分布式集群架构场景化解决方案：一致性Hash算法
分布式和集群
分布式和集群是不一样的，分布式一定是集群，但是集群不一定是分布式（因为集群就是多个实例一起⼯作，分布式将一个系统拆分之后那就是多个实例；集群并不一定是分布式，因为复制型的集群不是拆分而是复制）
一致性Hash算法
Hash算法，比如说在安全加密领域MD5、SHA等加密算法，在数据存储和查找方面有Hash表等, 以上都应用到了Hash算法。
为什么需要使用Hash?
Hash算法较多的应用在数据存储和查找领域，最经典的就是Hash表，它的查询效率非常之⾼，其中的哈希算法如果设计的比较好的话，那么Hash表的数据查询时间复杂度可以接近于O(1)，示例
需求：提供一组数据 1,5,7,6,3,4,8，对这组数据进行存储，然后随便给定一个数n，请你判断n是否存在于刚才的数据集中？
伪代码示例：
list:List[1,5,7,6,3,4,8]
// 通过循环判断来实现
for(int element: list) {
if(element == n) {
如果相等，说明n存在于数据集中
}
}以上这种方法叫做顺序查找法 ：这种方式我们是通过循环来完成，比较原始，效率也不⾼
二分查找：排序之后折半查找，相对于顺序查找法会提⾼一些效率，但是效率也并不是特别好
我能否不循环！不二分！而是通过一次查询就把数据n从数据集中查询出来？？？可以！
定义一个数组，数组长度大于等于数据集长度，此处长度为9，数据1就存储在下标为1的位置，3就存储在下标为3的元素位置，，，依次类推。
这个时候，我想看下5存在与否，只需要判断list.get(5) array[5] 是否为空，如果为空，代表5不存在于数据集，如果不为空代表5在数据集当中，通过一次查找就达到了目的，时间复杂度为O(1)。
这种方式叫做“直接寻址法”：直接把数据和数组的下标绑定到一起，查找的时候，直接array[n]就取出了数据
优点：速度快，一次查找得到结果
缺点：
1）浪费空间，比如 1,5,7,6,3,4,8,12306 ，最大值12306 ，按照上述方式需要定义一个比如长度为12307的数组，但是只存储零星的几个数据，其他位置空间都浪费着
2）数据如：1,5,7,6,3,4,8,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2最大值12，比如开辟13个空间，存储不了这么多内容
现在，换一种设计，如果数据是3，5，7，12306，一共4个数据，我们开辟任意个空间，比如5个，那么具体数据存储到哪个位置呢，我们可以对数据进行求模（对空间位置数5），根据求模余数确定存储位置的下标，比如3%5=3，就可以把3这个数据放到下标为3的位置上，12306%5=1，就把12306这个数据存储到下标为1的位置上
上面对数据求模 （数据%空间位置数） 他就是一个hash算法，只不过这是一种比较普通又简单的hash 算法，这种构造Hash算法的方式叫做除留余数法
如果数据是1，6，7，8，把这4个数据存储到上面的数组中
在此基础上采用开放寻址法（了解）
开放寻址法： 1放进去了，6再来的时候，向前或者向后找空闲位置存放，不好的地方，如果数组长度定义好了比如10，长度不能扩展，来了11个数据，不管Hash冲突不冲突，肯定存不下这么多数据
拉链法： 数据长度定义好了，怎么存储更多内容呢，算好Hash值，在数组元素存储位置放了一个链表
如果Hash算法设计的比较好的话，那么查询效率会更接近于O(1)，如果Hash算法设计的比较low，那么查询效率就会很低了
所以，Hash表的查询效率⾼不⾼取决于Hash算法，hash算法能够让数据平均分布，既能够节省空间又能提⾼查询效率。Hash算法的研究是很深的一门学问，比较复杂，长久以来，Hash表内部的Hash算法也一直在更新，很多数学家也在研究。
除留余数法 3%5
线性构造Hash算法：
- 直接寻址法也是一种构造Hash的方式，只不过更简单，表达式：H(key)=key
- 比如H(key)=a*key + b(a,b是常量)
hashcode其实也是通过一个Hash算法得来的
1、 Hash算法应用场景
Hash算法在分布式集群架构中的应用场景
Hash算法在很多分布式集群产品中都有应用，比如分布式集群架构Redis、Hadoop、ElasticSearch， Mysql分库分表，Nginx负载均衡等
主要的应用场景归纳起来两个
- 请求的负载均衡（比如nginx的ip_hash策略）
Nginx的IP_hash策略可以在客户端ip不变的情况下，将其发出的请求始终路由到同一个目标服务器上，实现会话粘滞，避免处理session共享问题
如果没有IP_hash策略，那么如何实现会话粘滞？
可以维护一张映射表，存储客户端IP或者sessionid与具体目标服务器的映射关系
<ip,tomcat1>
缺点:
1）那么，在客户端很多的情况下，映射表非常大，浪费内存空间
2）客户端上下线，目标服务器上下线，都会导致重新维护映射表，映射表维护成本很大
如果使用哈希算法，事情就简单很多，我们可以对ip地址或者sessionid进行计算哈希值，哈希值与服务器数量进行取模运算，得到的值就是当前请求应该被路由到的服务器编号，如此，同一个客户端ip发送过来的请求就可以路由到同一个目标服务器，实现会话粘滞。
- 分布式存储
以分布式内存数据库Redis为例,集群中有redis1，redis2，redis3 三台Redis服务器
那么,在进行数据存储时,数据存储到哪个服务器当中呢？针对key进行hash处理
hash(key1)%3=index, 使用余数index锁定存储的具体服务器节点
2、 普通Hash算法存在的问题
