Redis一致性Hash详解

一、一致性Hash的概念

一致性Hash是一种分布式哈希算法，在处理缓存、负载均衡等场景中被广泛应用。它的核心思想是将每个节点映射到一个虚拟的哈希环上，将数据通过哈希算法计算得出的哈希值映射到环上，然后按照顺时针方向开始查找离这个哈希值最近的节点，数据就被路由到该节点上。

然而，如果向哈希环中加入或删除了一个节点，这将导致所有节点的哈希值的映射位置也会发生变化，从而影响所有数据的哈希值的映射位置，这时候需要重新分布数据，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的应用

Redis一致性Hash是Redis用于处理分布式缓存的一种分布式哈希算法，其应用场景主要包括多机部署，节点的动态增减等。它将在哈希环上的节点分散到多台机器上存储数据，这样每个节点可以集中精力处理数据的操作，而在数据的路由过程中，被路由到某个节点上的数据可以快速定位到对应的机器节点中。

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的优缺点

Redis一致性Hash的优点在于：

• 高可用性：通过对数据进行分片，能够避免单点故障和性能瓶颈。
• 数据扩展性：Redis一致性Hash的节点很容易添加或删除，使得数据扩展变得异常简单。

Redis一致性Hash的缺点在于：

• 非真正的负载均衡：当数据集合比较小或节点数比较多时，可能会导致数据分布不均匀，从而使得出现热点。
• 节点过少：当节点过少时，容易出现节点性能不均的情况。