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這篇文章主要介紹“Java一致性哈希的特性是什么”,在日常操作中,相信很多人在Java一致性哈希的特性是什么問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Java一致性哈希的特性是什么”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
在解決分布式系統中負載均衡的問題時候可以使用Hash算法讓固定的一部分請求落到同一臺服務器上,這樣每臺服務器固定處理一部分請求(并維護這些請求的信息),起到負載均衡的作用。
但是普通的余數hash(hash(比如用戶id)%服務器機器數)算法伸縮性很差,當新增或者下線服務器機器時候,用戶id與服務器的映射關系會大量失效。一致性hash則利用hash環對其進行了改進。
為了能直觀的理解一致性hash原理,這里結合一個簡單的例子來講解,假設有4臺服務器,地址為ip1,ip2,ip3,ip4。
一致性hash是首先計算四個ip地址對應的hash值
hash(ip1),hash(ip2),hash(ip3),hash(ip3),計算出來的hash值是0~最大正整數直接的一個值,這四個值在一致性hash環上呈現如下圖:
hash環上順時針從整數0開始,一直到最大正整數,我們根據四個ip計算的hash值肯定會落到這個hash環上的某一個點,至此我們把服務器的四個ip映射到了一致性hash環
當用戶在客戶端進行請求時候,首先根據hash(用戶id)計算路由規則(hash值),然后看hash值落到了hash環的那個地方,根據hash值在hash環上的位置順時針找距離最近的ip作為路由ip.
根據順時針規則可知user1,user2的請求會被服務器ip3進行處理,而其它用戶的請求對應的處理服務器不變,也就是只有之前被ip2處理的一部分用戶的映射關系被破壞了,并且其負責處理的請求被順時針下一個節點委托處理。
下面考慮當新增機器的時候會出現什么情況?
當新增一個ip5的服務器后,一致性hash環大致如下圖:
服務器ip1,ip2,ip3經過hash后落到了一致性hash環上,從圖中hash值分布可知ip1會負責處理大概80%的請求,而ip2和ip3則只會負責處理大概20%的請求,雖然三個機器都在處理請求,但是明顯每個機器的負載不均衡,這樣稱為一致性hash的傾斜,虛擬節點的出現就是為了解決這個問題。
當服務器節點比較少的時候會出現上節所說的一致性hash傾斜的問題,一個解決方法是多加機器,但是加機器是有成本的,那么就加虛擬節點,比如上面三個機器,每個機器引入1個虛擬節點后的一致性hash環的圖如下:
可知每個服務節點引入1個虛擬節點后,情況相比沒有引入前均衡性有所改善,但是并不均衡。
均勻一致性hash的目標是如果服務器有N臺,客戶端的hash值有M個,那么每個服務器應該處理大概M/N個用戶的。也就是每臺服務器負載盡量均衡
到此,關于“Java一致性哈希的特性是什么”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
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