普通Hash算法存在一个问题，以ip_hash为例，假定下载用户ip固定没有发生改变，现在tomcat3出现 了问题，down机了，服务器数量由3个变为了2个，之前所有的求模都需要重新计算。
如果在真实生产情况下，后台服务器很多台，客户端也有很多，那么影响是很大的，缩容和扩容都会存在这样的问题，大量用户的请求会被路由到其他的目标服务器处理，用户在原来服务器中的会话都会丢失。
3、 一致性Hash算法
一致性哈希算法思路如下：
⾸先有一条直线，直线开头和结尾分别定为为1和2的32次方减1，这相当于一个地址，对于这样一条线，弯过来构成一个圆环形成闭环，这样的一个圆环称为hash环。我们把服务器的ip或者主机名求hash值然后对应到hash环上，那么针对客户端用户，也根据它的ip进行hash求值，对应到环上某个位置，然后如何确定一个客户端路由到哪个服务器处理呢？按照顺时针方向找最近的服务器节点
假如将服务器3下线，服务器3下线后，原来路由到3的客户端重新路由到服务器4，对于其他客户端没有影响只是这一小部分受影响（请求的迁移达到了最小，这样的算法对分布式集群来说非常合适的，避免了大量请求迁移 ）
增加服务器5之后，原来路由到3的部分客户端路由到新增服务器5上，对于其他客户端没有影响只是这 一小部分受影响（请求的迁移达到了最小，这样的算法对分布式集群来说非常合适的，避免了大量请求迁移 ）
1）如前所述，每一台服务器负责一段，一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小 部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。
但是，一致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，节点2只能负责非常小的一段，大量的客户端请求落在了节点1上，这就是数据（请求）倾斜问题
2）为了解决这种数据倾斜问题，一致性哈希算法引⼊了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。
具体做法可以在服务器ip或主机名的后面增加编号来实现。比如，可以为每台服务器计算三个虚拟节 点，于是可以分别计算 “节点1的ip#1”、“节点1的ip#2”、“节点1的ip#3”、“节点2的ip#1”、“节点2的 ip#2”、“节点2的ip#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点，当客户端被路由到虚拟节点的时候其实是被 路由到该虚拟节点所对应的真实节点
4、手写实现一致性Hash算法
普通Hash算法实现
/**
* 普通Hash算法实现
*/
public class GeneralHash {
public static void main(String[] args) {
//定义客户端IP
String[] clients = new String[]{"10.78.12.3","113.25.63.1","126.12.3.8"};
//定义服务器数量
int serverCount = 3; //（编号对应0，1，2）
//hash(ip) % node_counts = index
//根据index锁定应该路由到的tomcat服务器
for (String client : clients) {
int hash = Math.abs(client.hashCode());
int index = hash % serverCount;
System.out.println("客户端：" + client + "被路由到服务器编号为：" + index);
}
}
}一致性Hash算法实现（不含虚拟节点）
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
/**
* 一致性Hash算法实现（不含虚拟节点）
*/
public class ConsistentHashNoVirtual {
public static void main(String[] args) {
//step1 初始化：把服务器节点的哈希值对应到哈希环上
//定义服务器ip
String[] tomcatServers = new String[]{"192.168.3.0","192.127.35.1","123.111.25.2","123.101.0.3"};
SortedMap<Integer,String> hashServerMap = new TreeMap<>();
for (String tomcatServer : tomcatServers) {
//求出每一个ip的hash值，对应到hash环上，存储hash值与ip的对应关系
int serverHash = Math.abs(tomcatServer.hashCode());
//存储hash值与ip的对应关系
hashServerMap.put(serverHash,tomcatServer);
}
//step2 针对客户端IP求出哈希值
//定义客户端IP
String[] clients = new String[]{"10.78.12.3","113.25.63.1","126.12.3.8"};
for (String client : clients) {
int clientHash = Math.abs(client.hashCode());
//step3 针对客户端，找到能够处理当前客户端请求的服务器（哈希环上顺时针最近）
//根据客户端ip的hash值去找哪一个服务器节点能够处理
SortedMap<Integer, String> integerStringSortedMap = hashServerMap.tailMap(clientHash);
