Java一致性Hash算法

緣起

關於一致性hash算法的原理，本文不做概述。本文說的是如何在java中實現一致性Hash算法。

代碼

package com.bxoon.test;

import java.util.*;

/**
 * 一致性Hash
 * @author zhongguangxi
 */
public class ConsistenceHash {

    // 物理節點集合
    private List<String> realNodes = new ArrayList<>();
    // 虛擬節點數，用戶指定
    private int viretalNums = 100;
    // 物理節點與虛擬節點的對應關係存儲
    private Map<String,List<Integer>> real2VirtualMap = new HashMap<>();
    // 排序存儲結構紅黑樹，key是虛擬節點的hash值，value是物理節點
    private SortedMap<Long,String> sortedMap = new TreeMap<>();

    public ConsistenceHash(int viretalNums) {
        super();
        this.viretalNums = viretalNums;
    }

    public ConsistenceHash() {
        super();
    }

    /**
     * 添加物理節點
     * @param node
     */
    public void addService(String node){
        String vnode = null;
        int i = 0;
        for (int count=0;count<viretalNums;){
            i++;
            vnode = node+"-"+i;
            long hashValue = FNV1_32_HASH.hash(vnode);
            if (!this.sortedMap.containsKey(hashValue)){
                count++;
                this.sortedMap.put(hashValue,node);
            }
        }
        this.realNodes.add(node);
    }

    /**
     * 刪除物理節點
     * @param node
     */
    public void removeService(String node){

    }

    /**
     * 獲取數據的存取節點
     * @param key
     * @return
     */
    public String getService(String key){
        long hash = FNV1_32_HASH.hash(key);
        SortedMap<Long,String> map = this.sortedMap.tailMap(hash);
        if (map.isEmpty()){
            return this.sortedMap.get(sortedMap.firstKey());
        }else{
            return map.get(map.firstKey());
        }
    }


    /**
     * 測試
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        ConsistenceHash consistenceHash = new ConsistenceHash();
        consistenceHash.addService("193.168.1.10");
        consistenceHash.addService("193.168.1.11");
        consistenceHash.addService("193.168.1.12");
        for (int i =0;i<100;i++){
            System.out.println("a"+i+" 對應的服務器："+consistenceHash.getService("a"+i));
        }
    }


}

輸出結果

a0 對應的服務器：193.168.1.12
a1 對應的服務器：193.168.1.12
a2 對應的服務器：193.168.1.12
a3 對應的服務器：193.168.1.11
a4 對應的服務器：193.168.1.10
a5 對應的服務器：193.168.1.11
a6 對應的服務器：193.168.1.10
a7 對應的服務器：193.168.1.12
a8 對應的服務器：193.168.1.10
a9 對應的服務器：193.168.1.11
a10 對應的服務器：193.168.1.12
a11 對應的服務器：193.168.1.12
a12 對應的服務器：193.168.1.12
a13 對應的服務器：193.168.1.12
a14 對應的服務器：193.168.1.11
a15 對應的服務器：193.168.1.10
a16 對應的服務器：193.168.1.10
a17 對應的服務器：193.168.1.10
a18 對應的服務器：193.168.1.10
a19 對應的服務器：193.168.1.10
a20 對應的服務器：193.168.1.12
a21 對應的服務器：193.168.1.12
a22 對應的服務器：193.168.1.10
a23 對應的服務器：193.168.1.10
a24 對應的服務器：193.168.1.12
a25 對應的服務器：193.168.1.10
a26 對應的服務器：193.168.1.12
a27 對應的服務器：193.168.1.11
a28 對應的服務器：193.168.1.10
a29 對應的服務器：193.168.1.12
a30 對應的服務器：193.168.1.12
a31 對應的服務器：193.168.1.12
a32 對應的服務器：193.168.1.12
a33 對應的服務器：193.168.1.12
a34 對應的服務器：193.168.1.12
a35 對應的服務器：193.168.1.10
a36 對應的服務器：193.168.1.10
a37 對應的服務器：193.168.1.11
a38 對應的服務器：193.168.1.10
a39 對應的服務器：193.168.1.11
a40 對應的服務器：193.168.1.11
a41 對應的服務器：193.168.1.11
a42 對應的服務器：193.168.1.12
a43 對應的服務器：193.168.1.10
a44 對應的服務器：193.168.1.12
a45 對應的服務器：193.168.1.11
a46 對應的服務器：193.168.1.10
a47 對應的服務器：193.168.1.11
a48 對應的服務器：193.168.1.10
a49 對應的服務器：193.168.1.10
a50 對應的服務器：193.168.1.10
a51 對應的服務器：193.168.1.10
a52 對應的服務器：193.168.1.12
a53 對應的服務器：193.168.1.10
a54 對應的服務器：193.168.1.10
a55 對應的服務器：193.168.1.11
a56 對應的服務器：193.168.1.10
a57 對應的服務器：193.168.1.11
a58 對應的服務器：193.168.1.12
a59 對應的服務器：193.168.1.12
a60 對應的服務器：193.168.1.12
a61 對應的服務器：193.168.1.11
a62 對應的服務器：193.168.1.12
a63 對應的服務器：193.168.1.10
a64 對應的服務器：193.168.1.12
a65 對應的服務器：193.168.1.12
a66 對應的服務器：193.168.1.11
a67 對應的服務器：193.168.1.10
a68 對應的服務器：193.168.1.12
a69 對應的服務器：193.168.1.12
a70 對應的服務器：193.168.1.11
a71 對應的服務器：193.168.1.12
a72 對應的服務器：193.168.1.12
a73 對應的服務器：193.168.1.10
a74 對應的服務器：193.168.1.12
a75 對應的服務器：193.168.1.10
a76 對應的服務器：193.168.1.12
a77 對應的服務器：193.168.1.10
a78 對應的服務器：193.168.1.10
a79 對應的服務器：193.168.1.11
a80 對應的服務器：193.168.1.12
a81 對應的服務器：193.168.1.10
a82 對應的服務器：193.168.1.12
a83 對應的服務器：193.168.1.12
a84 對應的服務器：193.168.1.12
a85 對應的服務器：193.168.1.12
a86 對應的服務器：193.168.1.10
a87 對應的服務器：193.168.1.10
a88 對應的服務器：193.168.1.11
a89 對應的服務器：193.168.1.10
a90 對應的服務器：193.168.1.11
a91 對應的服務器：193.168.1.12
a92 對應的服務器：193.168.1.11
a93 對應的服務器：193.168.1.12
a94 對應的服務器：193.168.1.10
a95 對應的服務器：193.168.1.11
a96 對應的服務器：193.168.1.11
a97 對應的服務器：193.168.1.10
a98 對應的服務器：193.168.1.10
a99 對應的服務器：193.168.1.11

結論

可以看到測試結果，每一個key都落在了對應的節點上。

基本原理

1.添加物理節點的時候要添加對應的虛擬節點
2.在一個Map<String,Node>中保存虛擬節點和物理節點的對應關係，其中key爲虛擬節點的Hash,而value爲物理節點
3.在獲取節點的時候，根據某個key的hash值得到離他最近的一個節點，如果沒有的話則取集合中第一個節點，這樣就形成了一個環。