Consistent Hash 一致性Hash小结

最新推荐文章于 2022-12-10 14:48:30 发布

flyingpig4

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： cache 负载均衡服务器 import object 互联网

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/flyingpig4/article/details/6590578

本文详细阐述了如何使用哈希算法在分布式环境中实现一致性缓存，包括节点映射、负载均衡策略和代码实现，旨在提高互联网热点问题处理效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.解决问题：解决互联网的热点问题，最典型应用是动态变换的分布式cache当中

2.研究目的：尽量减少损失，尽可能多的进行负载均衡分摊，实现分布式cache的合理分配

3.过程分析：

3.1 ：运用Hash算法将value值映射为2的32次方的Hash环
3.2 ：将cache对象进行Hash,将key值映射到Hash空间中
3.3 ：将cache服务器本身进行Hash，将key值映射到Hash空间中
3.4 ：按一定方向(顺时针)，对象的key与cache服务器key值比较，找到环内最近的服务器的key值结点，加入
3.5 ：考虑到单机的负载承受能力不同，可将 cache服务器结点按比例拆分成虚拟结点，保证负载均衡

4.代码资源模拟实现：见资源

5.官方代码实现：

import java.util.Collection;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class ConsistentHash<T> {

 private final HashFunction hashFunction;
 private final int numberOfReplicas;
 private final SortedMap<Integer, T> circle = new TreeMap<Integer, T>();

 public ConsistentHash(HashFunction hashFunction, int numberOfReplicas,
     Collection<T> nodes) {
   this.hashFunction = hashFunction;
   this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;

   for (T node : nodes) {
     add(node);
   }
 }

 public void add(T node) {
   for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
     circle.put(hashFunction.hash(node.toString() + i), node);
   }
 }

 public void remove(T node) {
   for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
     circle.remove(hashFunction.hash(node.toString() + i));
   }
 }

 public T get(Object key) {
   if (circle.isEmpty()) {
     return null;
   }
   int hash = hashFunction.hash(key);
   if (!circle.containsKey(hash)) {
     SortedMap<Integer, T> tailMap = circle.tailMap(hash);
     hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
   }
   return circle.get(hash);
 }

}