使用一致性哈希解决哈希分片负载均衡的扩展性问题
声明:本文的图全部源于:小林coding
上来咱先说,一致性哈希是应对分布式系统的算法
假设有一个负载均衡问题,也就是大批流量来请求,那怎么分配这些流量?
随机?还是挨个轮询?
这都可以,甚至不同机器的配置不同,可以根据配置分配权重,然后分发流量
但是流量可以如此,数据呢?有亿级数据,如何拆分,使得访问请求不会造成数据库崩掉?
通常来讲可以范围分片或者哈希分片,将数据拆分到不同的存储节点上去。假定选择ID,那有可能热点数据集中到同一张表里了,没起到分摊访问数据库流量的作用。哈希分片确实是一种可以均匀分散数据到不同节点上的算法。举个例子:

但哈希分片有一个致命问题,那就是扩展性不好,假设新增节点或者删除节点都要重新计算全部数据的哈希索引,也就是全量数据迁移:

解决方案也有,那就是一致性哈希,一致哈希算法是对 2^32 进行取模运算,是一个固定的值。可以想象有一个圈,存储节点做哈希,比如根据节点的 IP 地址进行哈希。然后数据也做哈希,然后顺时针找到的第一个存储节点就是这个数据被分到的存储节点:

这样不论是新增节点还是删除节点都可以只迁移部分数据了:


这样虽然解决了扩展性问题,但是难保会有存储节点映射不均匀的情况发生:

引入更多节点就可以把这个圆环更好的分割了,那么就可以将数据均匀的分散了,可是我们没有那么多机器啊,怎么增多存储节点?
答案就是引入虚拟节点,映射到圆环上的是虚拟节点,而每个真实节点可以被若干虚拟节点映射到:

当某个真实节点被移除时,该节点的多个虚拟节点均会移除。
还可以为硬件配置更好的节点增加权重,比如对权重更高的节点增加更多的虚拟机节点。
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