前言

當(dāng)架構(gòu)師大劉看到實習(xí)生小李提交的記賬流水亂序的問題的時候，他知道沒錯了：這一次，大劉又要用一致性哈希這個老伙計來解決這個問題了。

嗯，一致性哈希，分布式架構(gòu)師必備良藥，讓我們一起來嘗嘗它。

1. 滿眼都是自己二十年前的樣子，讓我們從哈希開始

在 N 年前，互聯(lián)網(wǎng)的分布式架構(gòu)方興未艾。大劉所在的公司由于業(yè)務(wù)需要，引入了一套由 IBM 團隊設(shè)計的業(yè)務(wù)架構(gòu)。

這套架構(gòu)采用了分布式的思想，通過 RabbitMQ 的消息中間件來通信。這套架構(gòu)，在當(dāng)時的年代里，算是思想超前，技術(shù)少見的黑科技架構(gòu)了。

但是，由于當(dāng)年分布式技術(shù)落地并不廣泛，有很多尚不成熟的地方。所以，這套架構(gòu)在經(jīng)年日久的使用中，一些問題逐漸突出。其中，最典型的問題有兩個：

1. RabbitMQ 是個單點，它一壞掉，整個系統(tǒng)就會全部癱瘓。
2. 收、發(fā)消息的業(yè)務(wù)系統(tǒng)也是單點。任何一點出現(xiàn)問題，對應(yīng)隊列的消息要么無從消費，要么海量消息堆積。

無論哪種問題，最終是整套分布式系統(tǒng)都無法使用，后續(xù)處理非常麻煩。

對于 RabbitMQ 的單點問題，由于當(dāng)時 RabbitMQ 的集群功能非常弱，普通模式有 queue 本身的單點問題，所以，最終使用了 Keepalived 配合了兩臺無關(guān)系的 RabbitMQ 搞出了高可用。

而對于業(yè)務(wù)系統(tǒng)單點問題，從一開始著手解決的時候就出現(xiàn)了波折。一般來說，我們要解決單點問題，方法就是堆機器，堆應(yīng)用。收發(fā)是單點，我們直接多部署幾個應(yīng)用就可以了。如果僅僅從技術(shù)上看，無非就是多個收發(fā)消息的應(yīng)用大家一起競爭往 MQ 中放消息拿消息而已。

但是，恰恰就是在把收發(fā)消息的應(yīng)用集群化后，系統(tǒng)出現(xiàn)了問題。

本身這套系統(tǒng)架構(gòu)會被應(yīng)用到公司的多類業(yè)務(wù)上，有些業(yè)務(wù)對消息的順序有著苛刻的要求。

比如，公司內(nèi)部的 IM 應(yīng)用，不管是點對點的聊天還是群聊消息，都需要對話消息嚴格有序。而當(dāng)我們把生產(chǎn)消息和消費消息的應(yīng)用集群化后，問題出現(xiàn)了：

聊天記錄出現(xiàn)了亂序

A 和 B 對話，會出現(xiàn)某些消息沒有嚴格按照 A 發(fā)出的先后順序被 B 接收，于是整個聊天順序亂成了一鍋粥。

經(jīng)過排查，發(fā)現(xiàn)問題的根源就在于應(yīng)用集群上。由于沒有對應(yīng)用集群收發(fā)消息做特殊的處理，當(dāng) A 發(fā)出一條聊天信息給B時，發(fā)送到 RabbitMQ 中的信息會被在 B 處的消費端所爭搶。如果 A 在短時間內(nèi)發(fā)出了幾條信息，那么就可能會被集群中的不同應(yīng)用搶走。

這時候，亂序的問題就出現(xiàn)了。雖然應(yīng)用業(yè)務(wù)邏輯是相同的，但是這些集群中的應(yīng)用依然可能在處理信息速度上出現(xiàn)差異，最終導(dǎo)致用戶看到的聊天信息錯亂。

