手写简版kedis分布式key及value服务的实现及配置

下面是实现“手写简版kedis分布式key及value服务的实现及配置”的完整攻略：

1. 简介

kedis是一个分布式缓存系统，类似于redis和memcached，但使用协议更为简单和高效。本攻略将介绍如何手写一个简版的kedis，实现分布式key及value服务的配置。

2. 实现

2.1. 算法选择

kedis的实现依赖于哈希算法，用于计算key的hash值，并将其映射到指定的服务器，从而实现分布式存储。在本攻略中，我们将使用一致性哈希算法实现数据的分布式存储。

2.2. 一致性哈希算法

一致性哈希算法需要满足以下几个要求：

均衡性：数据在所有节点上分布均衡。
单调性：节点的增加不会导致已存在数据的重新分配。
分散性：相邻的节点分布的数据尽量不同。

一致性哈希算法的核心思想是将不同的节点映射到同一个哈希环上，将数据的哈希值也映射到该环上，并顺时针找到第一个大于等于数据哈希值的节点，从而确定该数据存储的节点。

在实现一致性哈希算法时，需要考虑一些细节问题，比如虚拟节点、节点的动态增删等。

代码实现可以参考以下两段示例：

2.2.1. Python 示例

import hashlib

class ConsistentHashing:
    def __init__(self, nodes=None, replicas=3):
        self.replicas = replicas
        self.hash = hashlib.md5
        self.ring = dict()
        self._sorted_keys = []
        if nodes:
            for node in nodes:
                self.add_node(node)

    def add_node(self, node):
        for i in range(self.replicas):
            key = self.gen_key('%s:%s' % (node, i))
            self.ring[key] = node
            self._sorted_keys.append(key)
        self._sorted_keys.sort()

    def remove_node(self, node):
        for i in range(self.replicas):
            key = self.gen_key('%s:%s' % (node, i))
            del self.ring[key]
            self._sorted_keys.remove(key)

    def get_node(self, key):
        if not self.ring:
            return None
        hash_key = self.gen_key(key)
        for k in self._sorted_keys:
            if hash_key <= k:
                return self.ring[k]
        return self.ring[self._sorted_keys[0]]

    def gen_key(self, key):
        return self.hash(key.encode('utf8')).hexdigest()

2.2.2. Java 示例

import java.util.*;

import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils;

public class ConsistentHashing {
    private final TreeMap<String, String> nodes = new TreeMap<>();
    private final int VIRTUAL_NODES = 3;

    public ConsistentHashing(Collection<String> nodes) {
        for (String node : nodes) {
            addNode(node);
        }
    }

    private void addNode(String node) {
        for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++) {
            String key = genKey(node + i);
            nodes.put(key, node);
        }
    }

    private void removeNode(String node) {
        for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++) {
            String key = genKey(node + i);
            nodes.remove(key);
        }
    }

    public String getNode(String key) {
        if (nodes.isEmpty()) {
            return null;
        }
        String hashKey = genKey(key);
        SortedMap<String, String> tailMap = nodes.tailMap(hashKey);
        String node = tailMap.isEmpty() ? nodes.firstKey() : tailMap.firstKey();
        return nodes.get(node);
    }

    private String genKey(String key) {
        return DigestUtils.md5Hex(key);
    }
}

2.3. 基于TCP协议的客户端和服务端实现

在上一步的基础上，我们可以进一步实现基于TCP协议的客户端和服务端，使得我们可以通过TCP协议远程访问和操作kedis缓存。

2.3.1. Python 示例

在服务端实现时，需要创建一个TCP服务器，等待客户端的连接请求，并将请求转发到目标节点。

import socket
import threading

class TCPServer:
    def __init__(self, host, port, route_func):
        self.host = host
        self.port = port
        self.socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
        self.route_func = route_func

    def start(self):
        self.socket.bind((self.host, self.port))
        self.socket.listen(1)
        while True:
            conn, addr = self.socket.accept()
            t = threading.Thread(target=self.handle_conn, args=(conn,))
            t.setDaemon(True)
            t.start()

    def handle_conn(self, conn):
        data = conn.recv(1024).decode()
        node = self.route_func(data)
        response = 'NODE: %s' % node
        conn.send(response.encode('utf8'))
        conn.close()

