如何用PHP實現分布算法之一致性哈希算法
對于服務器分布,我們要考慮的東西有如下三點:數據平均分布,查找定位準確,降低宕機影響。
傳統算法一般是將數據的鍵用算法映射出數字,對其用服務器數量取模,并根據結果選擇要存儲的服務器。其能達到數據平均分布和查找定位準確的要求,并且優點是算法簡單,存取時的計算量都比較?。ㄔ跀祿浅4髸r才會明顯)。
但其有一個致命缺點,即一個服務器宕機后的影響很大,我們可以推算一下一臺服務器宕機后的影響:
原有數據大部分丟失:服務器數量減少一臺,取模數減1導致取模值錯亂,如果以前有N臺服務器,那么宕機后數據只有1/(n*(n-1))的數據能夠被準確查找到。 負載無法均衡導致集體宕機:如果沒有及時處理宕機的服務器,那么他的存儲任務將會被順序積累給它的下一個服務器,那么下一個服務器也會很快被壓致宕機,如此一來,服務器組很快會集體宕機。算法思想一致性哈希算法是使用一定的哈希算法,將大量的數據平均映射到不同的存儲目標上,在保證其查找準確性的同時,還要考慮其中一個存儲目標失效時,其他存儲目標對其責任存儲內容的負載均衡。
一致性哈希算法的實現思想不難理解,如圖:
1.用一定的哈希算法(哈希函數等)將一組服務器的多個(數目自己設定)節點隨機映射分散到0-232之間,由于其隨機分布,保證了其數據平均分布的特點;
2.用同一算法計算要存儲數據的鍵,根據服務器節點確定其存儲的服務器結點,由于每次用同一算法計算,所以得出的結果是相同的,使其查找定位準確;
3.查找數據時,再次用同一算法計算鍵,并查找服務器的數據結點;
4.如果有一個服務器宕機,消除其服務器結點,并將數據放在下一個結點上,由于隨機節點位置的隨機性,所以數據被其他服務器平均負載,也就降低了宕機影響。
需要注意的是,這個環形空間只是一個虛擬空間,只是表示了服務器存儲的范圍和數據的落點,在進行存儲時,我們還要通過查找到的落點,將數據放入對應的服務器進行查改。
算法實現編程語言我們使用PHP來實現一致性哈希算法:
我們主要用到以下函數:
int crc32 ( string $str )生成 str 的 32 位循環冗余校驗碼多項式。這通常用于檢查傳輸的數據是否完整。
string sprintf ( string $format [, mixed $args [, mixed $... ]] ) 通過傳入的格式產生字符串的特定格式形態。
實現如下:
class Consistance{ protected $num=24; //設定每一個服務器的節點數,數量越多,宕機時服務器負載就會分布得越平均,但也增大數據查找消耗。 protected $nodes=array(); //當前服務器組的結點列表。 //計算一個數據的哈希值,用以確定位置 public function make_hash($data) {return sprintf(’%u’,crc32($data)); } //遍歷當前服務器組的節點列表,確定需要存儲/查找的服務器 public function set_loc($data) {$loc=self::make_hash($data);foreach ($this->nodes as $key => $val){ if($loc<=$key) {return $val; }} } //添加一個服務器,將其結點添加到服務器組的節點列表內。 public function add_host($host) {for($i=0;$i<$this->num;$i++){ $key=sprintf(’%u’,crc32($host.’_’.$i)); $this->nodes[$key]=$host; }ksort($this->nodes);//對結點排序,這樣便于查找。 } //刪除一個服務器,并將其對應節點從服務器組的節點列表內移除。 public function remove_host($host) {for($i=0;$i<$this->num;$i++){ $key=sprintf(’%u’,crc32($host.’_’.$i)); unset($this->nodes[$key]);} }}
我們用以下代碼進行測試:
結果如下:
算法的實現到此,我們還可以對算法進行優化,如在服務器數量和每個服務器節點數都很多的情況下,對查找結點的過程進行優化,因為排序好的,可以用二分法進行查找,加快查詢效率,這些,仁智各見吧。
另外,雖然nginx服務器有一致性算法的插件,memcache和redis也都有相應的插件,MySQL的中間件有相應的集成,但是了解一致性哈希算法也很有意義。而且,我們也可以對其靈活使用,如對文件等進行分布式管理等等。
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