面试题：从原理层面剖析Redis哈希算法对分布式存储的支持

Question

在Redis的分布式部署环境下，哈希算法不仅用于数据在本地的存储，还对数据在不同节点间的分布起到关键作用。请从哈希算法的原理出发，深入分析它是怎样支持Redis的分布式存储，包括数据分片、节点扩展时如何保证数据的一致性和高效访问等方面。

Answer 1

哈希算法原理

哈希算法通过一个特定的函数，将任意长度的输入数据转换为固定长度的哈希值。对于相同的输入，哈希函数总是产生相同的哈希值，且哈希值具有较好的离散性，即不同的输入产生的哈希值尽可能均匀分布在哈希空间内。

数据分片

1. 普通哈希分片：在Redis分布式存储早期，可能使用简单的哈希取模法。例如，假设有N个Redis节点，对于要存储的键值对中的键 key，先计算其哈希值 hash(key)，然后通过 hash(key) % N 得到一个余数，该余数对应着数据应该存储的节点编号。这样就将数据均匀地分布到了各个节点上。
2. 一致性哈希：为解决普通哈希在节点数量变化时大量数据迁移的问题，一致性哈希应运而生。一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环（哈希环）。每个节点在环上占据一个位置，通过计算节点的哈希值来确定其在环上的位置。对于数据的键 key，同样计算其哈希值 hash(key)，然后沿顺时针方向在环上寻找第一个大于等于该哈希值的节点，该节点就是数据的存储位置。这种方式使得在节点数量变化时，只有部分数据需要迁移，减少了数据迁移量。

节点扩展时保证数据一致性和高效访问

1. 数据一致性：
   • 普通哈希分片：当增加或减少节点时，即N发生变化，hash(key) % N 的结果会改变，导致大量数据需要重新计算存储节点并迁移，数据一致性难以保证。
   • 一致性哈希：在一致性哈希中，新增节点时，只需要将该节点逆时针方向到前一个节点之间的数据迁移到新节点；减少节点时，只需要将该节点的数据迁移到顺时针方向的下一个节点。这样极大地减少了数据迁移量，保证了大部分数据的一致性。
2. 高效访问：
   • 普通哈希分片：由于节点数量变化时数据大量迁移，可能导致缓存命中率降低，影响访问效率。
   • 一致性哈希：因为节点变化时数据迁移量小，原有的缓存数据大部分仍然有效，缓存命中率相对稳定，从而保证了高效访问。同时，通过引入虚拟节点的概念，可以进一步优化节点负载均衡，提高整体的访问效率。虚拟节点是对物理节点的多次映射，使得每个物理节点在哈希环上有多个位置，避免了节点分布不均匀导致的负载不均衡问题。