Memcached的分布式、一致性Hash算法

Memcached是一个集中式的单点缓存系统，本身并不具备集群功能，这方面的操作主要是由客户端来完成的。

所以说到Memcached的分布式就一定会提到Memcached的客户端，看下图：

简单的说Memcached的客户端在这里就是做了一个路由的功能，负责把不同的请求转发到对应的Memcached机器（实例）上。

那么客户端怎么来确定把某个具体的请求转发到哪台机器上呢？

在上面场景中，我们可以在每次存取数据时根据缓存key算出它的hash值，再取余实际memcached的机器数量就可以定位到我们想要的机器(这里只是举例说明，实际环境中往往更为复杂)，

而且这在存数据和取数据的时候定位的都是同一台机器，是不是就能满足我们的需求了呢？

是的，正常情况下是能满足我们的需求了，为什么说是正常情况呢？

因为实际生产环境中是肯定会有一些意外情况出现的，比如上面的三台Memcached机器中，有一台突然宕机了，又或者我想要加一台到它们当中，问题是不是就来了？

由于机器的数量发生了变化导致原先所有的缓存都不能正确定位而不能用了，这在一些高并发的系统中往往是致命的。

有没有什么更好的办法能够进行平滑的升级并且在其中有机器宕机时仍能尽大可能的保持正常运转呢？

这当然是有的，也就是我们接下来要说的一致性hash算法。

我在第一次看到一致性hash算法这个词时，脑中第一反应就是上面的实现。其实不是的，一致性hash算法更确切的说是集群部署中一个全局的概念模型，一个优秀解决方案。

一致性hash算法（consistent hashing）早在1997年的时候就已经提出，目前在很多的cache服务器中被广泛使用，也是目前比较流行的。

它的最终目的是实现在移除、添加一个cache机器时对已经存在的key映射关系的影响能够尽可能的降到最小。

下面分来说说它的实现原理，网上已经有很详尽的说明了。

一环形hash空间

考虑通常的 hash 算法都是将 value 映射到一个 32 为的 key 值，也即是 0~2^32-1 次方的数值空间；我们可以将这个空间想象成一个首（ 0 ）尾（ 2^32-1 ）相接的圆环，如下面图 1 所示的那样。

二把对象映射到hash空间

接下来考虑 4 个对象 object1~object4 ，通过 hash 函数计算出的 hash 值 key 在环上的分布如图 2 所示。
hash(object1) = key1;
… …
hash(object4) = key4;

把cache映射到hash空间

Consistent hashing 的基本思想就是将对象和 cache 都映射到同一个 hash 数值空间中，并且使用相同的 hash 算法。
假设当前有 A,B 和 C 共 3 台 cache ，那么其映射结果将如图 3 所示，他们在 hash 空间中，以对应的 hash 值排列。
hash(cache A) = key A;
… …
hash(cache C) = key C;

说到这里，顺便提一下 cache 的 hash 计算，一般的方法可以使用 cache 机器的 IP 地址或者机器名作为 hash 输入。

把对象映射到cache

现在 cache 和对象都已经通过同一个 hash 算法映射到 hash 数值空间中了，接下来要考虑的就是如何将对象映射到 cache 上面了。

在这个环形空间中，如果沿着顺时针方向从对象的 key 值出发，直到遇见一个 cache ，那么就将该对象存储在这个 cache 上，因为对象和 cache 的 hash 值是固定的，因此这个 cache 必然是唯一和确定的。这样不就找到了对象和 cache 的映射方法了吗？！

依然继续上面的例子（参见图 3 ），那么根据上面的方法，对象 object1 将被存储到 cache A 上； object2 和 object3 对应到 cache C ； object4 对应到 cache B ；

考察cache 的变动

前面讲过，通过 hash 然后求余的方法带来的最大问题就在于不能满足单调性，当 cache 有所变动时， cache 会失效，进而对后台服务器造成巨大的冲击，现在就来分析分析 consistent hashing 算法。

移除cache

考虑假设 cache B 挂掉了，根据上面讲到的映射方法，这时受影响的将仅是那些沿 cache B 逆时针遍历直到下一个 cache （ cache C ）之间的对象，也即是本来映射到 cache B 上的那些对象。
因此这里仅需要变动对象 object4 ，将其重新映射到 cache C 上即可；参见下图

添加 cache

再考虑添加一台新的 cache D 的情况，假设在这个环形 hash 空间中， cache D 被映射在对象 object2 和 object3 之间。这时受影响的将仅是那些沿 cache D 逆时针遍历直到下一个 cache （ cache B ）之间的对象（它们是也本来映射到 cache C 上对象的一部分），将这些对象重新映射到 cache D 上即可。

因此这里仅需要变动对象 object2 ，将其重新映射到 cache D 上；参见下图

虚拟节点

考量 Hash 算法的另一个指标是平衡性 (Balance) ，定义如下：

平衡性

平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。

hash 算法并不是保证绝对的平衡，如果 cache 较少的话，对象并不能被均匀的映射到 cache 上，比如在上面的例子中，仅部署 cache A 和 cache C 的情况下，在 4 个对象中， cache A 仅存储了 object1 ，而 cache C 则存储了 object2 、 object3 和 object4 ；分布是很不均衡的。

为了解决这种情况， consistent hashing 引入了“虚拟节点”的概念，它可以如下定义：

“虚拟节点”（ virtual node ）是实际节点在 hash 空间的复制品（ replica ），一实际个节点对应了若干个“虚拟节点”，这个对应个数也成为“复制个数”，“虚拟节点”在 hash 空间中以 hash 值排列。

仍以仅部署 cache A 和 cache C 的情况为例，在图 4 中我们已经看到， cache 分布并不均匀。现在我们引入虚拟节点，并设置“复制个数”为 2 ，这就意味着一共会存在 4 个“虚拟节点”， cache A1, cache A2 代表了 cache A ； cache C1, cache C2 代表了 cache C ；假设一种比较理想的情况，参见下图