問題找到了，解決辦法是什么？

上面我們說過了，消息順序錯亂是因為集群中不同應(yīng)用搶消息然后處理速度不一樣導(dǎo)致的。如果我們能保證 A 和 B 會話，從開始之后到會話結(jié)束之前，永遠只會被 B 所在的消費消息集群應(yīng)用中的同一個應(yīng)用消費，那么我們就能保證消息有序。這樣一來，我們就可以在消費消息的那個應(yīng)用中，對搶到的消息進行排隊，然后依次處理。

那么，這種保證怎么實現(xiàn)呢？

首先，我們在 RabbitMQ 中會建立有相同前綴的隊列，后面跟著隊列編號。然后，集群中的不同應(yīng)用會分別監(jiān)聽這兩個有著不同編號的隊列。當(dāng)在 A 發(fā)送信息時，我們會對信息做一次簡單的哈希:

m = hash(id) mod n

這里，id 是用戶的標(biāo)識。n 是集群中 B 所在業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署的數(shù)量。最終的 m 是我們需要發(fā)送到的目的隊列編號。

假設(shè)，hash(id) 的結(jié)果為 2000，n 為 2，經(jīng)過計算 m = 0。此時，A 就會把他和 B 的對話信息都發(fā)送到 chat00 的隊列里。B 收到消息后，就會依次顯示給終端用戶。這樣，聊天亂序的問題就解決了。

那么，事情到此就結(jié)束了嗎？這個解決方案是完美的嗎？

2. 看來，我們需要增加應(yīng)用數(shù)量了

隨著公司的發(fā)展，公司的人數(shù)也急劇上升，公司內(nèi)部的 IM 使用人數(shù)也跟著多了起來，新問題又隨之出現(xiàn)了。

最主要的問題是，人們收到聊天信息的速度變慢了。原因也很簡單，收取聊天信息的集群機器不夠用了。解決辦法可以簡單直接點，再加臺機器就好了。

不過，由于收消息的集群中新加入了一臺機器，這時候，我們還需要額外多做一些事情：

1. 我們需要為新加入的這臺機器上的應(yīng)用額外再多增加一個隊列 chat02。

2. 我們還需要修改下我們的分配消息的規(guī)則，把原來的 hash(id) mod 2 修改為 hash(id) mod 3。

3. 重新啟動發(fā)送消息的項目，以便修改的規(guī)則生效。

4. 把收消息的應(yīng)用部署到新機器上。

到這時，一切還都在可控范圍。開發(fā)人員只需要在需要的時候，新增加個隊列，然后把我們的分配規(guī)則小小的修改下即可。

但是，他們不知道的是，暴風(fēng)雨就要來了。

3. 新的問題來了，也許這就是人生吧

由于公司內(nèi)部很多人在使用這個 IM 工具。有些時候，為了方便，公司的客戶還有一些合作方也用起了這個 IM。這讓事情變得復(fù)雜了起來。起初，開發(fā)人員還是像往常一樣，每當(dāng)人們抱怨說收消息過慢的時候，他們就會加一臺機器。

最糟糕的是，公司的客戶也會抱怨，他們發(fā)現(xiàn) IM 有時候徹底不可用。這可不是小事情。公司內(nèi)部人員的問題還可以內(nèi)部溝通解決。但是公司客戶的問題，大意不得，因為這關(guān)系到公司產(chǎn)品的名譽。

那么，這到底是怎么一回事呢？

原來，根本原因還在于每次修改完配置規(guī)則后的重啟服務(wù)。每次修改完配置規(guī)則，就需要規(guī)劃好一個恰當(dāng)?shù)耐C時間，去重新對項目做個上線。

但是，這種方法在公司的客戶也使用這個 IM 后就行不通了。因為公司的客戶有不少是在國外的。也就是說，不管白天還是深夜，很可能總是有人在使用這個 IM。

這就迫使開發(fā)人員們，在增加機器時，還需要去和多方協(xié)調(diào)溝通出一個上線時間，然后發(fā)布公告，再去上線。這種反復(fù)溝通，再上線，再反復(fù)溝通，再上線直接把開發(fā)人員們折騰了個半死。

