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一致性hash算法原理及golang实现

2023-10-30
概述
这里存在一种场景, 当一个缓存服务由多个服务器组共同提供时, key应该路由到哪一个服务.这里假如采用最通用的方式key%N(N为服务器数目), 这里乍一看没什么问题, 但是当服务器数目发送增加或减少时, 分配方式则变为key%(N+1)或key%(N-1).这里将会有大量的key失效迁移,如果后端key对应的是有状态的存储数据,那么毫无疑问,这种做法将导致服务器间大量的数据迁移,从而照成服务的不稳定. 为了解决类问题,一致性hash算法应运而生.
1. 一致性hash算法特点
在分布式缓存中, 一个好的hash算法应该要满足以下几个条件:
  • 均衡性(Balance)
       均衡性主要指,通过算法分配, 集群中各节点应该要尽可能均衡.
  • 单调性(Monotonicity)
       单调性主要指当集群发生变化时, 已经分配到老节点的key, 尽可能的任然分配到之前节点,以防止大量数据迁移, 这里一般的hash取模就很难满足这点,而一致性hash算法能够将发生迁移的key数量控制在较低的水平.
  • 分散性(Spread)
        分散性主要针对同一个key, 当在不同客户端操作时,可能存在客户端获取到的缓存集群的数量不一致,从而导致将key映射到不同节点的问题,这会引发数据的不一致性.好的hash算法应该要尽可能避免分散性.
  • 负载(Load)
     负载主要是针对一个缓存而言, 同一缓存有可能会被
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