一致性哈希

最新推荐文章于 2025-05-23 09:16:48 发布

goInfall

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分类专栏：数据结构与算法文章标签：一致性哈希

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由于以前面试的老是被问到一致性hash的问题。今天看了一些文章，算是对这个问题的一些学习。
1.一致性哈希（consistent hash）简介
一致性哈希（consistent hash）是一种分布式算法，常用于负载均衡。通常常用的负载均衡的算法有：轮循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(Least Connection)、响应速度算法(Response Time)、加权法(Weighted )等
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，但增加和减少服务器数量，能够最小影响数据在服务器之间的迁移。
2.算法的描述
百度一下，即可得到！
这里写图片描述
3.算法实现（java）

 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);
 }

}

上面这个java语言的实现。根据上面的代码实现，采用TreeMap的数据结构保存结点的内容。在初始化的时候，把节点的hash和节点地址保存在TreeMap里，client查找时，根据key的hash值去treeMap得到自己应该查询的节点，往下查找比自己hash值大的，如果有则得到结果返回。如果没有，则回到treeMap的头，取第一个返回结果。
根据key计算出hash，去treeMap查找比key哈希大的那部分，取出第一个值就是结果。如果没有别key哈希大的部分，则取treeMap的第一个值。
这里写图片描述

虚拟结点的算法：
“虚拟节点”的hash计算可以采用对应节点的IP地址加数字后缀的方式。例如假设NODE1的IP地址为192.168.1.100。引入“虚拟节点”前，计算 cache A 的 hash 值：
Hash(“192.168.1.100”);
引入“虚拟节点”后，计算“虚拟节”点NODE1-1和NODE1-2的hash值：
Hash(“192.168.1.100#1”); // NODE1-1
Hash(“192.168.1.100#2”); // NODE1-2
4.总结。
其实说白了，一致性哈希（consistent hash）只是负载均衡中的一种路由算法。