Redis一致性Hash詳解

一、一致性Hash的概念

一致性Hash是一種分佈式哈希算法，在處理緩存、負載均衡等場景中被廣泛應用。它的核心思想是將每個節點映射到一個虛擬的哈希環上，將數據通過哈希算法計算得出的哈希值映射到環上，然後按照順時針方向開始查找離這個哈希值最近的節點，數據就被路由到該節點上。

然而，如果向哈希環中加入或刪除了一個節點，這將導致所有節點的哈希值的映射位置也會發生變化，從而影響所有數據的哈希值的映射位置，這時候需要重新分佈數據，即需要一致性Hash。

class ConsistentHash {
    private SortedMap circle = new TreeMap();
    private HashFunction hashFunction;

    public ConsistentHash(HashFunction hashFunction, List nodes, int replicaNum) {
        this.hashFunction = hashFunction;
        for (String node : nodes) {
            addNode(node, replicaNum);
        }
    }

    public void addNode(String node, int replicaNum) {
        for (int i = 0; i < replicaNum; i++) {
            circle.put(hashFunction.hash(node + i), node);
        }
    }

    public void removeNode(String node, int replicaNum) {
        for (int i = 0; i < replicaNum; i++) {
            circle.remove(hashFunction.hash(node + i));
        }
    }

    public String get(Object key) {
        if (circle.isEmpty()) {
            return null;
        }
        long hash = hashFunction.hash((String) key);
        if (!circle.containsKey(hash)) {
            SortedMap tailMap = circle.tailMap(hash);
            hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
        }
        return circle.get(hash);
    }
}

interface HashFunction {
    long hash(String key);
}

class SimpleHashFunction implements HashFunction {
    private static final long MASK = 0xFFFFFFFFL;

    @Override
    public long hash(String key) {
        long hash = 0;
        for (int i = 0; i < key.length(); i++) {
            hash = (hash << 7) ^ key.charAt(i);
        }
        return hash & MASK;
    }
}

二、Redis一致性Hash的應用

Redis一致性Hash是Redis用於處理分佈式緩存的一種分佈式哈希算法，其應用場景主要包括多機部署，節點的動態增減等。它將在哈希環上的節點分散到多台機器上存儲數據，這樣每個節點可以集中精力處理數據的操作，而在數據的路由過程中，被路由到某個節點上的數據可以快速定位到對應的機器節點中。

public class RedisCluster {

    private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "CACHE_KEY";

    private Map nodes = new HashMap();

    private ConsistentHash consistentHash;

    public RedisCluster(HashFunction hashFunction, List nodes, int replicaNum) {
        this.consistentHash = new ConsistentHash(hashFunction, nodes, replicaNum);
        for (String node : nodes) {
            Jedis jedis = new Jedis(node.split(":")[0], Integer.parseInt(node.split(":")[1]));
            this.nodes.put(node, jedis);
        }
    }

    public String set(String key, String value) {
        String node = consistentHash.get(CACHE_KEY_PREFIX + key);
        Jedis jedis = nodes.get(node);
        return jedis.set(CACHE_KEY_PREFIX + key, value);
    }

    public String get(String key) {
        String node = consistentHash.get(CACHE_KEY_PREFIX + key);
        Jedis jedis = nodes.get(node);
        return jedis.get(CACHE_KEY_PREFIX + key);
    }

    public void removeNode(String node) {
        nodes.remove(node);
        consistentHash.removeNode(node, 64);
    }

    public void addNode(String node) {
        Jedis jedis = new Jedis(node.split(":")[0], Integer.parseInt(node.split(":")[1]));
        nodes.put(node, jedis);
        consistentHash.addNode(node, 64);
    }
}

三、Redis一致性Hash的優缺點

Redis一致性Hash的優點在於：

• 高可用性：通過對數據進行分片，能夠避免單點故障和性能瓶頸。
• 數據擴展性：Redis一致性Hash的節點很容易添加或刪除，使得數據擴展變得異常簡單。

Redis一致性Hash的缺點在於：

• 非真正的負載均衡：當數據集合比較小或節點數比較多時，可能會導致數據分佈不均勻，從而使得出現熱點。
• 節點過少：當節點過少時，容易出現節點性能不均的情況。