利用 Presto 中的Consistent Hashing，提升动态集群中的缓存数据局部性

2023-10-18 12:12:22

现在越来越多的企业选择Presto作为大数据查询引擎，因为它可以极大提升查询速度。尤其是对于需要快速响应分析查询的场景，它的优势更加明显。

为了提升性能，Presto 会将部分查询结果进行缓存。缓存策略的选择会影响缓存的数据是否具有局部性。所谓数据局部性，是指数据被存储在离它最近的节点上。数据局部性越好，访问数据的速度就越快。

Presto 当前支持的基于哈希的 Soft-Affinity 调度策略可以让一份数据在集群中只存在 1-2 份拷贝。但是它的一个明显弊端是集群 Worker 数量动态变化时，缓存的数据局部性变差，这会拖慢查询速度。

针对这一问题，本文提出了一种新的缓存策略：Consistent Hashing。Consistent Hashing 是一种分布式哈希算法，它可以将数据均匀地分布到集群中的各个节点上。即使集群 Worker 数量动态变化，Consistent Hashing 也可以保证缓存的数据具有良好的局部性。

在本文中，我们将详细介绍 Consistent Hashing 算法，并演示如何在 Presto 中使用 Consistent Hashing 来改善缓存数据局部性。

Consistent Hashing 算法

Consistent Hashing 算法是一种分布式哈希算法，它可以将数据均匀地分布到集群中的各个节点上。Consistent Hashing 算法的工作原理如下：

首先，将集群中的所有节点按照一定的规则映射到一个环上，这个环称为哈希环。
然后，将数据按照一定的规则映射到哈希环上。
当需要访问某个数据时，先计算该数据的哈希值，然后找到哈希环上离该哈希值最近的节点，该节点就是该数据的存储节点。

Consistent Hashing 算法具有以下优点：

数据分布均匀：Consistent Hashing 算法可以将数据均匀地分布到集群中的各个节点上，从而避免了数据热点问题。
负载均衡：Consistent Hashing 算法可以实现负载均衡，即每个节点存储的数据量大致相同。
伸缩性好：当集群中的节点数量发生变化时，Consistent Hashing 算法可以自动调整数据分布，从而保证数据具有良好的局部性。

在 Presto 中使用 Consistent Hashing

Presto 中可以使用 Consistent Hashing 算法来改善缓存数据局部性。具体步骤如下：

在 Presto 的配置文件中启用 Consistent Hashing。
将数据按照一定的规则映射到哈希环上。
当需要访问某个数据时，先计算该数据的哈希值，然后找到哈希环上离该哈希值最近的节点，该节点就是该数据的存储节点。

实验结果

我们使用 TPC-DS 数据集对 Consistent Hashing 算法进行了实验。实验结果表明，Consistent Hashing 算法可以显著提高 Presto 的查询性能。

总结

Consistent Hashing 算法是一种分布式哈希算法，它可以将数据均匀地分布到集群中的各个节点上。Consistent Hashing 算法具有数据分布均匀、负载均衡和伸缩性好等优点。在 Presto 中可以使用 Consistent Hashing 算法来改善缓存数据局部性。实验结果表明，Consistent Hashing 算法可以显著提高 Presto 的查询性能。