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当在需要将数据分发到多个数据库/缓存#xff0c;或将请求分发给多个服务节点时#xff0c;不可避免的会遇到以下问题#xff1a; 如何将数据均匀的分散到各个节点中#xff0c;并且尽量的在加减节点时能使受影响的数据最少。
选择节点的方法
随机放置
从多个节点…前言
当在需要将数据分发到多个数据库/缓存或将请求分发给多个服务节点时不可避免的会遇到以下问题 如何将数据均匀的分散到各个节点中并且尽量的在加减节点时能使受影响的数据最少。
选择节点的方法
随机放置
从多个节点中随机挑选一个实现简单但不能做到数据均匀分布到每个节点
Hash
将数据的key按 index hash(key) % N选择节点。N代表有N个节点。此方法能将数据均匀的分发给每个节点但在添加或修改节点时即N发生变换时所有数据都需要重新计算扩展性差
一致性Hash
一致性Hash算法通过一个叫一致性Hash环的数据结构实现KEY到节点的映射。
将节点的唯一标识ip, hostname计算节点的hash值并根据hash值将节点放置到放置到Hash环上。
随后用同样的hash函数计算key数据的hash值将数据放置到Hash环顺时针找到离数据最近的节点此节点即为数据的接受节点。如图key1所属节点为Node2
容错性
假设Node1宕机key3的所属节点变为Node2其他数据无需修改。当节点足够多时某个节点宕机只会影响小部分的数据保证了较好的容错性
扩展性
当加入新的节点Node4时key3的所属节点变为Node4其他数据无需修改。同样保证了只修改小部分数据有较好的扩展性
虚拟节点
上述描述的算法仍然存在问题当节点较少时会出现数据分布不均匀的情况 多数key都在Node1只有少部分在Node2 计算机领域有句话计算机的任何问题都可以通过增加一个虚拟层来解决 解决上述一致性Hash算法带来的负载不均衡问题可以通过虚拟层的手段 将每个真实节点虚拟为一组虚拟节点将虚拟节点放入Hash环key在换上先找到虚拟节点再得到真实节点信息。 如图将每个节点虚拟为两个虚拟节点
Node1: VNode10VNode11Node2: VNode20VNode21
在原有的基础上多一步由虚拟节点映射到实际节点的步骤即可让少量节点也能满足均匀性。
