Redis一致性hash算法

一、Redis集群的使用

我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最简单的方式我们会做主从复制,组成Master-Master或者Master-Slave的形式,或者搭建Redis集群,进行数据的读写分离,类似于数据库的主从复制和读写分离。如下所示:

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同样类似于数据库,当单表数据大于500W的时候需要对其进行分库分表,当数据量很大的时候(标准可能不一样,要看Redis服务器容量)我们同样可以对Redis进行类似的操作,就是分库分表。

假设,我们有一个社交网站,需要使用Redis存储图片资源,存储的格式为键值对,key值为图片名称,value为该图片所在文件服务器的路径,我们需要根据文件名查找该文件所在文件服务器上的路径,数据量大概有2000W左右,按照我们约定的规则进行分库,规则就是随机分配,我们可以部署8台缓存服务器,每台服务器大概含有500W条数据,并且进行主从复制,示意图如下:

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由于规则是随机的,所有我们的一条数据都有可能存储在任何一组Redis中,例如上图我们用户查找一张名称为”a.png”的图片,由于规则是随机的,我们不确定具体是在哪一个Redis服务器上的,因此我们需要进行1、2、3、4,4次查询才能够查询到(也就是遍历了所有的Redis服务器),这显然不是我们想要的结果,有了解过的小伙伴可能会想到,随机的规则不行,可以使用类似于数据库中的分库分表规则:按照Hash值、取模、按照类别、按照某一个字段值等等常见的规则就可以出来了!好,按照我们的主题,我们就使用Hash的方式。

二、为Redis集群使用Hash

可想而知,如果我们使用Hash的方式,每一张图片在进行分库的时候都可以定位到特定的服务器,示意图如下:

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上图中,假设我们查找的是”a.png”,由于有4台服务器(排除从库),因此公式为hash(a.png) % 4 = 2 ,可知定位到了第2号服务器,这样的话就不会遍历所有的服务器,大大提升了性能!

三、使用Hash的问题

上述的方式虽然提升了性能,我们不再需要对整个Redis服务器进行遍历!但是,使用上述Hash算法进行缓存时,会出现一些缺陷,主要体现在服务器数量变动的时候,所有缓存的位置都要发生改变!

一般算法:

对对象先hash然后对redis数量取模,如果结果是0就存在0的节点上。
  1、2同上,假设有0-3四个redis节点、20个数据:

image.png

进行取模后分布如下:

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现在因为压力过大需要扩容,增加一台redis4、第五个节点:

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现在只有4个节点还能够命中。命中率是:4/20 = 20%,命中率极其低下。(redis肯定是不会这样用的)

试想一下,如果4台缓存服务器已经不能满足我们的缓存需求,那么我们应该怎么做呢?很简单,多增加几台缓存服务器不就行了!假设:我们增加了一台缓存服务器,那么缓存服务器的数量就由4台变成了5台。那么原本hash(a.png) % 4 = 2 的公式就变成了hash(a.png) % 5 = ? , 可想而知这个结果肯定不是2的,这种情况带来的结果就是当服务器数量变动时,所有缓存的位置都要发生改变!换句话说,当服务器数量发生改变时,所有缓存在一定时间内是失效的,当应用无法从缓存中获取数据时,则会向后端数据库请求数据(还记得上一篇的《缓存雪崩》吗?)!

同样的,假设4台缓存中突然有一台缓存服务器出现了故障,无法进行缓存,那么我们则需要将故障机器移除,但是如果移除了一台缓存服务器,那么缓存服务器数量从4台变为3台,也是会出现上述的问题!

所以,我们应该想办法不让这种情况发生,但是由于上述Hash算法本身的缘故,使用取模法进行缓存时,这种情况是无法避免的,为了解决这些问题,Hash一致性算法(一致性Hash算法)诞生了!

四、一致性Hash算法的神秘面纱

一致性Hash算法也是使用取模的方法,只是,刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模,而一致性Hash算法是对232取模,什么意思呢?简单来说,一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,如假设某哈希函数H的值空间为0-232-1(即哈希值是一个32位无符号整形),整个哈希环如下:

image

整个空间按顺时针方向组织,圆环的正上方的点代表0,0点右侧的第一个点代表1,以此类推,2、3、4、5、6……直到232-1,也就是说0点左侧的第一个点代表232-1, 0和232-1在零点中方向重合,我们把这个由232个点组成的圆环称为Hash环。

下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希,具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置,这里假设将上文中四台服务器使用IP地址哈希后在环空间的位置如下:

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接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器:将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值,并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器!

