一致性哈希代码实现

A B C D四个节点， 顺时针旋转，1 归属到 B，2 归属到 C；

假设AB间新增节点 E，则只会影响 AE 之间的分布；

单一节点可能数据倾斜，故可考虑虚拟节点。

import cn.hutool.core.lang.hash.MurmurHash;

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;

/**
 * 一致性哈希负载均衡器
 *
 */
public class ConsistentHashLoadBalancer implements LoadBalancer {

    /**
     * 一致性 Hash 环，存放虚拟节点
     */
    private final TreeMap<Integer, ServiceMetaInfo> virtualNodes = new TreeMap<>();

    /**
     * 虚拟节点数
     */
    private static final int VIRTUAL_NODE_NUM = 100;

    @Override
    public ServiceMetaInfo select(Map<String, Object> requestParams, List<ServiceMetaInfo> serviceMetaInfoList) {
        if (serviceMetaInfoList.isEmpty()) {
            return null;
        }

        // 构建虚拟节点环
        for (ServiceMetaInfo serviceMetaInfo : serviceMetaInfoList) {
            for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODE_NUM; i++) {
                int hash = getHash(serviceMetaInfo.getServiceAddress() + "#" + i);
                virtualNodes.put(hash, serviceMetaInfo);
            }
        }

        // 获取调用请求的 hash 值
        int hash = getHash(requestParams);

        // 选择最接近且大于等于调用请求 hash 值的虚拟节点
        Map.Entry<Integer, ServiceMetaInfo> entry = virtualNodes.ceilingEntry(hash);
        if (entry == null) {
            // 如果没有大于等于调用请求 hash 值的虚拟节点，则返回环首部的节点
            entry = virtualNodes.firstEntry();
        }
        return entry.getValue();
    }


    /**
     * Hash 算法，可自行实现
     *
     * @param key
     * @return
     */
    private int getHash(Object key) {
        return MurmurHash.hash32(key.toString());
    }
}