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在大型分布式應(yīng)用系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫(kù)往往是承擔(dān)最重要的角色之一。由于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量逐步擴(kuò)大，且對(duì)于讀寫的性能要求也越來越高，因此分庫(kù)分表成為很多企業(yè)實(shí)現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的首選方案之一。然而，隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)展和用戶量的增加，分庫(kù)分表逐漸暴露出了一些問題，例如新節(jié)點(diǎn)加入、節(jié)點(diǎn)失效和數(shù)據(jù)遷移等問題。因此，在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)高可用性和水平擴(kuò)展變得尤為重要。
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一致性哈希算法就是一種解決這種問題的有效方案之一。接下來，我們將深入探討一致性哈希算法及其在數(shù)據(jù)庫(kù)拆表優(yōu)化方案中的應(yīng)用。
一致性哈希算法簡(jiǎn)介
一致性哈希是一種基于哈希算法的負(fù)載均衡算法。它將整個(gè)哈希環(huán)看做一個(gè)環(huán)形空間，將數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和哈希值一同映射到這個(gè)空間中，如下圖所示。
在哈希環(huán)中，節(jié)點(diǎn)被標(biāo)識(shí)為P1，P2，P3…Pn，而數(shù)據(jù)則可以看做是離散的點(diǎn)(記作A–Z)。確定一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，就會(huì)從它所在的位置開始，從順時(shí)針方向依次遍歷哈希環(huán)，直至找到之一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。這種明確的映射方式，使得當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，它所負(fù)責(zé)的區(qū)域分布在新的節(jié)點(diǎn)空間中，且這個(gè)分布盡可能的均勻，以此來保證負(fù)載均衡。
一致性哈希算法原理
一致性哈希算法的工作原理十分簡(jiǎn)單，流程如下：
1. 根據(jù)節(jié)點(diǎn)的 IP、主機(jī)名等信息計(jì)算出一個(gè)哈希值。
2. 將哈希值映射到哈希環(huán)上進(jìn)行定位，通過順時(shí)針尋找節(jié)點(diǎn)，返回該節(jié)點(diǎn)的名字。
3. 對(duì)于數(shù)據(jù)的查詢和插入，采用同樣的方式進(jìn)行哈希定位，返回該定位點(diǎn)右側(cè)的節(jié)點(diǎn)，將數(shù)據(jù)插入該節(jié)點(diǎn)所管理的數(shù)據(jù)上。
目前，一致性哈希算法的優(yōu)點(diǎn)非常顯著：
– 減少數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的增減帶來的影響；
– 平衡負(fù)載，避免單個(gè)節(jié)點(diǎn)壓力過大的問題；
– 單調(diào)性，保證節(jié)點(diǎn)增減后數(shù)據(jù)分布的連續(xù)性；
– 可擴(kuò)展性，適用于分布式系統(tǒng)；
– 支持虛擬節(jié)點(diǎn)技術(shù)，提高負(fù)載均衡能力。
一致性哈希在數(shù)據(jù)庫(kù)拆表優(yōu)化方案中的應(yīng)用
將分庫(kù)分表的思想應(yīng)用到一致性哈希中，就能建立一個(gè)節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)表的映射，分散每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的訪問壓力。并且，為了避免節(jié)點(diǎn)失效的問題，一致性哈希對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了虛擬化處理，通過在一個(gè)節(jié)點(diǎn)上映射出多個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)，并且通過將數(shù)據(jù)和查詢操作隨機(jī)分發(fā)至這些虛擬節(jié)點(diǎn)之間，從而實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡和容錯(cuò)性。
1. 節(jié)點(diǎn)的增減
在傳統(tǒng)的分庫(kù)分表方案中，當(dāng)節(jié)點(diǎn)需要進(jìn)行增加或者刪除時(shí)，需要重新映射大部分的原有數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)遷移的時(shí)間和資源成本變得非常高昂。而在一致性哈希算法中，新增節(jié)點(diǎn)入到環(huán)形的空間中，在對(duì)應(yīng)的哈希位置上，而數(shù)據(jù)的定位是基于哈希環(huán)位置計(jì)算的，因此數(shù)據(jù)的分布可以通過某些方式進(jìn)行優(yōu)化，而不必對(duì)原有的數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的遷移操作。
2. 節(jié)點(diǎn)失效
在任何分布式系統(tǒng)中，節(jié)點(diǎn)的失效都是不可避免的。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，由于不能保障數(shù)據(jù)的連續(xù)性，因此系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)下線或操作阻塞等異常情況。而一致性哈希算法則是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在集群中最近的節(jié)點(diǎn)上，因此在節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，僅僅需要將其所管轄的數(shù)據(jù)遷移到下一個(gè)可用節(jié)點(diǎn)即可。這樣就省去了原有分配的信息，同時(shí)避免了數(shù)據(jù)遷移的高昂成本。
