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在大型分布式應(yīng)用系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫往往是承擔(dān)最重要的角色之一。由于數(shù)據(jù)的存儲容量逐步擴大，且對于讀寫的性能要求也越來越高，因此分庫分表成為很多企業(yè)實現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)庫的首選方案之一。然而，隨著業(yè)務(wù)的擴展和用戶量的增加，分庫分表逐漸暴露出了一些問題，例如新節(jié)點加入、節(jié)點失效和數(shù)據(jù)遷移等問題。因此，在分布式數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)高可用性和水平擴展變得尤為重要。
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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)庫拆表優(yōu)化方案中的應(yīng)用。
一致性哈希算法簡介
一致性哈希是一種基于哈希算法的負(fù)載均衡算法。它將整個哈希環(huán)看做一個環(huán)形空間，將數(shù)據(jù)節(jié)點和哈希值一同映射到這個空間中，如下圖所示。
在哈希環(huán)中，節(jié)點被標(biāo)識為P1，P2，P3…Pn，而數(shù)據(jù)則可以看做是離散的點(記作A–Z)。確定一個節(jié)點時，就會從它所在的位置開始，從順時針方向依次遍歷哈希環(huán)，直至找到之一個數(shù)據(jù)節(jié)點。這種明確的映射方式，使得當(dāng)一個節(jié)點失效時，它所負(fù)責(zé)的區(qū)域分布在新的節(jié)點空間中，且這個分布盡可能的均勻，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單，流程如下：
1. 根據(jù)節(jié)點的 IP、主機名等信息計算出一個哈希值。
2. 將哈希值映射到哈希環(huán)上進(jìn)行定位，通過順時針尋找節(jié)點，返回該節(jié)點的名字。
3. 對于數(shù)據(jù)的查詢和插入，采用同樣的方式進(jìn)行哈希定位，返回該定位點右側(cè)的節(jié)點，將數(shù)據(jù)插入該節(jié)點所管理的數(shù)據(jù)上。
目前，一致性哈希算法的優(yōu)點非常顯著：
– 減少數(shù)據(jù)節(jié)點的增減帶來的影響；
– 平衡負(fù)載，避免單個節(jié)點壓力過大的問題；
– 單調(diào)性，保證節(jié)點增減后數(shù)據(jù)分布的連續(xù)性；
– 可擴展性，適用于分布式系統(tǒng)；
– 支持虛擬節(jié)點技術(shù)，提高負(fù)載均衡能力。
一致性哈希在數(shù)據(jù)庫拆表優(yōu)化方案中的應(yīng)用
將分庫分表的思想應(yīng)用到一致性哈希中，就能建立一個節(jié)點與數(shù)據(jù)表的映射，分散每個數(shù)據(jù)節(jié)點的訪問壓力。并且，為了避免節(jié)點失效的問題，一致性哈希對節(jié)點進(jìn)行了虛擬化處理，通過在一個節(jié)點上映射出多個虛擬節(jié)點，并且通過將數(shù)據(jù)和查詢操作隨機分發(fā)至這些虛擬節(jié)點之間，從而實現(xiàn)負(fù)載均衡和容錯性。
1. 節(jié)點的增減
在傳統(tǒng)的分庫分表方案中，當(dāng)節(jié)點需要進(jìn)行增加或者刪除時，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)點入到環(huán)形的空間中，在對應(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，而不必對原有的數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的遷移操作。
2. 節(jié)點失效
在任何分布式系統(tǒng)中，節(jié)點的失效都是不可避免的。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在節(jié)點失效時，由于不能保障數(shù)據(jù)的連續(xù)性，因此系統(tǒng)會出現(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)存儲在集群中最近的節(jié)點上，因此在節(jié)點失效時，僅僅需要將其所管轄的數(shù)據(jù)遷移到下一個可用節(jié)點即可。這樣就省去了原有分配的信息，同時避免了數(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)點上，也能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)的動態(tài)平衡調(diào)度。由于其有單調(diào)性，在節(jié)點的增加和減少的過程中，數(shù)據(jù)的分布不會有過度的變化，可以做到近乎平滑的數(shù)據(jù)遷移。這讓系統(tǒng)在動態(tài)變化時，能夠逐步恢復(fù)數(shù)據(jù)的平衡狀態(tài)，同時避免了數(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)庫的有效方案，并且擁有較高的性能表現(xiàn)。在實際應(yīng)用場景中，一致性哈希算法在節(jié)點的增減、節(jié)點失效以及負(fù)載均衡等方面都得出了獨特的貢獻(xiàn)。如果你正在思考數(shù)據(jù)庫拆表優(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. 初始化的時候生成分片數(shù)量 X × 環(huán)割數(shù)量 N 的固定方式編號的字符串，例如 SHARD-1-NODE-1，并計算所有 X×N 個字符串的所有 hash 值。
2. 將所有計算出來的 hash 值放到一個排序的 Map 中，并將其中的所有元素進(jìn)行排序。
3. 輸入字符串的時候計算輸入字符串的 hash 值，查看 hash 值介于哪兩個元素之間，取小于 hash 值的那個元素對應(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)落在每一個節(jié)點的概率進(jìn)行平均分配。
2. 對于輸入的字符串進(jìn)行計算 hash 值，通過判斷每次產(chǎn)生的偽隨機值是否小于當(dāng)前判定的節(jié)點 1/x，最終取捕獲節(jié)點編號更大的作為數(shù)據(jù)的落點。3. 在實際使用中使用倒數(shù)的方法從更大節(jié)點值進(jìn)行反向判斷，一旦當(dāng)產(chǎn)生的偽隨機值大于 x 則判定此節(jié)點 x 作為數(shù)據(jù)的落點。
數(shù)據(jù)比較
下面將通過測試對環(huán)割法和跳躍法的性能及均衡性進(jìn)行對比，說明 DBLE 為何使用跳躍法代替了環(huán)割法。
數(shù)據(jù)源：現(xiàn)場數(shù)據(jù)條
測試經(jīng)過：
1. 通過各自的測試方法執(zhí)行對于測試數(shù)據(jù)的分片任務(wù)。
2. 測試方法：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)，所以測試過程只能使用 2 的指數(shù)形式進(jìn)行測試，并在 PartitionByString 方法進(jìn)行測試的時候不對于 MAC 地址進(jìn)行截斷，取全量長度進(jìn)行測試。
一致性哈?；窘鉀Q了在P2P環(huán)境中最為關(guān)鍵的問題——如何在動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲蟹植即鎯吐酚伞Ｃ總€節(jié)點僅需維護(hù)少量相鄰節(jié)點的信息，并且在節(jié)點加入/退出系統(tǒng)時，僅有相關(guān)的少量節(jié)點參與到拓?fù)涞木S護(hù)中。所有這一切使得一致性哈希成為之一個實用的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)點總數(shù))才能到達(dá)被查詢的節(jié)點。不難想象，當(dāng)系統(tǒng)規(guī)模非常大時，節(jié)點數(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。換個角度來看，即使用戶能夠忍受漫長的時延，查詢過程中產(chǎn)生的大量消息也會給網(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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