简单的基于一致性hash的kv 存储，是不是特别简单? 但是它却支撑了我们整个网络世界的运转。