base - 什么是一致性Hash算法?如何实现?

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世界上并没有完美的程序,但是我们并不因此而沮丧,因为写程序就是一个不断追求完美的过程。

  1. 意图:服务器负载均衡,使请求分配的更均匀,并且提高服务器的可伸缩性
  2. 示意图:
    在这里插入图片描述
  3. 过程
    过程:为每个服务器创建多个虚拟节点(分布越均匀越好)取hash值形成hash环,请求过来时,请求key的hash值放入到环中做判断,找到顺时针最近的虚拟节点,这个节点所对应的服务器即为所要请求的服务器。
    当添加或删除服务器时,只会影响附近的节点,不会对整体的均匀性造成太大的冲击。
    并且服务器越多,请求的均匀性分配的越好。
  4. 实例
public class ConsistentHash {
    private static TreeMap<Long, String> treeMap = new TreeMap<>();

    public static void main(String[] args) {
        String ipPre = "192.168.2.";
        // 为每个服务添加虚拟节点,hash环
        for (int i = 0; i < 10; i ++) {
            put(100, ipPre + i);
        }
        // 随机请求,统计个服务接收到的请求次数
        Map<String, Integer> countMap = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i ++) {
            String ip = get(hash(UUID.randomUUID().toString()+i));
            countMap.compute(ip, (a, b) -> {
                if (null == b) return 1;
                return b + 1;
            });
        }

        countMap.forEach((a, b) -> {
            System.out.println("ip = " + a + ", count = " + b);
        });
    }

    public static void put (int n, String ip) {
        for (int i = 0; i < n; i ++) {
            treeMap.put(hash((ip+i)), ip);
        }
    }
    public static void remove (int n, String ip) {
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            treeMap.remove(hash.hash((ip+i)));
        }
    }

    public static String get (Long key) {
        if (treeMap.containsKey(key)) return treeMap.get(key);
        SortedMap<Long, String> tailMap = treeMap.tailMap(key);
        key = tailMap.isEmpty() ? treeMap.firstKey() : tailMap.firstKey();
        return treeMap.get(key);
    }

    public static Long hash(String key) {
        ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(key.getBytes());
        int seed = 0x1234ABCD;

        ByteOrder byteOrder = buf.order();
        buf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);

        long m = 0xc6a4a7935bd1e995L;
        int r = 47;

        long h = seed ^ (buf.remaining() * m);

        long k;
        while (buf.remaining() >= 8) {
            k = buf.getLong();

            k *= m;
            k ^= k >>> r;
            k *= m;

            h ^= k;
            h *= m;
        }

        if (buf.remaining() > 0) {
            ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8).order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
            finish.put(buf).rewind();
            h ^= finish.getLong();
            h *= m;
        }

        h ^= h >>> r;
        h *= m;
        h ^= h >>> r;

        buf.order(byteOrder);
        return h;
    }
}

运行结果:

ip = 192.168.2.0, count = 1110
ip = 192.168.2.2, count = 1044
ip = 192.168.2.1, count = 1119
ip = 192.168.2.8, count = 1074
ip = 192.168.2.7, count = 859
ip = 192.168.2.9, count = 1033
ip = 192.168.2.4, count = 1075
ip = 192.168.2.3, count = 878
ip = 192.168.2.6, count = 890
ip = 192.168.2.5, count = 918

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