一致性哈希算法及java实现

布满荆棘的人生 2022-09-24 04:29 141阅读 0赞

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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：

![0_1323584764ZUEE.gif][]

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：

![0_1323584790SV6N.gif][]

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：

![0_1323584813E98e.gif][]

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。

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 S shardInfo = 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 S getShardInfo(String key) {
    		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 Long hash(String key) {
    		
    		ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(key.getBytes());
    		int seed = 0x1234ABCD;
    		
    		ByteOrder byteOrder = 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) {
                ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8).order(
                        ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
                // for big-endian version, do this first:
                // 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;
    	}
    
    }

[0_1323584764ZUEE.gif]: /images/20220719/a8c5e180ad8840108aa7e7b75afa0313.png
[0_1323584790SV6N.gif]: /images/20220719/1ff5b510fca34bb7944cca4e0f2f90d1.png
[0_1323584813E98e.gif]: /images/20220719/64e03e2ab77e45aa9a67549e5c9ff395.png