一致性hash算法及java实现

典型的应用场景是：有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均分发到每台服务器上，每台机器负责1/N的服务。

常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N )：对机器编号从0到N-1，按照自定义的 hash()算法，对每个请求的hash()值按N取模，得到余数i，然后将请求分发到编号为i的机器。但这样的算法方法存在致命问题，如果某一台机器宕机，那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理，这时需要将当掉的服务器从算法从去除，此时候会有(N-1)/N的服务器的缓存数据需要重新进行计算;如果新增一台机器，会有N /(N+1)的服务器的缓存数据需要进行重新计算。

一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm)是一种分布式算法，常用于负载均衡。Memcached client也选择这种算法，解决将key-value均匀分配到众多Memcached server上的问题。它可以取代传统的取模操作，解决了取模操作无法应对增删Memcached Server的问题(增删server会导致同一个key,在get操作时分配不到数据真正存储的server，命中率会急剧下降)。

简单来说，一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0 - (2^32)-1（即哈希值是一个32位无符号整形）

以下是自己总结的：

不带虚拟节点的一致性hash算法流程

1、定义一个服务器列表信息；

2、将服务器列表计算出hash值，并添加到map中（或者redis中）；

3、计算出key值得hash值；

4、在map中取出大于此hash值得列表；

5、如果有则顺时针取出离node最近节点的服务器；

6、如果没有则取出map中第一个节点即可；

7、完毕；

代码如下：

//待添加入Hash环的服务器列表
private static String[] servers = { "192.168.0.1:8080", "192.168.0.2:8080",
        "192.168.0.3:8080", "192.168.0.4:8080", "192.168.0.5:8080" };

//key表示服务器的hash值，value表示服务器
private static SortedMap<Integer, String> sortedMap = new TreeMap<Integer, String>();

//程序初始化，将所有的服务器放入sortedMap中
static {
    for (int i=0; i<servers.length; i++) {
        int hash = getHash(servers[i]);
        System.out.println("[" + servers[i] + "]加入集合中, 其Hash值为" + hash);
        sortedMap.put(hash, servers[i]);
    }
    System.out.println();
}

//得到应当路由到的结点
private static String getServer(String key) {
    //得到该key的hash值
    int hash = getHash(key);
    //得到大于该Hash值的所有Map
    SortedMap<Integer, String> subMap = sortedMap.tailMap(hash);
    if(subMap.isEmpty()){
        //如果没有比该key的hash值大的，则从第一个node开始
        Integer i = sortedMap.firstKey();
        //返回对应的服务器
        return sortedMap.get(i);
    }else{
        //第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
        Integer i = subMap.firstKey();
        //返回对应的服务器
        return subMap.get(i);
    }
}

//使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法，最终效果没区别
private static int getHash(String str) {
    final int p = 16777619;
    int hash = (int) 2166136261L;
    for (int i = 0; i < str.length(); i++)
        hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
    hash += hash << 13;
    hash ^= hash >> 7;
    hash += hash << 3;
    hash ^= hash >> 17;
    hash += hash << 5;

    // 如果算出来的值为负数则取其绝对值
    if (hash < 0)
        hash = Math.abs(hash);
    return hash;
}

public static void main(String[] args) {
    String[] keys = {"香蕉", "菠萝", "蜂蜜"};
    for(int i=0; i<keys.length; i++)
        System.out.println("[" + keys[i] + "]的hash值为" + getHash(keys[i])
                + ", 被路由到结点[" + getServer(keys[i]) + "]");
}

带虚拟接待的一致性hash算法流程

1、先把原始的服务器添加到真实结点列表中；

2、再添加虚拟节点，遍历LinkedList使用foreach循环效率会比较高；

3、得到该key的hash值；

4、得到大于该Hash值的所有Map；

5、如果没有比该key的hash值大的，则从第一个node开始；

6、如果有则第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点

7、返回对应的服务器；

8、virtualNode虚拟节点名称要截取一下；

9、结束

代码如下:


//待添加入Hash环的服务器列表
private static String[] servers = {"192.168.0.1:8080", "192.168.0.2:8080", "192.168.0.3:8080",
        "192.168.0.4:8080", "192.168.0.5:8080"};

//真实结点列表,考虑到服务器上线、下线的场景，即添加、删除的场景会比较频繁，这里使用LinkedList会更好
private static List<String> realNodes = new LinkedList<String>();

//虚拟节点，key表示虚拟节点的hash值，value表示虚拟节点的名称
private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<Integer, String>();

//虚拟节点的数目，这里写死，为了演示需要，一个真实结点对应5个虚拟节点
private static final int VIRTUAL_NODES = 5;

static{
    //先把原始的服务器添加到真实结点列表中
    for(int i=0; i<servers.length; i++)
        realNodes.add(servers[i]);

    //再添加虚拟节点，遍历LinkedList使用foreach循环效率会比较高
    for (String str : realNodes){
        for(int i=0; i<VIRTUAL_NODES; i++){
            String virtualNodeName = str + "&&VN" + String.valueOf(i);
            int hash = getHash(virtualNodeName);
            System.out.println("虚拟节点[" + virtualNodeName + "]被添加, hash值为" + hash);
            virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);
        }
    }
    System.out.println();
}

//使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法，最终效果没区别
private static int getHash(String str){
    final int p = 16777619;
    int hash = (int)2166136261L;
    for (int i = 0; i < str.length(); i++)
        hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
    hash += hash << 13;
    hash ^= hash >> 7;
    hash += hash << 3;
    hash ^= hash >> 17;
    hash += hash << 5;

    // 如果算出来的值为负数则取其绝对值
    if (hash < 0)
        hash = Math.abs(hash);
    return hash;
}

//得到应当路由到的结点
private static String getServer(String key){
    //得到该key的hash值
    int hash = getHash(key);
    // 得到大于该Hash值的所有Map
    SortedMap<Integer, String> subMap = virtualNodes.tailMap(hash);
    String virtualNode;
    if(subMap.isEmpty()){
        //如果没有比该key的hash值大的，则从第一个node开始
        Integer i = virtualNodes.firstKey();
        //返回对应的服务器
        virtualNode = virtualNodes.get(i);
    }else{
        //第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
        Integer i = subMap.firstKey();
        //返回对应的服务器
        virtualNode = subMap.get(i);
    }
    //virtualNode虚拟节点名称要截取一下
    if(!StringUtils.isEmpty(virtualNode)){
        return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));
    }
    return null;
}

public static void main(String[] args){
    String[] keys = {"香蕉", "菠萝", "蜂蜜"};
    for(int i=0; i<keys.length; i++)
        System.out.println("[" + keys[i] + "]的hash值为" +
                getHash(keys[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(keys[i]) + "]");
}

如有疑问，请留言，我会一一解答。