本文主要講解了一致性哈希演算法的原理以及其存在的資料傾斜的問題，然后引出解決資料傾斜問題的方法，最后分析一致性哈希演算法在Dubbo中的使用，通過這篇文章，可以了解到一致性哈希演算法的原理以及這種演算法存在的問題和解決方案，
一、負載均衡
在這里參考dubbo官網的一段話——
LoadBalance 中文意思為負載均衡，它的職責是將網路請求，或者其他形式的負載“均攤”到不同的機器上，避免集群中部分服務器壓力過大，而另一些服務器比較空閑的情況，通過負載均衡，可以讓每臺服務器獲取到適合自己處理能力的負載，在為高負載服務器分流的同時，還可以避免資源浪費，一舉兩得，負載均衡可分為軟體負載均衡和硬體負載均衡，在我們日常開發中，一般很難接觸到硬體負載均衡，但軟體負載均衡還是可以接觸到的，比如 Nginx，在 Dubbo 中，也有負載均衡的概念和相應的實作，Dubbo 需要對服務消費者的呼叫請求進行分配，避免少數服務提供者負載過大，服務提供者負載過大，會導致部分請求超時，因此將負載均衡到每個服務提供者上，是非常必要的，Dubbo 提供了4種負載均衡實作，分別是基于權重隨機演算法的 RandomLoadBalance、基于最少活躍呼叫數演算法的 LeastActiveLoadBalance、基于hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance，以及基于加權輪詢演算法的 RoundRobinLoadBalance，這幾個負載均衡演算法代碼不是很長，但是想看懂也不是很容易，需要對這幾個演算法的原理有一定了解才行，
二、哈希演算法
圖1 無哈希演算法請求
如上所示，假設0,1,2號服務器都存盤的有用戶資訊，那么當我們需要獲取某用戶資訊時，因為我們不知道該用戶資訊存放在哪一臺服務器中，所以需要分別查詢0,1,2號服務器，這樣獲取資料的效率是極低的，
對于這樣的場景，我們可以引入哈希演算法，
圖2 引入哈希演算法后的請求
還是上面的場景，但前提是每一臺服務器存放用戶資訊時是根據某一種哈希演算法存放的，所以取用戶資訊的時候，也按照同樣的哈希演算法取即可，
假設我們要查詢用戶號為100的用戶資訊，經過某個哈希演算法，比如這里的userId mod n，即100 mod 3結果為1，所以用戶號100的這個請求最侄訓被1號服務器接收并處理，
這樣就解決了無效查詢的問題，
但是這樣的方案會帶來什么問題呢？
擴容或者縮容時，會導致大量的資料遷移，最少也會影響50%的資料，
圖3 增加一臺服務器
為了說明問題，加入一臺服務器3，服務器的數量n就從3變成了4，還是查詢用戶號為100的用戶資訊時，100 mod 4結果為0，這時，請求就被0號服務器接收了，
- 當服務器數量為3時，用戶號為100的請求會被1號服務器處理，
- 當服務器數量為4時，用戶號為100的請求會被0號服務器處理，
所以，當服務器數量增加或者減少時，一定會涉及到大量資料遷移的問題，
對于上述哈希演算法其優點是簡單易用，大多數分庫分表規則就采取的這種方式，一般是提前根據資料量，預先估算好磁區數，
其缺點是由于擴容或收縮節點導致節點數量變化時，節點的映射關系需要重新計算，會導致資料進行遷移，所以擴容時通常采用翻倍擴容，避免資料映射全部被打亂，導致全量遷移的情況，這樣只會發生50%的資料遷移，
三、一致性哈希演算法
一致性 hash 演算法由麻省理工學院的 Karger 及其合作者于1997年提出的，演算法提出之初是用于大規模快取系統的負載均衡，它的作業程序是這樣的，首先根據 ip 或者其他的資訊為快取節點生成一個 hash，并將這個 hash 投射到 [0, 232 - 1] 的圓環上，當有查詢或寫入請求時，則為快取項的 key 生成一個 hash 值，然后查找第一個大于或等于該 hash 值的快取節點，并到這個節點中查詢或寫入快取項，如果當前節點掛了，則在下一次查詢或寫入快取時，為快取項查找另一個大于其 hash 值的快取節點即可，大致效果如下圖所示，每個快取節點在圓環上占據一個位置，如果快取項的 key 的 hash 值小于快取節點 hash 值，則到該快取節點中存盤或讀取快取項，比如下面綠色點對應的快取項將會被存盤到 cache-2 節點中，由于 cache-3 掛了，原本應該存到該節點中的快取項最侄訓存盤到cache-4節點中，
圖4 一致性哈希演算法
在一致性哈希演算法中，不管是增加節點，還是宕機節點，受影響的區間僅僅是增加或者宕機服務器在哈希環空間中，逆時針方向遇到的第一臺服務器之間的區間，其它區間不會受到影響，
但是一致性哈希也是存在問題的：
圖5 資料傾斜
當節點很少的時候可能會出現這樣的分布情況，A服務會承擔大部分請求，這種情況就叫做資料傾斜，
那如何解決資料傾斜的問題呢？
加入虛擬節點，
首先一個服務器根據需要可以有多個虛擬節點，假設一臺服務器有n個虛擬節點，那么哈希計算時，可以使用IP+埠+編號的形式進行哈希值計算，其中的編號就是0到n的數字，由于IP+埠是一樣的，所以這n個節點都是指向的同一臺機器，
圖6 引入虛擬節點
在沒有加入虛擬節點之前，A服務器承擔了絕大多數的請求，但是假設每個服務器有一個虛擬節點（A-1，B-1，C-1），經過哈希計算后落在了如上圖所示的位置，那么A服務器的承擔的請求就在一定程度上（圖中標注了五角星的部分）分攤給了B-1、C-1虛擬節點，實際上就是分攤給了B、C服務器，
一致性哈希演算法中，加入虛擬節點，可以解決資料傾斜問題，
四、一致性哈希在DUBBO 中的應用
圖7 Dubbo中一致性哈希環
這里相同顏色的節點均屬于同一個服務提供者，比如 Invoker1-1，Invoker1-2，……, Invoker1-160，這樣做的目的是通過引入虛擬節點，讓 Invoker 在圓環上分散開來，避免資料傾斜問題，所謂資料傾斜是指，由于節點不夠分散，導致大量請求落到了同一個節點上，而其他節點只會接收到了少量請求的情況，比如：