例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象,经过哈希计算后,在环空间上的位置如下:

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根据一致性Hash算法,数据A会被定为到Node A上,B被定为到Node B上,C被定为到Node C上,D被定为到Node D上。

五、一致性Hash算法的容错性和可扩展性

现假设Node C不幸宕机,可以看到此时对象A、B、D不会受到影响,只有C对象被重定位到Node D。一般的,在一致性Hash算法中,如果一台服务器不可用,则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它不会受到影响,如下所示:

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下面考虑另外一种情况,如果在系统中增加一台服务器Node X,如下图所示:

image

此时对象Object A、B、D不受影响,只有对象C需要重定位到新的Node X !一般的,在一致性Hash算法中,如果增加一台服务器,则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它数据也不会受到影响。

综上所述,一致性Hash算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据,具有较好的容错性和可扩展性。

六、Hash环的数据倾斜问题

一致性Hash算法在服务节点太少时,容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜(被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上)问题,例如系统中只有两台服务器,其环分布如下:

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此时必然造成大量数据集中到Node A上,而只有极少量会定位到Node B上。为了解决这种数据倾斜问题,一致性Hash算法引入了虚拟节点机制,即对每一个服务节点计算多个哈希,每个计算结果位置都放置一个此服务节点,称为虚拟节点。具体做法可以在服务器IP或主机名的后面增加编号来实现。

例如上面的情况,可以为每台服务器计算三个虚拟节点,于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“Node B#3”的哈希值,于是形成六个虚拟节点:

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同时数据定位算法不变,只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射,例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。在实际应用中,通常将虚拟节点数设置为32甚至更大,因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。

七、总结

上文中,我们一步步分析了什么是一致性Hash算法,主要是考虑到分布式系统每个节点都有可能失效,并且新的节点很可能动态的增加进来的情况,如何保证当系统的节点数目发生变化的时候,我们的系统仍然能够对外提供良好的服务,这是值得考虑的!


代码实现

本机部署多个Redis节点

要对一致性Hash进行验证,要做好准备工作,最直接地,首先要有一个Redis集群。这里我通过使用在本机上部署多个Redis实例指向不同端口来模拟这一形态。

建立项目目录:$ mkdir redis-conf
之后将redis的配置copy一份过来并复制为5份,分别命名为redis-6379.conf~redis-6383.conf。

需要对其内容进行一些修改才能正常启动,分别找到配置文件中的如下两行并对数字进行相应修改。

port 6379
pidfile /var/run/redis_6379.pid

然后就可以分别启动了:redis-server ./redis-6379 &
可以使用redis-cli -p 6379来指定连接的redis-server。
不妨进行一次尝试,比如在6379设置key 1 2,而到6380 get 1只能得到nil,说明它们是各自工作的,已经满足可以测试的条件。

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代码实现

先说一下思路。
部署4个节点,从6379到6382,通过一致性Hash算法,将key: 0~99999共100000个key分别set到这4个服务器上,然后再部署一个节点6383,这时再从0到99999开始get一遍,统计get到的次数来验证命中率是否为期望的80%(4/5)。

一致性Hash算法的实现严重借鉴了这篇文章,使用红黑树来做数据结构,来实现log(n)的查找时间复杂度,使用FNV1_32_HASH哈希算法来尽可能使key与节点分布得更加均匀,引入了虚拟节点,来做负载均衡。
建议读者详细看下这篇文章,里面的讲解非常详细易懂。

下面是我改写过后的代码:

package org.guerbai.io.jedistry;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.*;

class JedisProxy {

   private static String[][] redisNodeList = {
           {"localhost", "6379"},
           {"localhost", "6380"},
           {"localhost", "6381"},
           {"localhost", "6382"},
   };

   private static Map<String, Jedis> serverConnectMap = new HashMap<>();

   private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<>();

   private static final int VIRTUAL_NODES = 100;

   static
   {
       for (String[] str: redisNodeList)
       {
           addServer(str[0], str[1]);
       }
       System.out.println();
   }

   private static int getHash(String str)
   {
       final int p = 16777619;
       int hash = (int)2166136261L;
       for (int i = 0; i < str.length(); i++)
           hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
       hash += hash << 13;
       hash ^= hash >> 7;
       hash += hash << 3;
       hash ^= hash >> 17;
       hash += hash << 5;