if (integerStringSortedMap.isEmpty()){
//取哈希环上的顺时针第一台服务器
Integer firstKey = hashServerMap.firstKey();
System.out.println("====>>>客户端：" + client + "被路由到服务器：" + hashServerMap.get(firstKey));
}else {
Integer firstKey = integerStringSortedMap.firstKey();
System.out.println("====>>>客户端：" + client + "被路由到服务器：" + hashServerMap.get(firstKey));
}
}
}
}一致性Hash算法实现（含虚拟节点）
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
/**
* 一致性Hash算法实现（含虚拟节点）
*/
public class ConsistentHashWithVirtual {
public static void main(String[] args) {
//step1 初始化：把服务器节点的哈希值对应到哈希环上
//定义服务器ip
String[] tomcatServers = new String[]{"192.168.3.0","192.127.35.1","123.111.25.2","123.101.0.3"};
SortedMap<Integer,String> hashServerMap = new TreeMap<>();
//定义每个真实服务器虚拟出来几个节点
int virtualCount = 3;
for (String tomcatServer : tomcatServers) {
//求出每一个ip的hash值，对应到hash环上，存储hash值与ip的对应关系
int serverHash = Math.abs(tomcatServer.hashCode());
//存储hash值与ip的对应关系
hashServerMap.put(serverHash,tomcatServer);
//处理虚拟节点
for (int i = 0; i < virtualCount; i++) {
int virtualHash = Math.abs((tomcatServer + "#" + i).hashCode());
//存储hash值与ip的对应关系
hashServerMap.put(virtualHash,"====>>>由虚拟节点" + i + "映射过来的请求：" + tomcatServer);
}
}
//step2 针对客户端IP求出哈希值
//定义客户端IP
String[] clients = new String[]{"10.78.12.3","113.25.63.1","126.12.3.8"};
for (String client : clients) {
int clientHash = Math.abs(client.hashCode());
//step3 针对客户端，找到能够处理当前客户端请求的服务器（哈希环上顺时针最近）
//根据客户端ip的hash值去找哪一个服务器节点能够处理
SortedMap<Integer, String> integerStringSortedMap = hashServerMap.tailMap(clientHash);
if (integerStringSortedMap.isEmpty()){
//取哈希环上的顺时针第一台服务器
Integer firstKey = hashServerMap.firstKey();
System.out.println("====>>>客户端：" + client + "被路由到服务器：" + hashServerMap.get(firstKey));
}else {
Integer firstKey = integerStringSortedMap.firstKey();
System.out.println("====>>>客户端：" + client + "被路由到服务器：" + hashServerMap.get(firstKey));
}
}
}
}5、 Nginx 配置一致性Hash负载均衡策略
ngx_http_upstream_consistent_hash 模块是一个负载均衡器，使用一个内部一致性hash算法来选择合适的后端节点。
该模块可以根据配置参数采取不同的方式将请求均匀映射到后端机器：
- consistent_hash $remote_addr：可以根据客户端ip映射
- consistent_hash $request_uri：根据客户端请求的uri映射
- consistent_hash $args：根据客户端携带的参数进行映
ngx_http_upstream_consistent_hash 模块是一个第三方模块，需要我们下载安装后使用
1）github下载nginx一致性hash负载均衡模块 https://github.com/replay/ngx_http_consistent_hash
2）将下载的压缩包上传到nginx服务器，并解压
3）我们已经编译安装过nginx，此时进⼊当时nginx的源码目录，执行如下命令
./configure —add-module=/root/ngx_http_consistent_hash-master
make
make install4）Nginx就可以使用啦，在nginx.conf⽂件中配置
