Java_一致性哈希算法与Java实现

摘自：http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071

 

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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    1. public class Shard<S> { // S类封装了机器节点的信息 ，如name、password、ip、port等  
    2.   
    3.     private TreeMap<Long, S> nodes; // 虚拟节点  
    4.     private List<S> shards; // 真实机器节点  
    5.     private final int NODE_NUM = 100; // 每个机器节点关联的虚拟节点个数  
    6.   
    7.     public Shard(List<S> shards) {  
    8.         super();  
    9.         this.shards = shards;  
    10.         init();  
    11.     }  
    12.   
    13.     private void init() { // 初始化一致性hash环  
    14.         nodes = new TreeMap<Long, S>();  
    15.         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  
    16.             final S shardInfo = shards.get(i);  
    17.   
    18.             for (int n = 0; n < NODE_NUM; n++)  
    19.                 // 一个真实机器节点关联NODE_NUM个虚拟节点  
    20.                 nodes.put(hash("SHARD-" + i + "-NODE-" + n), shardInfo);  
    21.   
    22.         }  
    23.     }  
    24.   
    25.     public S getShardInfo(String key) {  
    26.         SortedMap<Long, S> tail = nodes.tailMap(hash(key)); // 沿环的顺时针找到一个虚拟节点  
    27.         if (tail.size() == 0) {  
    28.             return nodes.get(nodes.firstKey());  
    29.         }  
    30.         return tail.get(tail.firstKey()); // 返回该虚拟节点对应的真实机器节点的信息  
    31.     }  
    32.   
    33.     /** 
    34.      *  MurMurHash算法，是非加密HASH算法，性能很高， 
    35.      *  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） 
    36.      *  等HASH算法要快很多，而且据说这个算法的碰撞率很低. 
    37.      *  http://murmurhash.googlepages.com/ 
    38.      */  
    39.     private Long hash(String key) {  
    40.           
    41.         ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(key.getBytes());  
    42.         int seed = 0x1234ABCD;  
    43.           
    44.         ByteOrder byteOrder = buf.order();  
    45.         buf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);  
    46.   
    47.         long m = 0xc6a4a7935bd1e995L;  
    48.         int r = 47;  
    49.   
    50.         long h = seed ^ (buf.remaining() * m);  
    51.   
    52.         long k;  
    53.         while (buf.remaining() >= 8) {  
    54.             k = buf.getLong();  
    55.   
    56.             k *= m;  
    57.             k ^= k >>> r;  
    58.             k *= m;  
    59.   
    60.             h ^= k;  
    61.             h *= m;  
    62.         }  
    63.   
    64.         if (buf.remaining() > 0) {  
    65.             ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8).order(  
    66.                     ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);  
    67.             // for big-endian version, do this first:  
    68.             // finish.position(8-buf.remaining());  
    69.             finish.put(buf).rewind();  
    70.             h ^= finish.getLong();  
    71.             h *= m;  
    72.         }  
    73.   
    74.         h ^= h >>> r;  
    75.         h *= m;  
    76.         h ^= h >>> r;  
    77.   
    78.         buf.order(byteOrder);  
    79.         return h;  
    80.     }  
    81.   
    82. }  
posted @ 2016-03-21 16:06  GisClub  阅读(298)  评论(0)  编辑  收藏  举报