       // 如果算出来的值为负数则取其绝对值
       if (hash < 0)
           hash = Math.abs(hash);
       return hash;
   }

   private static String getServer(String node)
   {
       // 得到带路由的结点的Hash值
       int hash = getHash(node);
       // 得到大于该Hash值的所有Map
       SortedMap<Integer, String> subMap =
               virtualNodes.tailMap(hash);
       // 第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
       if (subMap.isEmpty()) {
           subMap = virtualNodes.tailMap(0);
       }
       Integer i = subMap.firstKey();
       // 返回对应的虚拟节点名称,这里字符串稍微截取一下
       String virtualNode = subMap.get(i);
       return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));
   }

   public static void addServer(String ip, String port) {
       for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++)
       {
           String virtualNodeName = ip + ":" + port + "&&VN" + String.valueOf(i);
           int hash = getHash(virtualNodeName);
           System.out.println("虚拟节点[" + virtualNodeName + "]被添加, hash值为" + hash);
           virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);
       }
       serverConnectMap.put(ip+":"+port, new Jedis(ip, Integer.parseInt(port)));
   }

   public String get(String key) {
       String server = getServer(key);
       Jedis serverConnector = serverConnectMap.get(server);
       if (serverConnector.get(key) == null) {
           System.out.println(key + "not in host: " + server);
       }
       return serverConnector.get(key);
   }

   public void set(String key, String value) {
       String server = getServer(key);
       Jedis serverConnector = serverConnectMap.get(server);
       serverConnector.set(key, value);
       System.out.println("set " + key + " into host: " + server);
   }

   public void flushdb() {
       for (String str: serverConnectMap.keySet()) {
           System.out.println("清空host: " + str);
           serverConnectMap.get(str).flushDB();
       }
   }

   public float targetPercent(List<String> keyList) {
       int mingzhong = 0;
       for (String key: keyList) {
           String server = getServer(key);
           Jedis serverConnector = serverConnectMap.get(server);
           if (serverConnector.get(key) != null) {
               mingzhong++;
           }
       }
       return (float) mingzhong / keyList.size();
   }

}

public class ConsistencyHashDemo {

   public static void main(String[] args) {
       JedisProxy jedis = new JedisProxy();
       jedis.flushdb();
       List<String> keyList = new ArrayList<>();
       for (int i=0; i<100000; i++) {
           keyList.add(Integer.toString(i));
           jedis.set(Integer.toString(i), "value");
       }
       System.out.println("target percent before add a server node: " + jedis.targetPercent(keyList));
       JedisProxy.addServer("localhost", "6383");
       System.out.println("target percent after add a server node: " + jedis.targetPercent(keyList));
   }
}

首先,他的getServer方法会有些问题,当key大于最大的虚拟节点hash值时tailMap方法会返回空,找不到节点会报错,其实这时应该去找hash值最小的一个虚拟节点。我加了处理,把这个环连上了。
getHash方法为FNV1_32_HASH算法,可以不用太在意。
VIRTUAL_NODES的值比较重要,当节点数目较少时,虚拟节点数目越大,命中率越高。

在程序设计上也有很大的不同,我写了JedisProxy类,来做为client访问Redis的中间层,在该类的static块中利用服务器节点生成虚拟节点构造好红黑树,getServer里根据tailMap方法取出实际节点的地址,再由实际节点的地址直接拿到jedis对象,提供简单的get与set方法,先根据key拿特定的jedis对象,再进行get, set操作。

addServer静态方法给了其动态扩容的能力,可以看到在main方法中,通过调用JedisProxy.addServer("localhost", "6383")便直接增加了节点,不用停应用。
targetPercent方法是用来统计命中率用。

当虚拟节点为5时,命中率约为60%左右,把它加大到100后,可以到达预期的80%的命中率。

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作者:古二白
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来源:简书
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