一篇文章读懂Java哈希与一致性哈希算法

1. 哈希算法基础

在计算机科学中，哈希算法是将任意长度的消息映射到固定长度的摘要 (或称哈希值) 的函数，也就是根据某种规则，将任意数据映射到指定大小范围的数值上，一般用于唯一性标识、数据校验等场景。

Java提供了多种哈希算法，比如MD5、SHA1、SHA256等，这些哈希算法的实现已经被封装在Java的类库中的java.security.MessageDigest里，我们可以通过MessageDigest类提供的API来实现数据的哈希值计算。

以下是一个Java中计算哈希值的示例代码：

import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;

public class HashExample {

    public static void main(String[] args) throws NoSuchAlgorithmException {
        String data = "hello world";
        MessageDigest messageDigest = MessageDigest.getInstance("MD5");
        byte[] digest = messageDigest.digest(data.getBytes());
        String hash = bytesToHex(digest);
        System.out.println(hash);
    }

    public static String bytesToHex(byte[] bytes) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (byte b : bytes) {
            sb.append(String.format("%02x", b & 0xff));
        }
        return sb.toString();
    }

}

上述代码使用了MD5哈希算法，对字符串"hello world"进行了哈希计算，并将哈希值以16进制形式输出。

2. 一致性哈希算法

2.1 基本概念

哈希算法的局限在于：哈希函数发生改变时，哈希到指定节点的映射关系随即会发生变化，这意味着在某一个节点离线或新加入一个节点时，数据将会受到极大的影响，因此需要一种能够保证性能同时具有高可用、负载均衡、动态扩容等特点的哈希算法——一致性哈希算法。

一致性哈希算法的基本思想是将整个哈希空间组织成一个虚拟的环，并按照顺时针方向映射到环上的位置。当加入一台新的机器时，根据这台机器的IP或者主机名计算出一个哈希值，并找到这个哈希值在环上的位置。然后将这台机器添加到这个位置之后，它就负责处理它和它后面所有节点中间负责的数据。

2.2 Java实现

Java中实现一致性哈希算法，主要依赖于SortedMap接口，它是一个有序的Map，可以通过key的哈希值来查找整个哈希环上的位置。

以下是一个简单的Java实现示例代码：

import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class ConsistentHashExample {

    private SortedMap<Integer, String> circle = new TreeMap<>();

    private int hash(String key) {
        try {
            MessageDigest messageDigest = MessageDigest.getInstance("MD5");
            messageDigest.update(key.getBytes());
            byte[] digest = messageDigest.digest();
            int hash = ((digest[3] & 0xff) << 24)
                    | ((digest[2] & 0xff) << 16)
                    | ((digest[1] & 0xff) << 8)
                    | (digest[0] & 0xff);
            return hash;
        } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    public void addNode(String node) {
        int hash = hash(node);
        circle.put(hash, node);
    }

    public void removeNode(String node) {
        int hash = hash(node);
        circle.remove(hash);
    }

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

    public static void main(String[] args) {
        ConsistentHashExample example = new ConsistentHashExample();
        example.addNode("node1");
        example.addNode("node2");
        example.addNode("node3");
        System.out.println(example.getNode("key1"));
        System.out.println(example.getNode("key2"));
        example.removeNode("node2");
        System.out.println(example.getNode("key1"));
        System.out.println(example.getNode("key2"));
    }

}

上述代码实现了一致性哈希算法，并提供了添加节点、删除节点、查找节点的基本操作。在运行示例程序时，可以看到对于同一个key，不同时间的哈希值计算结果也不同，但是在物理节点变化时，查找key对应节点的结果很少发生变化。

3. 示例说明

以下是两个使用Java哈希算法和一致性哈希算法的示例。

3.1 基于哈希算法的缓存实现示例

在基于哈希算法的缓存实现中，我们可以使用哈希值来唯一标识一个对象在缓存中的位置。可以通过对象的哈希值来确定对象在缓存中的位置，并在缓存中查询该对象。

以下是一个基于哈希算法的缓存实现示例：

import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class Cache {

    private Map<String, Object> cache = new HashMap<>();

    private int hash(String key) {
        try {
            MessageDigest messageDigest = MessageDigest.getInstance("MD5");
            messageDigest.update(key.getBytes());
            byte[] digest = messageDigest.digest();
            int hash = ((digest[3] & 0xff) << 24)
                    | ((digest[2] & 0xff) << 16)
                    | ((digest[1] & 0xff) << 8)
                    | (digest[0] & 0xff);
            return hash;
        } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    public void put(String key, Object value) {
        int hash = hash(key);
        cache.put(String.valueOf(hash), value);
    }

    public Object get(String key) {
        int hash = hash(key);
        return cache.get(String.valueOf(hash));
    }

    public static void main(String[] args) {
        Cache cache = new Cache();
        cache.put("key1", "value1");
        cache.put("key2", "value2");
        System.out.println(cache.get("key1"));
        System.out.println(cache.get("key2"));
    }

}

上述代码实现了一个缓存，使用MD5哈希算法计算对象的哈希值，从而实现缓存的查找和存储。

3.2 基于一致性哈希算法的负载均衡示例

在基于一致性哈希算法的负载均衡实现中，我们可以使用一致性哈希算法来选择工作节点。可以通过工作节点的ip地址或主机名计算哈希值，并根据哈希值的大小来选择工作节点。

以下是一个基于一致性哈希算法的负载均衡示例：

import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class LoadBalancer {

    private SortedMap<Integer, String> circle = new TreeMap<>();

    private int hash(String key) {
        try {
            MessageDigest messageDigest = MessageDigest.getInstance("MD5");
            messageDigest.update(key.getBytes());
            byte[] digest = messageDigest.digest();
            int hash = ((digest[3] & 0xff) << 24)
                    | ((digest[2] & 0xff) << 16)
                    | ((digest[1] & 0xff) << 8)
                    | (digest[0] & 0xff);
            return hash;
        } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    public void addNode(String node) {
        int hash = hash(node);
        circle.put(hash, node);
    }

    public void removeNode(String node) {
        int hash = hash(node);
        circle.remove(hash);
    }

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

    public static void main(String[] args) {
        LoadBalancer lb = new LoadBalancer();
        lb.addNode("192.168.0.1");
        lb.addNode("192.168.0.2");
        lb.addNode("192.168.0.3");
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String node = lb.getNode("key" + i);
            System.out.println("key" + i + " -> " + node);
        }
    }

}

上述代码实现了一个负载均衡器，使用一致性哈希算法实现工作节点的查找和选择，从而实现负载均衡的功能。在执行示例程序时，可以看到：随着节点数的增加，哈希槽的均匀性得到了保证，同时负载均衡的效果也得到了提升。