Jedis一緻性hash與sharding

一、Jedis一緻性hash

利用緩存技術，不僅可以提升系統性能，還能緩解系統故障。對于redis 3.0以下的版本，redis-server沒有sharding的功能，隻有master-slave模式。目前企業用的普遍都是隻有m/s模式的redis多執行個體部署，無論是master還是slave挂掉，都需要調整程式配置(或代碼)。Jedis為我們提供了程式設計級别的sharding方式，本文主要介紹相關API使用方法。

Jedis中sharding基于一緻性hash算法，hash值計算采取MD5作為輔助，此算法似乎已成事實上的标準，不過較新的版本采用的是谷歌的murmur_hash算法(MD5 is really not good?)。

public interface Hashing {

public static final Hashing MURMUR_HASH = new MurmurHash();

public ThreadLocal<MessageDigest> md5Holder = new ThreadLocal<MessageDigest>();

// 基于MD5的一緻性hash算法實作

public static final Hashing MD5 = new Hashing() {

public long hash(String key) {

return hash(SafeEncoder.encode(key));

}

public long hash(byte[] key) {

try {

if (md5Holder.get() == null) {

md5Holder.set(MessageDigest.getInstance("MD5"));

}

} catch (NoSuchAlgorithmException e) {

throw new IllegalStateException("++++ no md5 algorythm found");

}

MessageDigest md5 = md5Holder.get();

md5.reset();

md5.update(key);

byte[] bKey = md5.digest(); // 獲得MD5位元組序列

// 前四個位元組作為計算參數，最終獲得一個32位int值.

// 此種計算方式，能夠確定key的hash值更加“随即”/“離散”

// 如果hash值過于密集，不利于一緻性hash的實作(特别是有“虛拟節點”設計時)

long res = ((long) (bKey[3] & 0xFF) << 24) | ((long) (bKey[2] & 0xFF) << 16)

| ((long) (bKey[1] & 0xFF) << 8) | (long) (bKey[0] & 0xFF);

return res;

};

public long hash(String key);

public long hash(byte[] key);

}

node建構過程：

//shards清單為用戶端提供了所有redis-server配置資訊，包括：ip，port，weight，name

//其中weight為權重，将直接決定“虛拟節點”的“比例”(密度)，權重越高，在存儲是被hash命中的機率越高

//--其上存儲的資料越多。

//其中name為“節點名稱”，jedis使用name作為“節點hash值”的一個計算參數。

//---

//一緻性hash算法，要求每個“虛拟節點”必須具備“hash值”，每個實際的server可以有多個“虛拟節點”(API級别)

//其中虛拟節點的個數= “邏輯區間長度” * weight，每個server的“虛拟節點”将會以“hash”的方式分布在全局區域中

//全局區域總長為2^32.每個“虛拟節點”以hash值的方式映射在全局區域中。

// 環形：0-->vnode1(:1230)-->vnode2(:2800)-->vnode3(400000)---2^32-->0

//所有的“虛拟節點”将按照其”節點hash“順序排列(正序/反序均可)，是以相鄰兩個“虛拟節點”之間必有hash值差，

//那麼此內插補點，即為前一個(或者後一個，根據實作而定)“虛拟節點”所負載的資料hash值區間。

//比如hash值為“2000”的資料将會被vnode1所接受。

private void initialize(List<S> shards) {

nodes = new TreeMap<Long, S>();//虛拟節點，采取TreeMap存儲:排序，二叉樹

for (int i = 0; i != shards.size(); ++i) {

final S shardInfo = shards.get(i);

if (shardInfo.getName() == null)

//當沒有設定“name”是，将“SHARD-NODE”作為“虛拟節點”hash值計算的參數

//"邏輯區間步長"為160,為什麼呢??

//最終多個server的“虛拟節點”将會交錯布局，不一定非常均勻。

for (int n = 0; n < 160 * shardInfo.getWeight(); n++) {

nodes.put(this.algo.hash("SHARD-" + i + "-NODE-" + n), shardInfo);

}

else

nodes.put(this.algo.hash(shardInfo.getName() + "*" + shardInfo.getWeight() + n), shardInfo);

resources.put(shardInfo, shardInfo.createResource());

node選擇方式：

public R getShard(String key) {

return resources.get(getShardInfo(key));

//here:

public S getShardInfo(byte[] key) {

//擷取>=key的“虛拟節點”的清單

SortedMap<Long, S> tail = nodes.tailMap(algo.hash(key));

//如果不存在“虛拟節點”，則将傳回首節點。

if (tail.size() == 0) {

return nodes.get(nodes.firstKey());

