HOT无主架构与元数据管理——一致性hash与crush算法解读
本文介绍了一致性哈希算法和CRUSH算法,这两种算法都是用于解决分布式系统中的数据存储和管理问题。该算法通过将服务器和数据映射到一个虚拟的圆环上,确保数据被均匀地分布到各个服务器上,同时在服务器增减时,只影响相邻的数据,从而保证了系统的高容错性和可扩展性。为了避免数据倾斜问题,一致性哈希算法还引入了虚拟节点机制,通过计算多个哈希值来分布数据,使得即使在服务节点较少的情况下也能达到均匀的数据分布。
CRUSH算法是Ceph分布式存储系统中用于数据定位的一种算法,它通过伪随机的路由选择来确定数据应该存储在哪些物理节点上。CRUSH算法考虑了存储节点的物理分布,通过精心设计的哈希函数和规则来选择存储节点,从而实现了数据的高效率和可靠性。CRUSH算法的特点包括计算独立性、稳定性和可预测性,但它也存在一些局限性,比如处理权重失衡的困难、数据迁移问题以及可能导致的使用率不均衡。为了解决这些问题,Ceph从Luminous版本起提供了upmap机制,允许手动指定PG的分布位置,以达到更优的数据均衡效果。