分布式一致性哈希算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了分布式一致性哈希算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一致性哈希算法是一种分布式哈希算法,主要是为了解决互联网中的热点(Hot spot)问题

计算公式
 
  • hash(服务器IP地址) % 2^32
  • hash(对象) % 2^32
  • 将对象Hash后的值映射到顺时针最近的一台服务器上

 

Java实现

package com.bounter.mybatis.util;

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

import org.springframework.util.StringUtils;

/**
 * 一致性哈希算法实现
 * 用于分库分表主键id映射、分布式缓存key映射
 *
 * @author simon
 *
 */
public class ConsistentHash {
// 待添加入Hash环的服务器列表
private static String[] servers = { "192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111", "192.168.0.3:111",
"192.168.0.4:111" };

// 真实结点列表,考虑到服务器上线、下线的场景,即添加、删除的场景会比较频繁,这里使用LinkedList会更好
private static List<String> realNodes = new LinkedList<String>();

// 虚拟节点,key表示虚拟节点的hash值,value表示虚拟节点的名称
private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<Integer, String>();

// 虚拟节点的数目,这里写死,为了演示需要,一个真实结点对应5个虚拟节点
private static final int VIRTUAL_NODES = 5;

static {
// 先把原始的服务器添加到真实结点列表中
for (int i = 0; i < servers.length; i++)
realNodes.add(servers[i]);

// 再添加虚拟节点,遍历LinkedList使用foreach循环效率会比较高
for (String str : realNodes) {
for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++) {
String virtualNodeName = str + "&&VN" + String.valueOf(i);
int hash = getHash(virtualNodeName);
virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);
}
}
}

// 使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法,最终效果没区别
private static int getHash(String str) {
final int p = 16777619;
int hash = (int) 2166136261L;
for (int i = 0; i < str.length(); i++)
hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
hash += hash << 13;
hash ^= hash >> 7;
hash += hash << 3;
hash ^= hash >> 17;
hash += hash << 5;

// 如果算出来的值为负数则取其绝对值
if (hash < 0)
hash = Math.abs(hash);
return hash;
}

// 得到应当路由到的结点
private static String getServer(String key) {
// 得到该key的hash值
int hash = getHash(key);
// 得到大于该Hash值的所有Map
SortedMap<Integer, String> subMap = virtualNodes.tailMap(hash);
String virtualNode;
if (subMap.isEmpty()) {
// 如果没有比该key的hash值大的,则从第一个node开始
Integer i = virtualNodes.firstKey();
// 返回对应的服务器
virtualNode = virtualNodes.get(i);
} else {
// 第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
Integer i = subMap.firstKey();
// 返回对应的服务器
virtualNode = subMap.get(i);
}
// virtualNode虚拟节点名称要截取一下
if (!StringUtils.isEmpty(virtualNode)) {
return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));
}
return null;
}

public static void main(String[] args) {
String key = "877073895583547392";
System.out.println("[" + key + "]的hash值为" + getHash(key) + ", 被路由到结点[" + getServer(key) + "]");

}
}

 

以上是关于分布式一致性哈希算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

分布式核心原理:一致性哈希算法白话解析

搞了那么久分布式,不知道一致性哈希算法?

一种快速简介的一致性哈希算法

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