Explication détaillée de l'algorithme de hachage cohérent implémenté par Redis

L'algorithme de hachage cohérent est largement utilisé dans le cache distribué, l'équilibrage de charge et d'autres scénarios, ce qui peut améliorer efficacement les performances et l'évolutivité du système. Parmi eux, Redis, en tant que base de données en mémoire populaire, utilise également des algorithmes de hachage cohérents pour réaliser la distribution des données et l'équilibrage de charge. Cet article fournira une analyse détaillée de l'algorithme de hachage cohérent du point de vue de l'implémentation de Redis.

1. Introduction à l'algorithme de hachage cohérent

L'algorithme de hachage cohérent a été proposé pour la première fois par David Karger et d'autres. Il mappe chaque nœud à un anneau via un algorithme, puis mappe les données à la valeur de hachage de sa clé. le même anneau, les données sont finalement distribuées au nœud le plus proche sur l'anneau. De cette façon, lorsque le nombre de nœuds change, cela n'affectera que la propriété d'une petite partie des données sur l'anneau, mais pas la propriété des données sur l'ensemble de la collection de données.

Dans le même temps, l'algorithme de hachage cohérent résout également dans une certaine mesure le problème des ensembles de données « hotspot ». Étant donné que la distribution des valeurs de hachage est uniforme, la distribution des données est également uniforme, ce qui rend les données sur n'importe quel nœud réparties à peu près uniformément, évitant ainsi la situation où un seul nœud transporte trop de données.

2. L'algorithme de hachage cohérent implémenté par Redis

En tant que base de données en mémoire hautes performances, l'algorithme de hachage cohérent implémenté par Redis est également très efficace et flexible. Plus précisément, l'algorithme de hachage cohérent implémenté par Redis est divisé en les étapes suivantes :

(1) Initialisation de l'anneau

Tout d'abord, vous devez définir un anneau de hachage et mapper tous les nœuds sur l'anneau. Cet anneau peut être implémenté à l'aide d'un tableau ou d'un arbre. Redis utilise généralement une méthode d'anneau de hachage, utilisant une liste chaînée ordonnée pour enregistrer tous les nœuds. La position de chaque nœud dans la liste chaînée est déterminée par la taille de sa valeur de hachage. De plus, étant donné que le nombre de nœuds sur l'anneau de hachage est généralement relativement faible, la réplication des données et la tolérance aux pannes peuvent être améliorées grâce à plusieurs copies.

(2) Hachez les données

Pour une donnée, nous devons hacher sa clé et la mapper à une certaine position sur l'anneau de hachage. Il convient de noter ici que Redis utilise un algorithme de hachage spécial, dont le principe est similaire à l'algorithme MD5. Le but de cet algorithme est d'assurer autant que possible une répartition uniforme des valeurs de hachage.

(3) Attribuer des nœuds aux données

Après avoir trouvé la position correspondante des données sur l'anneau de hachage, vous devez trouver le nœud où il se trouve. Ce processus peut être mis en œuvre de deux manières : recherche dans le sens des aiguilles d'une montre et recherche par saut. Le premier recherche dans le sens des aiguilles d'une montre le long de l'anneau de hachage en partant de la position actuelle jusqu'à ce que le premier nœud soit trouvé. Cette méthode est très simple, mais peut entraîner un déséquilibre de charge des nœuds. Au contraire, la recherche par saut saute d'une taille de pas fixe sur l'anneau pour trouver le nœud. Cette taille de pas est généralement la distance moyenne de la valeur de hachage du nœud. Bien que cette méthode soit plus complexe, elle permet de mieux équilibrer la charge des nœuds.

(4) Ajouter/supprimer des nœuds

Lorsqu'un nœud est ajouté/supprimé du système, seules les données responsables de ce nœud doivent être recalculées. Plus précisément, si un nœud est ajouté, toutes les données dont il doit être responsable doivent être déplacées vers le nouveau nœud. Si un nœud est supprimé, toutes les données dont il est responsable doivent être allouées à d'autres nœuds. Dans ce processus, la réplication multicopie est généralement utilisée pour garantir la cohérence des données et la tolérance aux pannes.

3. Résumé

L'algorithme de hachage cohérent est un algorithme efficace, flexible et évolutif qui peut être appliqué dans le cache distribué, l'équilibrage de charge et d'autres scénarios. En tant que base de données en mémoire populaire, Redis utilise également des algorithmes de hachage cohérents pour réaliser la distribution des données et l'équilibrage de charge. Grâce à l'analyse et à l'analyse de l'algorithme de hachage cohérent mis en œuvre par Redis, nous pouvons avoir une compréhension plus approfondie du principe et des détails de mise en œuvre de cet algorithme.

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