一致性哈希算法

一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则要做数据迁移，如果是分布式缓存，则其他缓存就失效了。

    因此，引入了一致性哈希算法：

把数据用hash函数（如MD5），映射到一个很大的空间里，如图所示。数据的存储时，先得到一个hash值，对应到这个环中的每个位置，如k1对应到了图中所示的位置，然后沿顺时针找到一个机器节点B，将k1存储到B这个节点中。

如果B节点宕机了，则B上的数据就会落到C节点上，如下图所示：

这样，只会影响C节点，对其他的节点A，D的数据不会造成影响。然而，这又会造成一个“雪崩”的情况，即C节点由于承担了B节点的数据，所以C节点的负载会变高，C节点很容易也宕机，这样依次下去，这样造成整个集群都挂了。

      为此，引入了“虚拟节点”的概念：即把想象在这个环上有很多“虚拟节点”，数据的存储是沿着环的顺时针方向找一个虚拟节点，每个虚拟节点都会关联到一个真实节点，如下图所使用：

图中的A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2都是虚拟节点，机器A负载存储A1、A2的数据，机器B负载存储B1、B2的数据，机器C负载存储C1、C2的数据。由于这些虚拟节点数量很多，均匀分布，因此不会造成“雪崩”现象。

Java实现：

1.public class Shard<S> { // S类封装了机器节点的信息 ，如name、password、ip、port等   2.  3.    private TreeMap<Long, S> nodes; // 虚拟节点   4.    private List<S> shards; // 真实机器节点   5.    private final int NODE_NUM = 100; // 每个机器节点关联的虚拟节点个数   6.  7.    public Shard(List<S> shards) {  8.        super();  9.        this.shards = shards;  10.        init();  11.    }  12.  13.    private void init() { // 初始化一致性hash环   14.        nodes = new TreeMap<Long, S>();  15.        for (int i = 0; i != shards.size(); ++i) { // 每个真实机器节点都需要关联虚拟节点   16.            final S shardInfo = shards.get(i);  17.  18.            for (int n = 0; n < NODE_NUM; n++)  19.                // 一个真实机器节点关联NODE_NUM个虚拟节点   20.                nodes.put(hash("SHARD-" + i + "-NODE-" + n), shardInfo);  21.  22.        }  23.    }  24.  25.    public S getShardInfo(String key) {  26.        SortedMap<Long, S> tail = nodes.tailMap(hash(key)); // 沿环的顺时针找到一个虚拟节点   27.        if (tail.size() == 0) {  28.            return nodes.get(nodes.firstKey());  29.        }  30.        return tail.get(tail.firstKey()); // 返回该虚拟节点对应的真实机器节点的信息   31.    }  32.  33.    /** 34.     *  MurMurHash算法，是非加密HASH算法，性能很高， 35.     *  比传统的CRC32,MD5，SHA-1（这两个算法都是加密HASH算法，复杂度本身就很高，带来的性能上的损害也不可避免） 36.     *  等HASH算法要快很多，而且据说这个算法的碰撞率很低. 37.     *  http://murmurhash.googlepages.com/ 38.     */  39.    private Long hash(String key) {  40.          41.        ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(key.getBytes());  42.        int seed = 0x1234ABCD;  43.          44.        ByteOrder byteOrder = buf.order();  45.        buf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);  46.  47.        long m = 0xc6a4a7935bd1e995L;  48.        int r = 47;  49.  50.        long h = seed ^ (buf.remaining() * m);  51.  52.        long k;  53.        while (buf.remaining() >= 8) {  54.            k = buf.getLong();  55.  56.            k *= m;  57.            k ^= k >>> r;  58.            k *= m;  59.  60.            h ^= k;  61.            h *= m;  62.        }  63.  64.        if (buf.remaining() > 0) {  65.            ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8).order(  66.                    ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);  67.            // for big-endian version, do this first:   68.            // finish.position(8-buf.remaining());   69.            finish.put(buf).rewind();  70.            h ^= finish.getLong();  71.            h *= m;  72.        }  73.  74.        h ^= h >>> r;  75.        h *= m;  76.        h ^= h >>> r;  77.  78.        buf.order(byteOrder);  79.        return h;  80.    }  81.  82.}