圖8 資料傾斜問題
如上，由于 Invoker-1 和 Invoker-2 在圓環上分布不均，導致系統中75%的請求都會落到 Invoker-1 上，只有 25% 的請求會落到 Invoker-2 上，解決這個問題辦法是引入虛擬節點，通過虛擬節點均衡各個節點的請求量，
到這里背景知識就普及完了，接下來開始分析原始碼，我們先從 ConsistentHashLoadBalance 的 doSelect 方法開始看起，如下：
public class ConsistentHashLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
private final ConcurrentMap<String, ConsistentHashSelector<?>> selectors =
new ConcurrentHashMap<String, ConsistentHashSelector<?>>();
@Override
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + methodName;
// 獲取 invokers 原始的 hashcode
int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
// 如果 invokers 是一個新的 List 物件，意味著服務提供者數量發生了變化，可能新增也可能減少了，
// 此時 selector.identityHashCode != identityHashCode 條件成立
if (selector == null || selector.identityHashCode != identityHashCode) {
// 創建新的 ConsistentHashSelector
selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, methodName, identityHashCode));
selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
}
// 呼叫 ConsistentHashSelector 的 select 方法選擇 Invoker
return selector.select(invocation);
}
private static final class ConsistentHashSelector<T> {...}
}
如上，doSelect 方法主要做了一些前置作業，比如檢測 invokers 串列是不是變動過，以及創建 ConsistentHashSelector，這些作業做完后，接下來開始呼叫 ConsistentHashSelector 的 select 方法執行負載均衡邏輯，在分析 select 方法之前，我們先來看一下一致性 hash 選擇器 ConsistentHashSelector 的初始化程序，如下：
private static final class ConsistentHashSelector<T> {
// 使用 TreeMap 存盤 Invoker 虛擬節點
private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers;
private final int replicaNumber;
private final int identityHashCode;
private final int[] argumentIndex;
ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
this.virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>();
this.identityHashCode = identityHashCode;
URL url = invokers.get(0).getUrl();
// 獲取虛擬節點數，默認為160
this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes", 160);
// 獲取參與 hash 計算的引數下標值，默認對第一個引數進行 hash 運算
String[] index = Constants.COMMA_SPLIT_PATTERN.split(url.getMethodParameter(methodName, "hash.arguments", "0"));
argumentIndex = new int[index.length];
for (int i = 0; i < index.length; i++) {
argumentIndex[i] = Integer.parseInt(index[i]);
}
for (Invoker<T> invoker : invokers) {
String address = invoker.getUrl().getAddress();
for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
// 對 address + i 進行 md5 運算，得到一個長度為16的位元組陣列
byte[] digest = md5(address + i);
// 對 digest 部分位元組進行4次 hash 運算，得到四個不同的 long 型正整數
for (int h = 0; h < 4; h++) {
// h = 0 時，取 digest 中下標為 0 ~ 3 的4個位元組進行位運算
