hash一致性

HASH取余算法问题

节点数量越多时,迁移数据造成的未命中越高;

   

hash一致性

• 介绍:

  数学模型,经过代码的应用转化成的一种常见常用的计算算法;

  数学模型,是基于散列算法完成(key不变,散列结果的整数不变);1997年美国麻省理工;大二学生研发的数学模型;

     

  散列算法,将任意的内存对象数据转化成整数;整数区间0-2^32次方(43亿,无符号的int);称这个区间为hash环;利用这个hash环,能够实现,数据的切分处理逻辑计算;

     

• 基本原理

  key值和节点node的对应关系可以通过hash环计算获取

  

   

node节点信息,作为字符串数据,进行散列计算映射到环中的某个整数位置;

key值作为字符串数据,散列计算映射到环中某个位置;

key值的整数,顺时针寻找最近的节点整数,对应处理存储;

上图内容:

node1:key3,4,5,6

node2:key2

node3:key1

   

• 扩容时

  能够解决扩容是,迁移量的问题?

  

  节点扩容时,数据被切分成若干个弧线整数对应关系;节点数量越多,弧线越小,需要迁移的数据量越少;

     

• 数据平衡性

  直接对应真是节点整数,会非常有可能造成某个节点数据倾斜严重;

  hash一致性中,引入了虚拟节点,解决数据平衡性,每个真实节点有默认的若干个虚拟节点(jedis中虚拟节点个数160*weight权重值,权重默认是1)

   

真实节点信息

node1:10.9.39.13:6379

node2:10.9.39.13:6380

虚拟节点:

node1-1:10.9.39.13:6379#01

node1-2:10.9.39.13:6379#02

node1-3:10.9.39.13:6379#03

node2-1:

node2-2:

node2-3:

key值依然完成散列计算,实现对应环上某个整数,依然顺时针寻找最近节点整数,如果对应的真实节点整数,直接处理,如果对应到了虚拟节点,根据虚拟节点绑定的真实节点对应;

   

结论:虚拟节点越多,数据越均衡;