往往溝通完，上線時間直接被放到了半個月以后。而在這半個月里，開發(fā)人員還要承受無數(shù)內(nèi)部 IM 使用人的口水。費心竭力的溝通，聲嘶力竭的解釋，缺眠少覺的上線，這一切的一切推動著開發(fā)人員們必須對眼前這套技術(shù)方案作出改變了。

4. 思路轉(zhuǎn)起來，隊列環(huán)起來

新的技術(shù)方案的需求本質(zhì)就是：

無論是分配消息規(guī)則變化還是集群機器添加都不能停機停服務(wù)

對于這種情況，一個很好的解決方案就是如果我們對項目配置文件進行動態(tài)的定時檢測，當(dāng)發(fā)現(xiàn)變動時，刷新配置規(guī)則即可。

一切看上去很美好，采用了動態(tài)的定時檢測后，每當(dāng)我們需要新增集群中的機器時，我們只需要如下三個步驟了:

1. 增加一個隊列
2. 修改分配消息的規(guī)則
3. 部署新的機器

客戶毫無感知，開發(fā)人員們也不需要和用戶們協(xié)調(diào)溝通出專門的上線安排。可是，這個方案也存在一些問題：

1. 隨著我們的系統(tǒng)部署越來越多，我們需要手工修改規(guī)則的系統(tǒng)也越來越多。
2. 如果消費機器宕機了，我們需要刪除隊列，同時還需要去刪除修改分配消息的規(guī)則，等到機器恢復(fù)了，我們還要再把分配消息的規(guī)則改回去。

這個分配消息的規(guī)則真討厭啊，每次有變動，就要去關(guān)心這個分配消息的規(guī)則。有沒有什么辦法能把這個分配變得更自動化一些呢？

如果我們假設(shè)在 MQ 中有 100 個收發(fā)聊天信息的隊列（100：這是對我們的IM不可能達到的一個數(shù)字），我們只需要在配置規(guī)則中配置成：

m = hash(id) mod 100

然后，我們的發(fā)送消息的應(yīng)用啟動后，去動態(tài)的探測出真實的所有收發(fā)聊天信息的隊列信息。

當(dāng)我們通過哈希算出的編號發(fā)現(xiàn)沒有真實對應(yīng)的隊列存在時，就根據(jù)一定的規(guī)則，去找到一個真實存在的隊列，這個隊列，就是我們要發(fā)消息的隊列。

如果我們做到這樣，那么以后，每次隊列有變化，無論增多還是減少，我們都不需要再去考慮分配規(guī)則的事情了，只需要移除有問題的隊列或者增加有對應(yīng)消費者的隊列即可。

這個思想，就是一致性哈希的思想。

具體怎么做呢？

第一步，我們假設(shè)有個 100 個收發(fā)聊天信息的隊列，并且這些隊列處于一個環(huán)上。

第二步，我們獲取到真實的收發(fā)聊天信息的隊列數(shù)量，假設(shè)有 5 個。

第三步，我們把真實的隊列映射到我們第一步假設(shè)的環(huán)中。

第四步，我們通過分配規(guī)則 hash(id) mod 100 計算出對應(yīng)的隊列編號。

如果 hash(id) 的結(jié)果為 2000，那么算出的隊列編號 m = 0。這時候，我們一查，發(fā)現(xiàn)對應(yīng)編號 0 的 chat00 隊列確實存在，那么就直接發(fā)送消息到 chat00 中。

如果我們的 hash(id) 的結(jié)果為 1999，那么算出的隊列編號 m = 99。此時，我們?nèi)ゲ殛犃杏成潢P(guān)系，發(fā)現(xiàn) 99 編號并沒有對應(yīng)的真實隊列。這時候怎么辦？很簡單，我們順時針繼續(xù)往下找，找到誰了呢？0 對應(yīng)的 chat00 隊列，這是真實存在的，這時候，我們就將消息發(fā)送到 chat00 隊列中。