// h = 1 時，取 digest 中下標為 4 ~ 7 的4個位元組進行位運算
// h = 2, h = 3 時程序同上
long m = hash(digest, h);
// 將 hash 到 invoker 的映射關系存盤到 virtualInvokers 中，
// virtualInvokers 需要提供高效的查詢操作，因此選用 TreeMap 作為存盤結構
virtualInvokers.put(m, invoker);
}
}
}
}
}
ConsistentHashSelector 的構造方法執行了一系列的初始化邏輯，比如從配置中獲取虛擬節點數以及參與 hash 計算的引數下標，默認情況下只使用第一個引數進行 hash，需要特別說明的是，ConsistentHashLoadBalance 的負載均衡邏輯只受引數值影響，具有相同引數值的請求將會被分配給同一個服務提供者，ConsistentHashLoadBalance 不 關系權重，因此使用時需要注意一下，
在獲取虛擬節點數和引數下標配置后，接下來要做的事情是計算虛擬節點 hash 值，并將虛擬節點存盤到 TreeMap 中，到此，ConsistentHashSelector 初始化作業就完成了，接下來，我們來看看 select 方法的邏輯，
public Invoker<T> select(Invocation invocation) {
// 將引數轉為 key
String key = toKey(invocation.getArguments());
// 對引數 key 進行 md5 運算
byte[] digest = md5(key);
// 取 digest 陣列的前四個位元組進行 hash 運算，再將 hash 值傳給 selectForKey 方法，
// 尋找合適的 Invoker
return selectForKey(hash(digest, 0));
}
private Invoker<T> selectForKey(long hash) {
// 到 TreeMap 中查找第一個節點值大于或等于當前 hash 的 Invoker
Map.Entry<Long, Invoker<T>> entry = virtualInvokers.tailMap(hash, true).firstEntry();
// 如果 hash 大于 Invoker 在圓環上最大的位置，此時 entry = null，
// 需要將 TreeMap 的頭節點賦值給 entry
if (entry == null) {
entry = virtualInvokers.firstEntry();
}
// 回傳 Invoker
return entry.getValue();
}
如上，選擇的程序相對比較簡單了，首先是對引數進行 md5 以及 hash 運算，得到一個 hash 值，然后再拿這個值到 TreeMap 中查找目標 Invoker 即可，
到此關于 ConsistentHashLoadBalance 就分析完了，
在閱讀ConsistentHashLoadBalance 原始碼之前，建議讀者先補充背景知識，不然看懂代碼邏輯會有很大難度，
五、應用場景
- DNS負載均衡最早的負載均衡技術是通過DNS來實作的，在DNS中為多個地址配置同一個名字，因而查詢這個名字的客戶機將得到其中一個地址，從而使得不同的客戶訪問不同的服務器，達到負載均衡的目的，DNS負載均衡是一種簡單而有效的方法，但是它不能區分服務器的差異，也不能反映服務器的當前運行狀態，
- 代理服務器負載均衡使用代理服務器，可以將請求轉發給內部的服務器，使用這種加速模式顯然可以提升靜態網頁的訪問速度，然而，也可以考慮這樣一種技術，使用代理服務器將請求均勻轉發給多臺服務器，從而達到負載均衡的目的，
- 地址轉換網關負載均衡支持負載均衡的地址轉換網關，可以將一個外部IP地址映射為多個內部IP地址，對每次TCP連接請求動態使用其中一個內部地址，達到負載均衡的目的，
- 協議內部支持負載均衡除了這三種負載均衡方式之外，有的協議內部支持與負載均衡相關的功能，例如HTTP協議中的重定向能力等，HTTP運行于TCP連接的最高層，
- NAT負載均衡NAT（Network Address Translation網路地址轉換）簡單地說就是將一個IP地址轉換為另一個IP地址，一般用于未經注冊的內部地址與合法的、已獲注冊的Internet IP地址間進行轉換，適用于解決Internet IP地址緊張、不想讓網路外部知道內部網路結構等的場合下，
- 反向代理負載均衡普通代理方式是代理內部網路用戶訪問internet上服務器的連接請求，客戶端必須指定代理服務器，并將本來要直接發送到internet上服務器的連接請求發送給代理服務器處理，反向代理（Reverse Proxy）方式是指以代理服務器來接受internet上的連接請求，然后將請求轉發給內部網路上的服務器，并將從服務器上得到的結果回傳給internet上請求連接的客戶端，此時代理服務器對外就表現為一個服務器，反向代理負載均衡技術是把將來自internet上的連接請求以反向代理的方式動態地轉發給內部網路上的多臺服務器進行處理，從而達到負載均衡的目的，
- 混合型負載均衡在有些大型網路，由于多個服務器群內硬體設備、各自的規模、提供的服務等的差異，可以考慮給每個服務器群采用最合適的負載均衡方式，然后又在這多個服務器群間再一次負載均衡或群集起來以一個整體向外界提供服務（即把這多個服務器群當做一個新的服務器群），從而達到最佳的性能，將這種方式稱之為混合型負載均衡，此種方式有時也用于單臺均衡設備的性能不能滿足大量連接請求的情況下，
作者：京東物流 喬杰
來源：京東云開發者社區
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