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一致性哈希算法的優化----關于如何保正在環中增

系統 2247 0

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背景

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09 年初,我們做了一個 memcached 的智能客戶端庫,業務只要將這個庫鏈上,就能跟 memcached 服務器通信。并且實現了一致性哈希的分布式算法,后端 memcached 服務器可以無限制擴展,而且客戶端能對 memcached 做自動故障轉移以及恢復。

我們知道,在沒有對數據做冗余存儲的情況下,無論是一致性哈希還是求余數分布式算法,在新增或刪除 memcached 節點時,命中率都會不同程度的降低。本文旨在解決當新增 memcached 節點時,如何保證命中率不變。

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基本原理

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新增一個 memcached 節點時,將該新節點的下一個節點的且屬于該新節點的數據遷移過來。

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上面的這個基本原理讀起來可能會比較拗口,容我下面詳細說明。

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原理描述

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如圖 1 所示,假設當前哈希環上有 n memcached 節點,記為 M 1 ~M n ,存儲到這些節點上的數據的有效期都是一致的,記為 T e 。因此從圖 1 可以看出,從 M 1 M k 區間的數據均從 M k 上存取。比如數據 K 1 , K 2 , K n

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???????????????????????????????????????????????????????????? ?????????????? 圖1

當新增節點 M x 時,如圖 2 所示。

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????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 圖2

此時數據 K 1 K 2 從新節點 M x 讀取不到的,但節點 M k 存儲了這些數據,我們需要做的就是將這些數據遷移到新節點 M x 。

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具體做法是:將新加入的節點 M x 標記為 N New )狀態,表示該節點是新增的。在 N 狀態下讀取數據 K 1 的步驟為:

1) M x 讀取數據,如果讀取得到,則返回,否則進行 2 );

2) M k 讀取數據,如果讀取不到,則返回,否則進行 3 );

3) 將讀取到的數據 K 1 寫入 M x

4) K 1 M k 刪除;

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N 狀態下,不斷進行上面的 4 個步驟

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因為數據的有效期是 T e ,所以在經過 T e 時間后, M k 上的數據隨之自動失效了,此時將 M x 標記為 O Old )狀態,在 O 狀態下,如果讀取不到數據也立即返回,無需再次到它下一個節點嘗試讀取。

一致性哈希算法的優化----關于如何保正在環中增加新節點時,命中率不受影響


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