一致性哈希解决的问题

假设,我们有三台缓存服务器,用于缓存图片,我们为这三台缓存服务器编号为0号、1号、2号,现在,有3万张图片需要缓存,我们希望这些图片缓存到这3台服务器上,以便它们能够分摊缓存的压力。做法是对缓存项的键进行哈希,将hash后的结果对缓存服务器的数量进行取模操作,通过取模后的结果,决定缓存项将会缓存在哪一台服务器上,这样说可能不太容易理解,我们举例说明,仍然以刚才描述的场景为例,假设我们使用图片名称作为访问图片的key,假设图片名称是不重复的,那么,我们可以使用如下公式,计算出图片应该存放在哪台服务器上。

hash(图片名称)% N

因为图片的名称是不重复的,所以,当我们对同一个图片名称做相同的哈希计算时,得出的结果应该是不变的,如果我们有3台服务器,使用哈希后的结果对3求余,那么余数一定是0、1或者2,没错,正好与我们之前的服务器编号相同,如果求余的结果为0, 我们就把当前图片名称对应的图片缓存在0号服务器上,如果余数为1,就把当前图片名对应的图片缓存在1号服务器上,如果余数为2,同理,那么,当我们访问任意一个图片的时候,只要再次对图片名称进行上述运算,即可得出对应的图片应该存放在哪一台缓存服务器上,我们只要在这一台服务器上查找图片即可,如果图片在对应的服务器上不存在,则证明对应的图片没有被缓存,也不用再去遍历其他缓存服务器了,通过这样的方法,即可将3万张图片随机的分布到3台缓存服务器上了,而且下次访问某张图片时,直接能够判断出该图片应该存在于哪台缓存服务器上,这样就能满足我们的需求了。

但是,使用上述HASH算法进行缓存时,会出现一些缺陷,试想一下,如果3台缓存服务器已经不能满足我们的缓存需求,那么我们应该怎么做呢?没错,很简单,多增加两台缓存服务器不就行了,假设,我们增加了一台缓存服务器,那么缓存服务器的数量就由3台变成了4台,此时,如果仍然使用上述方法对同一张图片进行缓存,那么这张图片所在的服务器编号必定与原来3台服务器时所在的服务器编号不同,因为除数由3变为了4,被除数不变的情况下,余数肯定不同,这种情况带来的结果就是当服务器数量变动时,所有缓存的位置都要发生改变,换句话说,当服务器数量发生改变时,所有缓存在一定时间内是失效的,当应用无法从缓存中获取数据时,则会向后端服务器请求数据,同理,假设3台缓存中突然有一台缓存服务器出现了故障,无法进行缓存,那么我们则需要将故障机器移除,但是如果移除了一台缓存服务器,那么缓存服务器数量从3台变为2台,如果想要访问一张图片,这张图片的缓存位置必定会发生改变,以前缓存的图片也会失去缓存的作用与意义,由于大量缓存在同一时间失效,造成了缓存的雪崩,此时前端缓存已经无法起到承担部分压力的作用,后端服务器将会承受巨大的压力,整个系统很有可能被压垮,所以,我们应该想办法不让这种情况发生,但是由于上述HASH算法本身的缘故,使用取模法进行缓存时,这种情况是无法避免的,为了解决这些问题,一致性哈希算法诞生了。

一致性哈希的原理:

https://www.zsythink.net/archives/1182/

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