[转] twemproxy ketama一致性hash分析

评注：提到HAProxy业务层proxy, twemproxy存储的proxy.

其中还提到了ketama算法的实现源码

转自：http://www.cnblogs.com/basecn/p/4288456.html

测试Twemproxy集群，双主双活

向twemproxy集群做写操作时，发现key的分布不太理想。在测试节点故障时，也发现一些和预想不太一样的地方。

1、Key的一致性Hash

当尝试以a001,a002这样有规律且的key值写入的时候，在4节点的集群环境中，key主要分布在其中的2台节点，另外两台分配极少。对于一些应用来说，key值可能根据一定规则生成，所以有被定向分配的可能。

解决办法在key中使用hash_key：{}，hask_key使用8位随机数，测试结果分布的比较满意。

测试4节点中key的分布：

1： 12917
2： 10761
3： 8596
4： 14382

由于ketama的算法仍是使用了md5签名（具体后面说），又特意观察了比如有序数字生成的md5序列，结果并没有出现明显的有序或连序值。所以只能建议不使用连续的数据结尾key做一致性hash key。

2、ketama算法

twemproxy源码下载：https://github.com/twitter/twemproxy，命令：git clone https://github.com/twitter/twemproxy

关于ketama算法的代码在nc_ketama.c文件中，主要是四个方法：

ketama_hash 计算某个主机，某个point的hash值
ketama_item_cmp 比较两个连续区的值，用于在ketama_update 方法中排序
ketama_update 更新server-pool的分配策略
ketama_dispatch 找出给定hash值所在的连续区

2.1 连续区

说一下连续区(continuum)，参考下图。想象所有md5的值构成下面完整的“环”（没有起点），那么所有md5结果值在环上都有一个固定的位置。

按ketama的算法，在这个环上创建服务器数*160个点，这些点把环分成了同等数量的段。

那么，被插入数据的md5值也一定会落到环的某个区间，以此来判断数据应被写入哪台服务器。

参考：理想化的Redis集群

2.2 如何生成ketama_hash

再来看服务器+点的hash值是如何生成的：

alignment的值固定是4，ketama_hash是对由server名+索引组成的md5签名，从第16位开始取值，再重组一个32位值。

static uint32_t
ketama_hash(const char *key, size_t key_length, uint32_t alignment)
{
    unsigned char results[16];

    md5_signature((unsigned char*)key, key_length, results);

    return ((uint32_t) (results[3 + alignment * 4] & 0xFF) << 24)
        | ((uint32_t) (results[2 + alignment * 4] & 0xFF) << 16)
        | ((uint32_t) (results[1 + alignment * 4] & 0xFF) << 8)
        | (results[0 + alignment * 4] & 0xFF);
}

下面是调用ketama_hash的代码：

for (x = 0; x < pointer_per_hash; x++) {
    value = ketama_hash(host, hostlen, x);
    pool->continuum[continuum_index].index = server_index;
    pool->continuum[continuum_index++].value = value;
}

每个服务器被分成160个point点，由服务器名+索引组成host值，x值等于160/索引。

这样计算出的服务器各点的值并不是有序的，所以进行排序。

qsort(pool->continuum, pool->ncontinuum, sizeof(*pool->continuum), ketama_item_cmp);

排序后的点值是连续的，但同一服务器的点并不一定连续。这时，所有的值构成了用于一致性hash的环。

2.3、分配Key

由ketama_dispatch实现key值的分配。

可见方法中使用二分法找到一个值在环中的对应区域。

uint32_t
ketama_dispatch(struct continuum *continuum, uint32_t ncontinuum, uint32_t hash)
{
    struct continuum *begin, *end, *left, *right, *middle;

    ASSERT(continuum != NULL);
    ASSERT(ncontinuum != 0);

    begin = left = continuum;
    end = right = continuum + ncontinuum;

    while (left < right) {
        middle = left + (right - left) / 2;
        if (middle->value < hash) {
          left = middle + 1;
        } else {
          right = middle;
        }
    }
    if (right == end) {
        right = begin;
    }
    return right->index;
}

3、服务器的故障处理

从集群中摘除节点时，ketama的算法不会重新计算"环"。当需要写入故障节点时，会抛出异常。

仔细想一下是合理的，因为摘除的节点持有一部分数据，一般来说是需要恢复的，这是一个前提。

我们假设twemproxy可以感知节点故障，并重新计算分配策略。那么，故障后又有新的数据写入。这时，一部分原本要写入故障节点的数据会被分配到其它节点上。

随后，故障节点恢复，twemproxy又重新调整了分配策略。那么，后写入的那部分数据就不会再被找到（这个有点像内存泄露）。