//如果存在，則傳回符合(>=key)條件的“虛拟節點”的第一個節點

return tail.get(tail.firstKey());

Jedis sharding預設的一緻性hash算法比較适合cache-only的情景，不太适合資料持久化情況。在持久存儲情況下，我們可以使用“強hash”分片，需要重寫hash算法(參加後面的InnerHashing)。強hash算法下，如果某個虛拟節點所在的實體節點故障，将導緻資料無法通路，即無法從虛拟節點清單中删除失效的server。

二、API

ShardedJedis

JedisShardInfo sd1 = new JedisShardInfo("127.0.0.1", 6379, 15000);

sd1.setPassword("123456");

JedisShardInfo sd2 = new JedisShardInfo("127.0.0.1", 6479, 15000);

sd2.setPassword("123456");

List<JedisShardInfo> shards = new ArrayList<JedisShardInfo>();

shards.add(sd1);

shards.add(sd2);

ShardedJedis shardedJedis = new ShardedJedis(shards, new InnerHashing());

String key = "k2sdjowejjroer3";

shardedJedis.set(key, "v2");

Charset charset = Charset.forName("utf-8");

// 注意此處對key的位元組轉換時，一定要和Innerhashing.hash(String)保持一緻

System.out.println(shardedJedis.get("k2").getBytes(charset));

// Jedis的一緻性hash算法已經足夠良好，程式員建議不要重寫

public class InnerHashing implements Hashing {

static Charset charset = Charset.forName("utf-8");

@Override

return hash(key.getBytes(charset));

int hashcode = new HashCodeBuilder().append(key).toHashCode();

return hashcode & 0x7FFFFFFF;

<constructor-arg>

<list>

<constructor-arg value="127.0.0.1"></constructor-arg>

<constructor-arg value="6379"></constructor-arg>

</bean>

</list>

</constructor-arg>

</bean>

ShardedJedisPool & ShardedJedisPipeline

JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();

config.setMaxTotal(32);

config.setMaxIdle(6);

config.setMinIdle(0);

config.setMaxWaitMillis(15000);

JedisShardInfo sd1 = new JedisShardInfo("127.0.0.1", 6379, 15000);

sd1.setPassword("123456");

JedisShardInfo sd2 = new JedisShardInfo("127.0.0.1", 6479, 15000);

sd2.setPassword("123456");

List<JedisShardInfo> shards = new ArrayList<JedisShardInfo>();

shards.add(sd1);

shards.add(sd2);

ShardedJedisPool sjp = new ShardedJedisPool(config, shards);

ShardedJedis shardedJedis = sjp.getResource();

try {

System.out.println(shardedJedis.get("k2"));

ShardedJedisPipeline pipeline = new ShardedJedisPipeline();

pipeline.setShardedJedis(shardedJedis);

pipeline.set("k4", "v4");

pipeline.set("k5", "v5");

pipeline.get("k5");

List<Object> all = pipeline.syncAndReturnAll();

for (Object e : all) {

System.out.println(e);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

} finally {

sjp.returnResource(shardedJedis);

<constructor-arg ref="jedisPoolConfig"></constructor-arg>

Something:

redis以及其他類似的網絡IO server,實作絕對意義上的自動擴容(server端)和自動探測與rebalance,是很難的,同時也有一些風險.

我們現在的做法也比較土:

1) 有個web portal系統,當一個redis執行個體部署好之後,就是web系統上輸入它的IP位址和探測腳本(腳本用來檢測redis的記憶體負載情況,存活情況).

2) 錄入之後可以将此redis"上線/下線",即将redis資訊同步到zookeeper中(俗稱configserver);

3) 所有redis-client端,都接入configserver,擷取可用的redis清單;并初始化redis-client.

4) redis-client有一個額外的線程用來與configserver保持通訊,實時的跟蹤redis清單的變更.

5) 如果redis清單變更,将導緻redis-client端重新調整,主要是重建"一緻性hash表".

6) 重建"一緻性hash表"的過程,不需要調整代碼或者重新開機服務,這個和hash的設計方式有些關系.

簡單的來說,你可以使用任何方式(db,或者JMS訂閱)來擷取redis叢集節點的變更資料即可..對于"用戶端一緻性hash表"的設計,也需要有些技巧,最好不要因為一個節點的join或者remove,導緻大面積緩存的命中失敗..

程式中通過合理的配置和編碼，我們可以實作寫master讀slave。

本人通過檢視公司應用系統的監控表明，redis幾乎保持 set 2ms get 1ms, sql最快時 count 2ms select 3ms add/update 5ms

原文連結：[http://wely.iteye.com/blog/2275944]

Jedis一緻性hash與sharding

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