本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)「董澤潤(rùn)的技術(shù)筆記」，作者董澤潤(rùn) 。轉(zhuǎn)載本文請(qǐng)聯(lián)系董澤潤(rùn)的技術(shù)筆記公眾號(hào)。

專(zhuān)業(yè)從事企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)和網(wǎng)站設(shè)計(jì)服務(wù)，包括網(wǎng)站建設(shè)、主機(jī)域名、虛擬主機(jī)、企業(yè)郵箱、微信公眾號(hào)開(kāi)發(fā)、微信支付寶小程序定制開(kāi)發(fā)、app軟件定制開(kāi)發(fā)、軟件開(kāi)發(fā)、等服務(wù)。公司始終通過(guò)不懈的努力和以更高的目標(biāo)來(lái)要求自己,在不斷完善自身管理模式和提高技術(shù)研發(fā)能力的同時(shí)，大力倡導(dǎo)推行新經(jīng)濟(jì)品牌戰(zhàn)略，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)的發(fā)展。

看到微信群有人問(wèn) prd 用什么一致性 hash 算法好，就想起了這篇文章。這是以前做的測(cè)試。

那么什么是好的一致性 hash 算法呢?除了性能還要考慮哪些因素呢?根據(jù)我自己的經(jīng)驗(yàn)簡(jiǎn)單聊一下，有不正確的請(qǐng)大家指正 ^^

背景

關(guān)于什么是 Consistent Hashing 網(wǎng)上很多，一般用于對(duì)于數(shù)據(jù)狀態(tài)有一定要求的緩存場(chǎng)景，比如 web session 數(shù)據(jù)

節(jié)點(diǎn)根據(jù)算法，映射到環(huán)中。用戶(hù)請(qǐng)求時(shí)，根據(jù) id 求出 hash 值，按順(逆)時(shí)針找到的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)，就是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。一般為了更加均勻些，同時(shí)防止一個(gè)節(jié)點(diǎn)下線(xiàn)，導(dǎo)致過(guò)多數(shù)據(jù)移動(dòng)，會(huì)將節(jié)點(diǎn)按 replica (weight) 復(fù)制多個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)映射到環(huán)中。

數(shù)據(jù)不均勻問(wèn)題

了解 LB 的都知道，lvs 這些負(fù)載均衡設(shè)備能做到請(qǐng)求均勻，但經(jīng)典實(shí)現(xiàn)的一致性 hash 是做不到的。具體場(chǎng)景，可能差別更大。測(cè)試腳本放到了 consistenthash balance test github[1]，感興趣的可以看下，測(cè)試場(chǎng)景如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
節(jié)點(diǎn)數(shù)量：10 
  
  
  
  
虛擬系數(shù)：3, 10, 50, 100, 200, 400, 600, 800, 1000 
  
  
  
  
測(cè)試算法：MurMurHash, Crc32, Fnv1, CityHash 
  
  
  
  
請(qǐng)求數(shù)量：50w 
 
 
 
 

方差可以很好的衡量數(shù)據(jù)分布程度，可以看到，Crc32 是最差的，F(xiàn)nv1 在數(shù)量很少時(shí)也差，MurMurHash 和 CityHash 在虛擬節(jié)點(diǎn)超過(guò) 100 個(gè)后迅速收斂。

diff ratio 指數(shù)據(jù)分布最多的與最小的差值，除以平均值。從數(shù)據(jù)分布可以看到， MurMurHash, CityHash 首選的 hash 算法。replica 虛節(jié)點(diǎn)數(shù)量可以調(diào)大一些，畢竟動(dòng)態(tài)增減節(jié)點(diǎn)不是常態(tài)

另一種方案

冒泡哥提到了一種實(shí)現(xiàn)，提前預(yù)計(jì)算好節(jié)點(diǎn)順序，可以減少分布 diff ratio. 他在生產(chǎn)環(huán)境，只用 20 replica 就降低到了 5% 當(dāng)然了前提是，增加減節(jié)點(diǎn)，必須符合一致性 hash 的思想，數(shù)據(jù)盡可能少的移動(dòng)。

測(cè)試數(shù)據(jù)

 
 
 
 

  
  
  
  
MurMur replica:3 var:43930 max:72370 min:35411 diff:36959 ratio:73.918000 
  
  
  
  
MurMur replica:10 var:69441 max:85238 min:19257 diff:65981 ratio:131.962000 
  
  
  
  
MurMur replica:50 var:20520 max:59708 min:40669 diff:19039 ratio:38.078000 
  
  
  
