一致性哈希算法与Java实现 - 军军小站|张军博客

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：

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public class Shard<S>{ //S类封装了机器节点的信息，如name、password、ip、port等
private TreeMap<Long,S>nodes; //虚拟节点
private List<S>shards; //真实机器节点
private final int NODE_NUM= 100 ; //每个机器节点关联的虚拟节点个数
public Shard(List<S>shards){
super ();
this .shards=shards;
init();
}
private void init(){ //初始化一致性hash环
nodes= new TreeMap<Long,S>();
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
final SshardInfo=shards.get(i);
for ( int n= 0 ;n<NODE_NUM;n++)
//一个真实机器节点关联NODE_NUM个虚拟节点
nodes.put(hash( "SHARD-" +i+ "-NODE-" +n),shardInfo);
}
}
public SgetShardInfo(Stringkey){
SortedMap<Long,S>tail=nodes.tailMap(hash(key)); //沿环的顺时针找到一个虚拟节点
if (tail.size()== 0 ){
return nodes.get(nodes.firstKey());
}
return tail.get(tail.firstKey()); //返回该虚拟节点对应的真实机器节点的信息
}
/**
*MurMurHash算法，是非加密HASH算法，性能很高，
*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）
*等HASH算法要快很多，而且据说这个算法的碰撞率很低.
*http://murmurhash.googlepages.com/
*/
private Longhash(Stringkey){
ByteBufferbuf=ByteBuffer.wrap(key.getBytes());
int seed= 0x1234ABCD ;
ByteOrderbyteOrder=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 ){
ByteBufferfinish=ByteBuffer.allocate( 8 ).order(
ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
//forbig-endianversion,dothisfirst:
//finish.position(8-buf.remaining());
finish.put(buf).rewind();
h^=finish.getLong();
h*=m;
}
h^=h>>>r;
h*=m;
h^=h>>>r;
buf.order(byteOrder);
return h;
}
}

一致性哈希算法与Java实现

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