一致性hash和solr千万级数据分布式搜索引擎中的应用
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现在有个问题了，这600个数据如何路由到对应的机器。需要考虑如果均衡分配，假设我们600个数据都是统一的自增id数据，从1~600，分成3堆可以 采用 id mod 3的方式。其实在真实环境可能不是这种id是字符串。需要把字符串转变为hashcode再进行取模。
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目前看起来是不是解决我们的问题了，所有数据都很好的分发并且没有达到系统的负载。但如果我们的数据需要存储、需要读取就没有这么容易了。业务增多怎么 办，大家按照上面的横向扩展知道需要增加一台服务器。但是就是因为增加这一台服务器带来了一些问题。看下面这个例子，一共9个数，需要放到2台机器（1、 2）上。各个机器存放为：1号机器存放1、3、5、7、9 ，2号机器存放 2、4、6、8。如果扩展一台机器3如何，数据就要发生大迁移，1号机器存放1、4、7, 2号机器存放2、5、8, 3号机器存放3、6、9。如图：
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从 图中可以看出 1号机器的3、5、9迁移出去了、2好机器的4、6迁移出去了，按照新的秩序再重新分配了一遍。数据量小的话重新分配一遍代价并不大，但如果我们拥有上 亿、上T级的数据这个操作成本是相当的高，少则几个小时多则数天。并且迁移的时候原数据库机器负载比较高，那大家就有疑问了，是不是这种水平扩展的架构方 式不太合理？
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一致性hash就是在这种应用背景提出来的，现在被广泛应用于分布式缓存，比如memcached。下面简单介绍下一致性hash的基本原理。最早的版本 http://dl.acm.org/citation.cfm?id=258660。国内网上有很多文章都写的比较好。如： http://blog.csdn.net/x15594/article/details/6270242
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下面简单举个例子来说明一致性hash。
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准备：1、2、3 三台机器
还有待分配的9个数 1、2、3、4、5、6、7、8、9
一致性hash算法架构
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步骤
一、构造出来 2的32次方 个虚拟节点出来，因为计算机里面是01的世界，进行划分时采用2的次方数据容易分配均衡。另 2的32次方是42亿，我们就算有超大量的服务器也不可能超过42亿台吧，扩展和均衡性都保证了。
二、 将三台机器分别取IP进行hashcode计算（这里也可以取hostname，只要能够唯一区别各个机器就可以了），然后映射到2的32次方上去。比如 1号机器算出来的hashcode并且mod (2^32)为 123（这个是虚构的），2号机器算出来的值为 2300420，3号机器算出来为 90203920。这样三台机器就映射到了这个虚拟的42亿环形结构的节点上了。
三、 将数据（1-9）也用同样的方法算出hashcode并对42亿取模将其配置到环形节点上。假设这几个节点算出来的值为 1：10，2：23564，3：57，4：6984，5：5689632，6：86546845，7：122，8：3300689，9：135468。可 以看出 1、3、7小于123， 2、4、9 小于 2300420 大于 123， 5、6、8 大于 2300420 小于90203920。从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个Cache节点上。如果超过2^32仍然找不到Cache节点，就会 保存到第一个Cache节点上。也就是1、3、7将分配到1号机器，2、4、9将分配到2号机器，5、6、8将分配到3号机器。
这 个时候大家可能会问，我到现在没有看见一致性hash带来任何好处，比传统的取模还增加了复杂度。现在马上来做一些关键性的处理，比如我们增加一台机器。 按照原来我们需要把所有的数据重新分配到四台机器。一致性hash怎么做呢？现在4号机器加进来，他的hash值算出来取模后是12302012。 5、8 大于2300420 小于12302012 ，6 大于 12302012 小于90203920 。这样调整的只是把5、8从3号机器删除，4号机器中加入 5、6。
同理，删除机器怎么做呢，假设2号机器挂掉，受影响的也只是2号机器上的数据被迁移到离它节点，上图为4号机器。
大 家应该明白一致性hash的基本原理了吧。不过这种算法还是有缺陷，比如在机器节点比较少、数据量大的时候，数据的分布可能不是很均衡，就会导致其中一台 服务器的数据比其他机器多很多。为了解决这个问题，需要引入虚拟服务器节点的机制。如我们一共有只有三台机器，1、2、3。但是实际又不可能有这么多机器 怎么解决呢？把 这些机器各自虚拟化出来3台机器，也就是 1a 1b 1c 2a 2b 2c 3a 3b 3c，这样就变成了9台机器。实际 1a 1b 1c 还是对应1。但是实际分布到环形节点就变成了9台机器。数据分布也就能够更分散一点。如图：
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写了这么多一致性hash，这个和分布式搜索有什么半点关系？我们现在使用solr4搭建了分布式搜索，测试了基于solrcloud的分布式平台提交 20条数据居然需要几十秒，所以就废弃了solrcloud。采用自己hack solr平台，不用zookeeper做分布式一致性管理平台，自己管理数据的分发机制。既然需要自己管理数据的分发，就需要考虑到索引的创建，索引的更 新。这样我们的一致性hash也就用上了。整体架构如下图：
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建立和更新需要维持机器的位置，能够根据数据的key找到对应的数据分发并更新。这里需要考虑的是如何高效、可靠的把数据建立、更新到索引里。
备份服务器防止建立服务器挂掉，可以根据备份服务器快速恢复。
读服务器主要做读写分离使用，防止写索引影响查询数据。
集群管理服务器管理整个集群内的服务器状态、告警。
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整个集群随着业务增多还可以按照数据的类型划分，比如用户、微博等。每个类型按照上图架构搭建，就可以满足一般性能的分布式搜索。对于solr和分布式搜索的话题后续再聊。
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扩展阅读：
java的hashmap随着数据量的增加也会出现map调整的问题，必要的时候就初始化足够大的size以防止容量不足对已有数据进行重新hash计算。
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疫苗：Java HashMap的死循环 http://coolshell.cn/articles/9606.html
一致性哈希算法的优化—-关于如何保正在环中增加新节点时，命中率不受影响 （原拍拍同事scott）http://scottina.iteye.com/blog/650380
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语言实现：
http://weblogs.java.net/blog/2007/11/27/consistent-hashing java 版本的例子
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?文章来自KENGINE | Kankanews.com
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