用韩信三技能，讲清楚一致性哈希

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2021-04-15

用韩信三技能，讲清楚一致性哈希

作者 | 悟空聊架构

来源 | 悟空聊架构

头图 | 下载于视觉中国

韩信点兵的成语来源淮安民间传说。常与多多益善搭配，寓意越多越好。我们来看下主公刘邦和韩信大将军的对话。

刘邦：“你觉得我可以带兵多少？”

韩信：“最多十万。”

刘邦不解的问：“那你呢？”

韩信自豪地说：“越多越好，多多益善嘛！

假如刘邦现在给了韩信一千个士兵，需要大致均匀分成三组。士兵的编号是六位数，从 1-100000 随机分配。比如第一个士兵的值是 245，第二个士兵的编号是 82593，其他士兵类似。那么如何对士兵进行分配呢？

刘邦：韩将军，你看这些士兵怎么分配好呢？

韩信：这还不简单，我的一技能就能搞定。

一技能：哈希算法

分组

韩信的一技能 哈希算法 ：将士兵的编号 num 值当做一个哈希值，再和总做小组数 N 做取余操作，得出的结果在 0 到 N - 1 之间，这个士兵就属于那个组。

如下图所示，每来一个士兵都有一个六位的 hash 值（也可以称作编号），然后被韩信用除以 3 取余数的方式分配到三个组。比如第一组中的编号为 123456 的士兵，除以 3 之后，整除，余数为 0，所以分配到第一组。

查找士兵

现在已经分好组了，假如想找到编号为 666666 的士兵该怎么找？首先将 666666 除以 3，得到余数 0，说明在第一个组，然后去第一个组里面找就可以了。

这里有小伙伴可能会问，为什么不是把所有士兵放到一个组？

因为一个组太大了，影响行军速度。映射到互联网架构中，就是通过增加节点从而减小单节点的负载压力。

哈希分组弊端

刘邦看了这个一技能后，大呼：

韩将军真是厉害。

哈希算法看起来很完美，那我再给你五百士兵，需要分成四个组怎么办？

这时，韩信的副将说话了：

这还不简单，再用 4 取余不就好了吗？

刘邦摸着下巴思索片刻后，对副将说：

这个方案可行，但很多士兵都被重新分组了，刚刚建立的团队友情就被分解了。

我们来看下刘邦为什么觉得方案不可行。

比如原来分配到一组的编号为 3 的士兵，当分成四组的时候，通过公式计算：3%4=3，所以会分配到到第四组。

依次类推，会发现很多士兵进行了重新分配，只有小部分不会变换分组，比如 1，2，12 不会被重新分组。

韩信对着刘邦点点头，对着主公说道：

主公，您说得没错，这就是我的一技能的 弱点 所在。

不过我还有一个技能： 一致性哈希 。

二技能：一致性哈希

哈希环

一致性哈希算法也用了取模运算，但是它与哈希算法不同的地方：

哈希算法：对节点的数量进行取模运算。
一致性哈希算法：对 2^32 进行取模运算。

可以想象一下，一致性哈希算法，是将整个哈希值空间组成了一个虚拟的圆环，也就是 哈希环 。

如下图，把 3 个组映射到固定大小为 2^32 的哈希环中。三个组一共将整个环分成了三个区域，C-A（第一组）、A-B（第二组）、B-C（第三组）。如下图所示：

第一组负责存储落在 C-A 区间内的数据。
第二组负责存储落在 A-B 区间内的数据。
第三组负责存储落在 B-C 区间内的数据。

士兵分配

假定编号为 9527 的士兵，进行哈希运算后，落到 C-A 区域。如下图所示：

第二步，让这个士兵顺时针往前走，遇到的第一个节点 A 就是他所在的组了。如下图所示:

增加分组

目前三个节点的时候，假定编号为 89757 的士兵经过哈希运算后，分配到了 B-C 区域（第三组），也就是属于 C 节点管控。如下图所示：

回到刘邦刚问的问题，如果分组变成四组，该怎么进行士兵分配。

如下图所示，增加一个节点 D，原来的区域 B-C 变成了区域 B-D（第三组）和 D-C（第四组）。

那么这名士兵属于哪个节点管控呢？如下图所示，士兵顺时针往前走，先走到了 D 节点，所以属于 D 节点管控。虽然还是属于第三组，但是这名士兵的领导者已经变了：由 C 变成了 D。

从上面的变化来看，只有 B-C 区域中的部分数据会进行迁移：B-D 之间的数据会由 C 节点 迁移 到 D 节点。

而其他数据不受影响，也不用进行迁移。而且节点越多，需要迁移的数据就越少。这就是多多益善了~

刘邦看了后，大赞韩信：

不愧是大将军，萧何当时月下追你，值了！

哈希环缺陷

萧何看了韩信画的哈希环后，觉得有些不对劲，思索片刻后，对韩信说：

将军，你这个哈希环上的节点分布 不太均匀 啊，你看第三组和第四组的的区域好小啊。

萧何说得没错，确实存在这个问题，放到互联网架构中，就存在如下问题：

节点分布不均匀，导致业务对节点的访问冷热不均。

韩信眼中充满着赞赏，知我者莫若萧何。然后胸有成竹地说道：

你说得没错，不过我还有一个技能， 虚拟节点映射 。

三技能：虚拟节点

一般虚拟节点比物理节点要多，并相对均匀地分布在哈希环上。如下图所示，12 个虚拟节点 N1~N12，相对均匀地分布在虚拟节点上。如果有士兵属于 N2/N3/N4 中的某一个，都会重新映射到 A 节点，依次类推，N5/N6/N7 属于 B 节点的虚拟节点映射。

我们来看下萧何的提出的问题，真实的 B-D 区域比较小，用虚拟节点后，N5/N6/N7 属于 B 节点，N8/N9/N10 属于 D 节点，他们分到的虚拟节点一样多，而且区域大致相等。所以士兵的分配也比较均匀。

萧何看了韩信的三技能后，直呼：妙哉妙哉！

总结

本篇通过韩信点兵的故事中衍生的出刘邦、韩信、萧何的对话，来讲解士兵的分组的问题。现在对故事中的知识点做一个总结：

哈希算法会带来增加或删除节点时，数据迁移量太大的问题。
一致性哈希算法降低了数据迁移量。
节点较少，哈希环上每个节点实际占据的区间大小不一，最终导致业务对节点的访问冷热不均。
引入虚拟节点映射解决了分布不均问题。
节点越多时，使用哈希算法时，需要迁移的数据就越多，而使用一致性哈希算法，迁移的数据就越少。
一致性哈希算法本质上是一种路由寻址算法，适合简单的路由寻址场景。
一致性哈希算法常用在负载均衡的架构设计中。

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