上面四步就是一個基本的一致性哈希算法了。

那么，這套一致性哈希算法滿足我們不想總是更新消息分配規(guī)則的需求嗎？讓我們驗證一下：

1. 假設(shè)我們需要在消費信息端集群增加一臺機器
   我們?nèi)绻黾右慌_機器，那么同時我們也需要在 MQ 中增加一個隊列。這時候，我們的分配規(guī)則是 hash(id) mod 100，增加了隊列后，真實的隊列數(shù)假設(shè)為 6。此時，如果 hash(id) mod 100 的結(jié)果小于 6，那么分配的規(guī)則和沒有增加機器的時候規(guī)則一樣，以前分配到哪個隊列，現(xiàn)在還是分配到哪個隊列。但是對于結(jié)果等于 6 的情況，則發(fā)生了變化。信息會被自動分配給 chat05。當(dāng)分配給 chat05 后，新的消費者就會自動開始進入正常工作了，我們不需要做任何人工干預(yù)，也不需要考慮分配規(guī)則的變化。

   增加機器以前：

   增加機器之后：

2. 假設(shè)消費信息端集群一臺機器宕機了
   模擬宕機，此時我們會去減少一個隊列。減少后的真實隊列數(shù)量為 5，則正好和增加隊列相反，m = 5 時，那么行為不會有任何變化，以前分到哪個隊列，還是分到哪個隊列。如果 m = 6，由于已經(jīng)不存在真實的隊列了，就會做順時針查找，結(jié)果找到 chat00，以前會分到 chat05 的就會被分到 chat00。而此時，chat00 由于正好有消費者，所以，系統(tǒng)的用戶是毫無感知的，我們也專心修復(fù)我們機器即可。當(dāng)機器恢復(fù)后，就會和新增機器一樣，計算結(jié)果為 6 的信息會被重新分配回 chat05。

目前，我們可以看到，當(dāng)我們引入一致性哈希后，我們不管新增機器還是集群機器宕機，我只需要跟隨著機器的狀態(tài)，做一個操作即可：增加或者減少 MQ 中的隊列。一切簡單化了。

那么，這個方案是否依然還有問題呢？

5. 失衡的圓環(huán)，壓垮駱駝的可能只是一根稻草

假設(shè)我們目前有 5 個隊列存在，我們的分配規(guī)則是 m = hash(id) mod 100。那么，此時，問題就出來了。

如果 m 的值大于 5，由于沒有對應(yīng)的真實隊列存在，系統(tǒng)就會順時針順著我們構(gòu)造出來的哈希環(huán)找，最終會找到 chat00 這個隊列上。

然后，你會發(fā)現(xiàn)，只要是 m 值大于 5 的 id 對應(yīng)用戶發(fā)的信息，最終都會落入到 chat00 隊列中。

在極端情況下，如果大量的信息涌入到 chat00 隊列里，由于對應(yīng) chat00 的消費者處理不過來，很可能會導(dǎo)致這個消費者的崩潰。

然后，去除隊列后，根據(jù)規(guī)則，又會有大量的信息涌入到 chat00 后續(xù)的隊列 chat01 里，這些信息又會導(dǎo)致 chat01 對應(yīng)應(yīng)用的崩潰，最終引發(fā)整個集群的崩潰，這就是雪崩效應(yīng)。