  
MurMur replica:100 var:12556 max:57515 min:42045 diff:15470 ratio:30.940000 
  
  
  
  
MurMur replica:200 var:11539 max:55858 min:41998 diff:13860 ratio:27.720000 
  
  
  
  
MurMur replica:400 var:7161 max:53385 min:45323 diff:8062 ratio:16.124000 
  
  
  
  
MurMur replica:600 var:5586 max:51697 min:45913 diff:5784 ratio:11.568000 
  
  
  
  
MurMur replica:800 var:4101 max:52118 min:48041 diff:4077 ratio:8.154000 
  
  
  
  
MurMur replica:1000 var:4369 max:52888 min:48356 diff:4532 ratio:9.064000 
  
  
  
  
Crc32 replica:3 var:76353 max:97097 min:23872 diff:73225 ratio:146.450000 
  
  
  
  
Crc32 replica:10 var:30219 max:61334 min:31891 diff:29443 ratio:58.886000 
  
  
  
  
Crc32 replica:50 var:12231 max:55475 min:43926 diff:11549 ratio:23.098000 
  
  
  
  
Crc32 replica:100 var:22105 max:58828 min:37776 diff:21052 ratio:42.104000 
  
  
  
  
Crc32 replica:200 var:28465 max:59481 min:35807 diff:23674 ratio:47.348000 
  
  
  
  
Crc32 replica:400 var:25440 max:58781 min:37059 diff:21722 ratio:43.444000 
  
  
  
  
Crc32 replica:600 var:33926 max:61694 min:35887 diff:25807 ratio:51.614000 
  
  
  
  
Crc32 replica:800 var:33978 max:61327 min:36914 diff:24413 ratio:48.826000 
  
  
  
  
Crc32 replica:1000 var:27789 max:60515 min:37709 diff:22806 ratio:45.612000 
  
  
  
  
Fnv1 replica:3 var:348461 max:377986 min:5997 diff:371989 ratio:743.978000 
  
  
  
  
Fnv1 replica:10 var:200673 max:231641 min:14451 diff:217190 ratio:434.380000 
  
  
  
  
Fnv1 replica:50 var:41072 max:84924 min:38135 diff:46789 ratio:93.578000 
  
  
  
  
Fnv1 replica:100 var:11567 max:59547 min:47254 diff:12293 ratio:24.586000 
  
  
  
  
Fnv1 replica:200 var:6465 max:53451 min:46127 diff:7324 ratio:14.648000 
  
  
  
  
Fnv1 replica:400 var:5126 max:52454 min:47757 diff:4697 ratio:9.394000 
  
  
  
  
Fnv1 replica:600 var:3748 max:52520 min:48394 diff:4126 ratio:8.252000 
  
  
  
  
Fnv1 replica:800 var:6089 max:52003 min:46211 diff:5792 ratio:11.584000 
  
  
  
  
Fnv1 replica:1000 var:5881 max:53028 min:46902 diff:6126 ratio:12.252000 
  
  
  
  
Cityhash replica:3 var:77979 max:99378 min:11576 diff:87802 ratio:175.604000 
  
  
  
  
Cityhash replica:10 var:60194 max:84045 min:25002 diff:59043 ratio:118.086000 
  
  
  
  
Cityhash replica:50 var:26496 max:67141 min:38121 diff:29020 ratio:58.040000 
  
  
  
  
Cityhash replica:100 var:11862 max:56008 min:44075 diff:11933 ratio:23.866000 
  
  
  
  
Cityhash replica:200 var:9921 max:54711 min:44592 diff:10119 ratio:20.238000 
  
  
  
  
Cityhash replica:400 var:5542 max:53629 min:47391 diff:6238 ratio:12.476000 
  
  
  
  
Cityhash replica:600 var:6823 max:53417 min:46261 diff:7156 ratio:14.312000 
  
  
  
  
Cityhash replica:800 var:5100 max:51615 min:46577 diff:5038 ratio:10.076000 
  
  
  
  
Cityhash replica:1000 var:4884 max:52151 min:47166 diff:4985 ratio:9.970000 
 
 
 
 

小結(jié)

這次分享就這些，以后面還會(huì)分享更多的內(nèi)容，如果感興趣，可以關(guān)注并點(diǎn)擊左下角的分享轉(zhuǎn)發(fā)哦(:

參考資料

[1]

測(cè)試腳本: https://github.com/dongzerun/consistenthash_balance_test,

當(dāng)前標(biāo)題：什么是好的一致性Hash實(shí)現(xiàn)
路徑分享：http://uogjgqi.cn/article/cdigohg.html