3. 負(fù)載均衡
一致性哈希算法不僅可以將數(shù)據(jù)分布到不同的節(jié)點(diǎn)上，也能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)平衡調(diào)度。由于其有單調(diào)性，在節(jié)點(diǎn)的增加和減少的過程中，數(shù)據(jù)的分布不會(huì)有過度的變化，可以做到近乎平滑的數(shù)據(jù)遷移。這讓系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)變化時(shí)，能夠逐步恢復(fù)數(shù)據(jù)的平衡狀態(tài)，同時(shí)避免了數(shù)據(jù)遷移過程中產(chǎn)生的過度發(fā)送和沖突等問題。
結(jié)論
通過本文的介紹和分析，不難看出，一致性哈希算法是一種解決分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的有效方案，并且擁有較高的性能表現(xiàn)。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，一致性哈希算法在節(jié)點(diǎn)的增減、節(jié)點(diǎn)失效以及負(fù)載均衡等方面都得出了獨(dú)特的貢獻(xiàn)。如果你正在思考數(shù)據(jù)庫(kù)拆表優(yōu)化方案，那么一致性哈希算法就是一種值得你嘗試的選擇。
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環(huán)割法（一致性 hash）環(huán)割法的原理如下：
1. 初始化的時(shí)候生成分片數(shù)量 X × 環(huán)割數(shù)量 N 的固定方式編號(hào)的字符串，例如 SHARD-1-NODE-1，并計(jì)算所有 X×N 個(gè)字符串的所有 hash 值。
2. 將所有計(jì)算出來的 hash 值放到一個(gè)排序的 Map 中，并將其中的所有元素進(jìn)行排序。
3. 輸入字符串的時(shí)候計(jì)算輸入字符串的 hash 值，查看 hash 值介于哪兩個(gè)元素之間，取小于 hash 值的那個(gè)元素對(duì)應(yīng)的分片為數(shù)據(jù)的分片。
跳躍法（jumpstringhash）跳躍法的原理如下：1. 根據(jù)公式：
將數(shù)據(jù)落在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率進(jìn)行平均分配。
2. 對(duì)于輸入的字符串進(jìn)行計(jì)算 hash 值，通過判斷每次產(chǎn)生的偽隨機(jī)值是否小于當(dāng)前判定的節(jié)點(diǎn) 1/x，最終取捕獲節(jié)點(diǎn)編號(hào)更大的作為數(shù)據(jù)的落點(diǎn)。3. 在實(shí)際使用中使用倒數(shù)的方法從更大節(jié)點(diǎn)值進(jìn)行反向判斷，一旦當(dāng)產(chǎn)生的偽隨機(jī)值大于 x 則判定此節(jié)點(diǎn) x 作為數(shù)據(jù)的落點(diǎn)。
數(shù)據(jù)比較
下面將通過測(cè)試對(duì)環(huán)割法和跳躍法的性能及均衡性進(jìn)行對(duì)比，說明 DBLE 為何使用跳躍法代替了環(huán)割法。
數(shù)據(jù)源：現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)條
測(cè)試經(jīng)過：
1. 通過各自的測(cè)試方法執(zhí)行對(duì)于測(cè)試數(shù)據(jù)的分片任務(wù)。
2. 測(cè)試方法：記錄分片結(jié)果的方差；記錄從開始分片至分片結(jié)束的時(shí)間；記錄分片結(jié)果與平均數(shù)的更大差值。
3. 由于在求模法 PartitionByString 的方法中要求分片的數(shù)量是 1024 的因數(shù)，所以測(cè)試過程只能使用 2 的指數(shù)形式進(jìn)行測(cè)試，并在 PartitionByString 方法進(jìn)行測(cè)試的時(shí)候不對(duì)于 MAC 地址進(jìn)行截?cái)?，取全量長(zhǎng)度進(jìn)行測(cè)試。
一致性哈?；窘鉀Q了在P2P環(huán)境中最為關(guān)鍵的問題——如何在動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲蟹植即鎯?chǔ)和路由。每個(gè)節(jié)點(diǎn)僅需維護(hù)少量相鄰節(jié)點(diǎn)的信息，并且在節(jié)點(diǎn)加入/退出系統(tǒng)時(shí)，僅有相關(guān)的少量節(jié)點(diǎn)參與到拓?fù)涞木S護(hù)中。所有這一切使得一致性哈希成為之一個(gè)實(shí)用的DHT算法。
但是一致性哈希的路由算法尚有不足之處。在查詢過程中，查詢消息要經(jīng)過O(N)步(O(N)表示與N成正比關(guān)系，N代表系統(tǒng)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)總數(shù))才能到達(dá)被查詢的節(jié)點(diǎn)。不難想象，當(dāng)系統(tǒng)規(guī)模非常大時(shí)，節(jié)點(diǎn)數(shù)量可能超過百萬，這樣的查詢效率顯然難以滿足使用的需要。換個(gè)角度來看，即使用戶能夠忍受漫長(zhǎng)的時(shí)延，查詢過程中產(chǎn)生的大量消息也會(huì)給網(wǎng)絡(luò)帶來不必要的負(fù)荷。
英文解釋
Consistent hashing is a scheme that provides hash table functionality in a way that the addition or removal of one slot does not significantly change the mapping of keys to slots.
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