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上一篇讲了哈希算法的四个应用,它们分别是:安全加密、数据校验、唯一标识、散列函数。下面再来看剩余三种应用:负载均衡、数据分片、分布式存储

你可能已经发现,这三个应用都跟分布式系统有关。没错,下面就一起看下,哈希算法是如何解决这些分布式问题的

应用五:负载均衡

负载均衡算法有很多,比如轮询、随机、加权轮询等。那如何才能实现一个会话粘滞(session sticky)的负载均衡算法呢?也就是说,需要在同一个客户端上,在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。

最直接的方法就是,维护一张映射关系表,这张表的内容是客户端 IP 地址或者会话 ID 与服务器编号的映射关系。客户端发出的每次请求,都要先在映射表中查找应该路由到的服务器编号,然后再请求编号对应的服务器。这种方法简单直观,但也有几个弊端:

  • 如果客户端很多,映射表可能会很大,比较浪费内存空间;

  • 客户端下线、上线,服务器扩容、缩容都会导致映射失效,这样维护映射表的成本就会很大;

如果借助哈希算法,这些问题都可以非常完美地解决。可以通过哈希算法,对客户端 IP 地址或者会话 ID 计算哈希值,将取得的哈希值与服务器列表的大小进行取模运算,最终得到的值就是应该被路由到的服务器编号。这样,就可以把同一个 IP 过来的所有请求,都路由到同一个后端服务器上。

应用六:数据分片

哈希算法还可以用于数据的分片。这里有两个例子。

1. 如何统计“搜索关键词”出现的次数?

假如有 1T 的日志文件,这里面记录了用户的搜索关键词,想要快速统计出每个关键词被搜索的次数,该怎么做呢?

来分析一下。这个问题有两个难点,第一个是搜索日志很大,没办法放到一台机器的内存中。第二个难点是,如果只用一台机器来处理这么巨大的数据,处理时间会很长。

针对这两个难点,可以先对数据进行分片,然后采用多台机器处理的方法,来提高处理速度。具体的思路是这样的:为了提高处理的速度,用 n 台机器并行处理。从搜索记录的日志文件中,依次读出每个搜索关键词,并且通过哈希函数计算哈希值,然后再跟 n 取模,最终得到的值,就是应该被分配到的机器编号。

这样,哈希值相同的搜索关键词就被分配到了同一个机器上。也就是说,同一个搜索关键词会被分配到同一个机器上。每个机器会分别计算关键词出现的次数,最后合并起来就是最终的结果。

实际上,这里的处理过程也是 MapReduce 的基本设计思想。

2. 如何快速判断图片是否在图库中?

如何快速判断图片是否在图库中?上一节讲过这个例子,不知道你还记得吗?当时介绍了一种方法,即给每个图片取唯一标识(或者信息摘要),然后构建散列表。

假设现在图库中有 1 亿张图片,很显然,在单台机器上构建散列表是行不通的。因为单台机器的内存有限,而 1 亿张图片构建散列表显然远远超过了单台机器的内存上限。

同样可以对数据进行分片,然后采用多机处理。准备 n 台机器,让每台机器只维护某一部分图片对应的散列表。每次从图库中读取一个图片,计算唯一标识,然后与机器个数 n 求余取模,得到的值就对应要分配的机器编号,然后将这个图片的唯一标识和图片路径发往对应的机器构建散列表。

当要判断一个图片是否在图库中的时候,通过同样的哈希算法,计算这个图片的唯一标识,然后与机器个数 n 求余取模。假设得到的值是 k,那就去编号 k 的机器构建的散列表中查找。

现在,来估算一下,给这 1 亿张图片构建散列表大约需要多少台机器。

散列表中每个数据单元包含两个信息,哈希值和图片文件的路径。假设通过 MD5 来计算哈希值,那长度就是 128 比特,也就是 16 字节。文件路径长度的上限是 256 字节,可以假设平均长度是 128 字节。如果用链表法来解决冲突,那还需要存储指针,指针只占用 8 字节。所以,散列表中每个数据单元就占用 152 字节(这里只是估算,并不准确)。

假设一台机器的内存大小为 2GB,散列表的装载因子为 0.75,那一台机器可以给大约 1000 万(2GB*0.75/152)张图片构建散列表。所以,如果要对 1 亿张图片构建索引,需要大约十几台机器。在工程中,这种估算还是很重要的,能事先对需要投入的资源、资金有个大概的了解,能更好地评估解决方案的可行性。

实际上,针对这种海量数据的处理问题,都可以采用多机分布式处理。借助这种分片的思路,可以突破单机内存、CPU 等资源的限制。

应用七:分布式存储

现在互联网面对的都是海量的数据、海量的用户。为了提高数据的读取、写入能力,一般都采用分布式的方式来存储数据,比如分布式缓存。有海量的数据需要缓存,所以一个缓存机器肯定是不够的。于是,就需要将数据分布在多台机器上。

该如何决定将哪个数据放到哪个机器上呢?可以借用前面数据分片的思想,即通过哈希算法对数据取哈希值,然后对机器个数取模,这个最终值就是应该存储的缓存机器编号。

但是,如果数据增多,原来的 10 个机器已经无法承受了,就需要扩容了,比如扩到 11 个机器,这时候麻烦就来了。因为,这里并不是简单地加个机器就可以了。

原来的数据是通过与 10 来取模的。比如 13 这个数据,存储在编号为 3 这台机器上。但是新加了一台机器中,我们对数据按照 11 取模,原来 13 这个数据就被分配到 2 号这台机器上了。
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因此,所有的数据都要重新计算哈希值,然后重新搬移到正确的机器上。这样就相当于,缓存中的数据一下子就都失效了。所有的数据请求都会穿透缓存,直接去请求数据库。这样就可能发生雪崩效应,压垮数据库。

所以,需要一种方法,使得在新加入一个机器后,并不需要做大量的数据搬移。这时候,一致性哈希算法就要登场了。

假设有 k 个机器,数据的哈希值的范围是 [0, MAX]。将整个范围划分成 m 个小区间(m 远大于 k),每个机器负责 m/k 个小区间。当有新机器加入的时候,就将某几个小区间的数据,从原来的机器中搬移到新的机器中。这样,既不用全部重新哈希、搬移数据,也保持了各个机器上数据数量的均衡。

一致性哈希算法的基本思想就是这么简单。除此之外,它还会借助一个虚拟的环和虚拟结点,更加优美地实现出来。这里就不展开讲了,如果感兴趣,你可以自行查找。

除了上面讲到的分布式缓存,实际上,一致性哈希算法的应用非常广泛,在很多分布式存储系统中,都可以见到一致性哈希算法的影子。

总结

上面讲了三种哈希算法在分布式系统中的应用,它们分别是:负载均衡、数据分片、分布式存储

负载均衡应用中,利用哈希算法替代映射表,可以实现一个会话粘滞的负载均衡策略。

数据分片应用中,通过哈希算法对处理的海量数据进行分片,多机分布式处理,可以突破单机资源的限制。

分布式存储应用中,利用一致性哈希算法,可以解决缓存等分布式系统的扩容、缩容导致数据大量搬移的难题。

思考

  • 这两篇总共讲了七个哈希算法的应用。实际上,这些也只是冰山一角,哈希算法还有很多其他的应用,比如网络协议中的 CRC 校验、Git commit id 等等。除了这些,你还能想到其他用到哈希算法的地方吗?

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