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商号
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代表者
CHOI YOUNG GU
事業者登録番号
853-44-00368
所在地
9F V24, 351 Gyeongin-ro, Michuhol-gu, Incheon, Republic of Korea
電話
+82-10-4404-1523
メール
whitecalvin@tastedev.net
個人情報保護責任者
CHOI YOUNG GU

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コンシステントハッシュ法
コンシステントハッシュ法代表的な実装ステップごとのガイド公式ドキュメント・参考資料ディスカッションコメント

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アルゴリズム

コンシステントハッシュ法

コンシステントハッシュ法は、ノードの追加や削除で移動するキーを必要最小限に抑えてキーをサーバーへ割り当てる手法で、分散キャッシュやストアに使われます。

ガイドを始めるディスカッション

コンシステントハッシュ法(consistent hashing)は、キーを多数のサーバーに分散配置する手法で、1997年に Karger らが分散 Web キャッシュのために提案しました。ハッシュ値の空間を円状のリングとみなし、サーバーとキーを同じリング上に置いて、キーから時計回りに最初に出会うサーバーがそのキーを担当します。サーバーごとにリング上の点を複数(仮想ノード)置くことで負荷を均等にします。

hash(key) % N では、サーバー数が変わるとほぼすべてのキーの配置が変わり、キャッシュのヒット率が崩れ、大量のデータ移動が発生します。コンシステントハッシュ法ではサーバーを1台追加しても平均で全キーの 1/(N+1) だけが、しかも新しいサーバーにだけ移動するため、運用中にノードを増減しやすくなります。Memcached クライアントの ketama、Amazon の Dynamo 論文、Cassandra、Nginx や HAProxy の consistent ハッシュ設定がこの考え方に基づいています。

まず mod-N 方式でどれだけのキーが移動するかを計算し、ソート済み配列と二分探索でハッシュリングを実装してみましょう。次に仮想ノード数によって負荷のばらつきがどう減るかを測定し、レプリカの選び方、ランデブーハッシュ、Jump Consistent Hash と比較すると、システム設計面接でも違いをはっきり説明できるようになります。

特徴

最小限の移動

ノードの追加や削除で移動するキーは期待値で約 1/(N+1) にとどまり、既存ノード同士でキーをやり取りすることはありません。

ハッシュリング

ハッシュ空間を円とみなし、キーから時計回りに最初のノードを担当者とします。検索はソート済み位置に対する二分探索です。

仮想ノード

ノードごとにリング上に複数の点を置いて負荷の偏りを減らし、点の数でサーバー容量の違い(重み)を表現します。

レプリケーションと代替手法

時計回りに異なるノードを R 台選んでレプリカを置きます。ランデブーハッシュや Jump Hash も同じ目的を別の方法で実現します。

主な用途

  • Memcached などの分散キャッシュにおけるクライアント側シャーディング

このページの目次

  1. 特徴
  2. 主な用途
  3. 代表的な実装
  4. ステップごとのガイド
  5. 公式ドキュメント・参考資料
  6. ディスカッション
  7. コメント
  • Cassandra など Dynamo 系ストアのデータ分割と複製
  • Nginx・HAProxy・Envoy のリクエストアフィニティ負荷分散
  • Chord などの分散ハッシュテーブル(DHT)
  • 代表的な実装

    仮想ノード付きハッシュリング

    MD5 ダイジェストの先頭 8 バイトをリング上の位置として使い、ノードごとに 100 個の仮想ノードを bisect.insort でソート済みリストに挿入します。get は bisect_left でキーの位置以上の最初の点を探し、末尾を越えたら先頭に戻ります。ノード D を追加しても移動するキーは約 4 分の 1 だけで、再び削除するとすべてのキーが元のノードに戻ることを確認できます。

    consistent_hashing.py

    import bisect
    import hashlib
    
    
    def h(key: str) -> int:
        return int.from_bytes(hashlib.md5(key.encode()).digest()[:8], "big")
    
    
    class HashRing:
        def __init__(self, nodes=(), vnodes=100):
            self.vnodes = vnodes
            self.points = []   # sorted hash positions on the ring
            self.owner = {}    # position -> physical node
            for node in nodes:
                self.add(node)
    
        def add(self, node):
            for i in range(self.vnodes):
                p = h(f"{node}#{i}")
                bisect.insort(self.points, p)
                self.owner[p] = node
    
        def remove(self, node):
            for i in range(self.vnodes):
                p = h(f"{node}#{i}")
                self.points.pop(bisect.bisect_left(self.points, p))
                del self.owner[p]
    
        def get(self, key):
            if not self.points:
                raise LookupError("ring is empty")
            i = bisect.bisect_left(self.points, h(key)) % len(self.points)
            return self.owner[self.points[i]]
    
    
    ring = HashRing(["A", "B", "C"])
    keys = [f"user:{n}" for n in range(10_000)]
    before = {k: ring.get(k) for k in keys}
    ring.add("D")
    moved = sum(before[k] != ring.get(k) for k in keys)
    print(f"moved {moved / len(keys):.1%} of keys")  # about 25%
    ring.remove("D")
    print(all(ring.get(k) == before[k] for k in keys))  # True
    
    python consistent_hashing.py

    ステップごとのガイド

    インストールから コンシステントハッシュ法 の中心となる考え方まで、6 章で順を追って学びます。

    1. Consistent hashing concepts英語
    2. How it works英語
    3. Implementation英語
    4. Complexity英語
    5. Practice problems英語
    6. Real-world use英語

    公式ドキュメント・参考資料

    • 公式bisect — Array bisection algorithm
    • 公式Nginx upstream module: hash
    • 公式Apache Cassandra: Dynamo architecture
    • リファレンスConsistent hashing (Wikipedia)
    • リファレンスRendezvous hashing (Wikipedia)
    • リファレンスA Fast, Minimal Memory, Consistent Hash Algorithm (Lamping & Veach)
    • リファレンスDynamo: Amazon's Highly Available Key-value Store
    • リファレンスChord (peer-to-peer) (Wikipedia)

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