三分钟看懂一致性哈希算法

受一篇“五分钟看懂”的启发，来个哗众取宠的标题

一致性哈希算法，作为分布式计算的数据分配参考，比传统的取模，划段都好很多。

在电信计费中，可以作为多台消息接口机和在线计费主机的分配算法，根据session_id来分配，这样当计费主机动态伸缩的时候，因为session_id缓存缺失而需要放通的会话，会明显减少。

传统的取模方式

例如10条数据，3个节点，如果按照取模的方式，那就是

node a: 0,3,6,9

node b: 1,4,7

node c: 2,5,8

 

当增加一个节点的时候，数据分布就变更为

node a:0,4,8

node b:1,5,9

node c: 2,6

node d: 3,7

 

总结：数据3,4,5,6,7,8,9在增加节点的时候，都需要做搬迁，成本太高

 

一致性哈希方式

最关键的区别就是，对节点和数据，都做一次哈希运算，然后比较节点和数据的哈希值，数据取和节点最相近的节点做为存放节点。这样就保证当节点增加或者减少的时候，影响的数据最少。

还是拿刚刚的例子，（用简单的字符串的ascii码做哈希key）：

十条数据，算出各自的哈希值

0：192

1：196

2：200

3：204

4：208

5：212

6：216

7：220

8：224

9：228

 

有三个节点，算出各自的哈希值

node a: 203

node g: 209

node z: 228

 

这个时候比较两者的哈希值，如果大于228，就归到前面的203，相当于整个哈希值就是一个环，对应的映射结果：

node a: 0,1,2

node g: 3,4

node z: 5,6,7,8,9

 

这个时候加入node n, 就可以算出node n的哈希值：

node n: 216

 

这个时候对应的数据就会做迁移：

node a: 0,1,2

node g: 3,4

node n: 5,6

node z: 7,8,9

 

这个时候只有5和6需要做迁移

另外，这个时候如果只算出三个哈希值，那再跟数据的哈希值比较的时候，很容易分得不均衡，因此就引入了虚拟节点的概念，通过把三个节点加上ID后缀等方式，每个节点算出n个哈希值，均匀的放在哈希环上，这样对于数据算出的哈希值，能够比较散列的分布（详见下面代码中的replica）

 

通过这种算法做数据分布，在增减节点的时候，可以大大减少数据的迁移规模。

 

下面转载的哈希代码，已经将gen_key改成上述描述的用字符串ascii相加的方式，便于测试验证。

import md5class HashRing(object):    def __init__(self, nodes=None, replicas=3):        """Manages a hash ring.        `nodes` is a list of objects that have a proper __str__ representation.        `replicas` indicates how many virtual points should be used pr. node,        replicas are required to improve the distribution.        """        self.replicas = replicas        self.ring = dict()        self._sorted_keys = []        if nodes:            for node in nodes:                self.add_node(node)    def add_node(self, node):        """Adds a `node` to the hash ring (including a number of replicas).        """        for i in xrange(0, self.replicas):            key = self.gen_key('%s:%s' % (node, i))            print "node %s-%s key is %ld" % (node, i, key)            self.ring[key] = node            self._sorted_keys.append(key)        self._sorted_keys.sort()    def remove_node(self, node):        """Removes `node` from the hash ring and its replicas.        """        for i in xrange(0, self.replicas):            key = self.gen_key('%s:%s' % (node, i))            del self.ring[key]            self._sorted_keys.remove(key)    def get_node(self, string_key):        """Given a string key a corresponding node in the hash ring is returned.        If the hash ring is empty, `None` is returned.        """        return self.get_node_pos(string_key)[0]    def get_node_pos(self, string_key):        """Given a string key a corresponding node in the hash ring is returned        along with it's position in the ring.        If the hash ring is empty, (`None`, `None`) is returned.        """        if not self.ring:            return None, None        key = self.gen_key(string_key)        nodes = self._sorted_keys        for i in xrange(0, len(nodes)):            node = nodes[i]            if key <= node:                print "string_key %s key %ld" % (string_key, key)                 print "get node %s-%d " % (self.ring[node], i)                return self.ring[node], i        return self.ring[nodes[0]], 0    def print_ring(self):        if not self.ring:            return None, None        nodes = self._sorted_keys        for i in xrange(0, len(nodes)):            node = nodes[i]            print "ring slot %d is node %s, hash vale is %s" % (i, self.ring[node], node)    def get_nodes(self, string_key):        """Given a string key it returns the nodes as a generator that can hold the key.        The generator is never ending and iterates through the ring        starting at the correct position.        """        if not self.ring:            yield None, None        node, pos = self.get_node_pos(string_key)        for key in self._sorted_keys[pos:]:            yield self.ring[key]        while True:            for key in self._sorted_keys:                yield self.ring[key]    def gen_key(self, key):        """Given a string key it returns a long value,        this long value represents a place on the hash ring.        md5 is currently used because it mixes well.        """        m = md5.new()        m.update(key)        return long(m.hexdigest(), 16)        """        hash = 0        for i in xrange(0, len(key)):            hash += ord(key[i])         return hash        """memcache_servers = ['a',                   'g',                    'z']ring = HashRing(memcache_servers,1)ring.print_ring()server = ring.get_node('0000')server = ring.get_node('1111')server = ring.get_node('2222')server = ring.get_node('3333')server = ring.get_node('4444')server = ring.get_node('5555')server = ring.get_node('6666')server = ring.get_node('7777')server = ring.get_node('8888')server = ring.get_node('9999')print '----------------------------------------------------------'memcache_servers = ['a',                   'g',                   'n',                    'z']ring = HashRing(memcache_servers,1)ring.print_ring()server = ring.get_node('0000')server = ring.get_node('1111')server = ring.get_node('2222')server = ring.get_node('3333')server = ring.get_node('4444')server = ring.get_node('5555')server = ring.get_node('6666')server = ring.get_node('7777')server = ring.get_node('8888')server = ring.get_node('9999')