基于Google guava工具实现一致性Hash算法的应用实践

最新推荐文章于 2024-08-30 18:27:21 发布

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#guava #哈希算法 #一致性Hash #Hash #虚拟环

本文讨论了在分布式系统中，普通Hash算法存在的数据分布失衡问题，并介绍了麻省理工学院提出的基于一致性Hash算法的解决方案，以及如何使用Guava实现一致性Hash以改善数据分布。尽管一致性Hash不能完全避免问题，但显著提高了数据分布的均衡性。

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一、前言

在分布式架构系统中，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的key%N取模Hash算法，将数据映射到具体的节点上，就有可能大部分数据集中在某一个节点，形成“热点”数据，造成数据分布失衡，二是如果有一个机器加入或退出这个集群，则大部分的数据映射都无效了，数据需要重新进行排列。

基于上面普通Hash算法的问题，1997年由麻省理工学院提出一致性Hash算法，引入了“虚拟节点”的概念：即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；一个真实节点对应多个虚拟节点，虚拟节点足够多的情况下，可以使数据分布尽可能的平衡，但是需要注意的是一致性Hash算法也不能百分百解决普通Hash算法的问题，极端情况下，可能存在和普通Hash算法一样的问题。

二、基于一致性Hash算法解决普通Hash算法常见问题

在业务中，假设有一个场景，需要把用户User信息尽可能均衡的保存到32个后端用户数据库中（为了有对比效果，这里使用重写User hashcode()方法的方式来通过HashMap存储来实现）。

1. 普通Hash算法

参考实现代码：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;

public class CommonHashTest2 {
   
   
    static class User {
   
   
        private String name;
        private int age;

        public User(String name, int age) {
   
   
            this.name = name;
            this.age = age;
        }

        @Override
        public boolean equals(Object o) {