一致性hash算法的实现

来源：互联网发布：淘宝指纹支付设置没了编辑：程序博客网时间：2024/04/20 04:43

一致性hash算法的实现

2014-01-21 0 个评论来源：只是希望编程越来越有趣

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1.hashCode的计算，字符串hash算法

有很多hash算法，字符串hash需要达到的两个目标就是冲突要少，也就是分散和考虑到每个字符。

参考：字符串hash分析

JDK中使用的累乘因子为31的BKDRHash算法，这是一个经验数字，具有相对比较好的效率和分散。暴雪使用的hash算法主要是针对效率的。

为了尽量发散，使用JDK中HashMap的方法。

    public int hash(String str) {        if(str == null)        return 0;        int h = 0;        h ^= str.hashCode();        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);    }

2.一致性Hash的思想

假如现在是客户需要服务器来服务，但是有多个服务器，需要选择一个，客户hash后得到一个int型的数h，但是现在只有n个服务器，怎么来选择服务器呢？

传统的取余方法是：h%n 得到一个小于n的数，再对应是那一个服务器就行。

但是这样带来一个很严重的问题，扩展性。当需要添加一个服务器时(或者崩溃)，重新计算h%(n+1)，其中有些客户端就需要变更服务器。这将会给系统带来很多不必要的损失。

所以一致性Hash就是为了生存在动态服务器内的。

首先求出服务器的哈希值，并将其配置到0～2^32的圆上。然后用同样的方法求出客户端的哈希值，并映射到圆上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，第一个服务器服务它。如果超过2^32找不到服务器，就会保存到第一台服务器上。

使用虚拟节点的思想，为每个服务器在圆上分配100～200个点。这样就能抑制分布不均匀，最大限度地减小服务器增减时的缓存重新分布。

//C为client客户端，S为service服务器public class ConsistentHash {//虚拟节点的个数，默认200private int virtualNum;private long unit;//移动//存储服务器的容器private TreeMap map = new TreeMap<>();public ConsistentHash() {this(200);}public ConsistentHash(int virtualNum) {this.virtualNum = virtualNum;unit = ((long)(Integer.MAX_VALUE/virtualNum)<<1)-2;}//添加服务器结点public void add(S s){int hash = hash(s);//保证分散到Integer的范围内for (int i = 0; i < virtualNum; i++) map.put((int)(hash+i*unit), s);}//删除服务器结点public void remove(S s){int hash = hash(s);//保证分散到Integer的范围内,先转换为int再转换为Integerfor (int i = 0; i < virtualNum; i++) map.remove((Integer)(int)(hash+i*unit));}//获取服务器public S get(C c){if(map.isEmpty())return null;int hash = hash(c);//TreeMap独有的取上和取下方法//ceiling 和 floor (Math中是ceil)Entry entry = map.ceilingEntry(hash);if(entry == null) //空就代表需要回环了return map.firstEntry().getValue();elsereturn entry.getValue();}//再次分散的hash方法private int hash(Object o) {        if(o == null)        return 0;        int h = 0;        h ^= o.hashCode();        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);    }}

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