有关一致性哈希的一些后续问题

Question

我通读了几篇文章，解释了一致性哈希背后的理论。 但是其中大多数都没有提供有关如何处理添加/删除节点的详细信息。 我知道是否将其用于像memcached这样的缓存层中，我们可能不需要做任何事情，但是如果将其用于分布式存储中，则将一些数据移至正确的节点非常关键。 当我们需要添加/删除节点时到底发生了什么？

其他几个问题是：

1. 应对不同大小的服务器的最佳方法是什么
2. 如何一次添加和删除多台计算机
3. 如何应对复制和容错

希望有人能指出我的文章来解释这些。

Answer 1

对于最初的问题，您只需要采用其他方法即可将对象从一个节点切换到另一个节点。 这可能是影响添加和删除节点的一​​个因素，而不是一致性哈希的工作原理。

解决此问题的一种假设方法是在重新平衡时考虑处于中间状态，在该状态下您有两个一致的哈希值，一个用于旧拓扑，一个用于新拓扑。 取两者之间的区别，每台服务器都应该能够说出要符合新拓扑需要做什么。 例如，每台服务器都使用旧的一致性哈希从旧服务器请求不具有的对象。 一旦达到某种“完成”状态，就可以删除旧副本（如有必要）。

1. 一致的哈希允许您通过调整副本数来赋予服务器权重。 这可能是一致性散列优于HRW的最大优势。

2. 这可能与仅添加一台计算机相同。

3. HRW有一个有用的想法，即一致性哈希不像通常解释的那样具有获取后续节点的功能。 也就是说，与其给您一个对象的“那个”节点，不如给您“​​一个对象的节点的有序列表”。 如果您决定要为每个对象创建3个副本，则从列表中获取前三个，而不只是第一个。

尽管不那么直观，但在一致性哈希中可以得到相同的效果：一直绕着“圆”旋转，直到有N个唯一节点为止。

Answer 2

但是其中大多数都没有提供有关如何处理添加/删除节点的详细信息。

您是否阅读过Dynamo：Amazon的高可用键值存储 ？ 在第4节中将对此进行详细介绍。

应对不同大小的服务器的最佳方法是什么

没有什么可以阻止您在类似Dynamo或类似Cassandra的系统中的不同服务器上放置不同数量的数据。 这会增加大量的复杂性，尤其是在故障恢复情况下，但是不会以任何方式破坏协议的基础。