我們需要一種更巧妙的辦法來解決這個問題。

6. 從實變虛，也許我們應(yīng)該更敢想一些

經(jīng)過上面的論述，我們發(fā)現(xiàn)，我們在分配隊列時，之所以失衡，是因為我們的隊列在圓環(huán)上的分配失衡。

我們所有的真實隊列都是按照順時針依次排布在圓環(huán)上的。在上面的場景里，我們只有 5 個隊列。此時，我們假設(shè)會有 100 個隊列。那么，m = hash(id) mod 100 這個公式里：

m 大于 5 的概率為 95%

由于我們的 5 個隊列是按照編號順序依次排列的。那就說明所有 m 大于 5 的信息就都會映射到一個不存在的隊列上，最終，根據(jù)規(guī)則，順時針滑到了 0 對應(yīng)的 chat00 隊列中。

如果，我們可以讓真實存在的隊列均勻分布到環(huán)上，那么，這種嚴重失衡的現(xiàn)象還會再出現(xiàn)嗎？

從上面的圖我們可以看出，如果我們能讓真實的隊列均勻的在圓環(huán)上分布，那么這種嚴重失衡的現(xiàn)象就會得到極大的緩解。

那么如何讓這些隊列能均勻的分布在這個圓環(huán)中呢？還記得我們在苦惱分配信息規(guī)則的不斷修改時，我們大膽的假設(shè)了一個我們的 IM 系統(tǒng)永遠也不可能達到的隊列數(shù)字嗎？

我們假設(shè)了 MQ 中有 100 個隊列，然后，我們?nèi)ヅ袛噙@些隊列是否真實存在。不存在，我們就順時針滑動一直找到真實存在的隊列為止。

如果我們再大膽一點，偷偷的把我們的假設(shè)進一步優(yōu)化，把一些本來需要判斷為不存在的隊列去映射到真正已經(jīng)存在的隊列上，那么我們是不是就等于把這些真正存在的隊列均勻分布到這個圓環(huán)上了？

像上圖這種，把已經(jīng)存在的少量隊列去映射到多個假設(shè)隊列的方法，就是一致性哈希的虛擬節(jié)點辦法。

而對于怎么讓少量的隊列映射到多個假設(shè)隊列，是有多種實現(xiàn)算法存在的。

比如，我們可以把真實存在的隊列名加上一些編號去分別哈希一下, 像hash(chat00) mod 100，hash(chat00#1) mod 100，然后根據(jù)得到的余數(shù)，去把 chat00 這個真實隊列和對應(yīng)余數(shù)的環(huán)中的位置映射上。

如果 hash(chat00) mod 100 = 31，那么 31 號的位置就對應(yīng)于 chat00，以后所有 m = hash(id) mod 100 中 m = 31的所對應(yīng)的消息就會直接被發(fā)送到 chat00 隊列。

而 hash(00#1) mod 100 = 56，則 m = 56對應(yīng)的消息同樣也會直接發(fā)送到 chat00 隊列。

這樣，我們就間接的把 MQ 中的真實存在的隊列做了均勻化分布，從而大大減少了信息失衡的現(xiàn)象。

7. 理解算法的思想勝于算法的實現(xiàn)

好了，通過實際場景來對于一致性哈希的思想就暫時剖析到這里了。

一致性哈希作為一種非常經(jīng)典的算法思想，被廣泛的用于各大分布式項目當(dāng)中，用于解決各種分片問題，任務(wù)分發(fā)問題。

但是，在這里，我要糾正一個觀點：很多人都在網(wǎng)上說 redis 使用了一致性哈希。這是錯的，redis 只是使用了一致性哈希的思想。比如一致性哈希中的環(huán)分布，再比如虛擬節(jié)點對應(yīng)真實節(jié)點的思想。

但是 redis 并沒有使用任何哈希算法去計算分布，如果有興趣的讀者，可以仔細去看下有關(guān)內(nèi)容。從 redis 的例子上來說，我們可以看到，只有理解了算法的思想，我們才能更容易更靈活地因地制宜的分解、修正、改進算法，讓算法能更切合實際的融入到我們的項目之中。

通過這篇文章我們從哈希開始，一直到用到一致性哈希的虛擬節(jié)點分布，怎么樣，您覺得一致性哈希這道良藥味道如何呢？

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