在客户端实现时，需要根据key计算哈希值，并将请求发送给对应的服务器。其中，我们可以使用Python内置库hashlib计算哈希值。

import socket
import hashlib

class TCPClient:
    def __init__(self, servers):
        self.servers = servers
        self.socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

    def get_node(self, key):
        idx = int(hashlib.sha1(key.encode('utf8')).hexdigest(), 16) % len(self.servers)
        return self.servers[idx]

    def get(self, key):
        node = self.get_node(key)
        self.socket.connect((node, 8888))
        self.socket.send(key.encode('utf8'))
        data = self.socket.recv(1024)
        self.socket.close()
        return data.decode().split(' ')[-1]

2.3.2. Java 示例

在服务端实现时，需要创建一个ServerSocket，等待客户端的连接请求，并将请求转发到目标节点。

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;

public class TCPServer {
    private final int port;
    private final ConsistentHashing consistentHashing;

    public TCPServer(int port, ConsistentHashing consistentHashing) {
        this.port = port;
        this.consistentHashing = consistentHashing;
    }

    public void start() throws IOException {
        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(port);
        while (true) {
            Socket socket = serverSocket.accept();
            InputStream in = socket.getInputStream();
            OutputStream out = socket.getOutputStream();
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int len = in.read(buffer);
            String key = new String(buffer, 0, len);
            String node = consistentHashing.getNode(key);
            out.write(("NODE: " + node).getBytes());
            out.flush();
            socket.close();
        }
    }
}

在客户端实现时，需要根据key计算哈希值，并将请求发送给对应的服务器。其中，我们可以使用Apache Commons Codec库计算哈希值。

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.net.Socket;

import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils;

public class TCPClient {
    private final String[] servers;

    public TCPClient(String[] servers) {
        this.servers = servers;
    }

    public String getNode(String key) {
        int idx = Math.abs(DigestUtils.sha1Hex(key).hashCode()) % servers.length;
        return servers[idx];
    }

    public String get(String key) throws IOException {
        String node = getNode(key);
        Socket socket = new Socket(node, 8888);
        OutputStream out = socket.getOutputStream();
        out.write(key.getBytes());
        out.flush();
        InputStream in = socket.getInputStream();
        byte[] buffer = new byte[1024];
        int len = in.read(buffer);
        String response = new String(buffer, 0, len);
        return response.split(" ")[1];
    }
}

3. 配置

在实现完客户端和服务端之后，我们还需要进行一些配置。

3.1. 服务器列表

在kedis中，我们需要将服务器的IP地址和端口号配置在一个列表中，从而能够在客户端中找到目标服务器。通常情况下，我们可以在客户端的启动脚本中定义该列表。

Python示例

servers = ['127.0.0.1', '192.168.0.1']
client = TCPClient(servers)

Java示例

String[] servers = {"127.0.0.1", "192.168.0.1"};
TCPClient client = new TCPClient(servers);

3.2. 一致性哈希算法参数

在使用一致性哈希算法时，通常需要设置一些参数，比如虚拟节点的个数、哈希函数等。这些参数可以在服务端的实例化中进行设置。

Python示例

nodes = ['server1', 'server2', 'server3']
consistent_hashing = ConsistentHashing(nodes=nodes, replicas=3)
server = TCPServer(host='0.0.0.0', port=8888, route_func=consistent_hashing.get_node)

Java示例

Collection<String> nodes = Arrays.asList("server1", "server2", "server3");
ConsistentHashing consistentHashing = new ConsistentHashing(nodes);
TCPServer server = new TCPServer(8888, consistentHashing);

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手写简版kedis分布式key及value服务的实现及配置

1. 简介

2. 实现

2.1. 算法选择

2.2. 一致性哈希算法

2.2.1. Python 示例

2.2.2. Java 示例

2.3. 基于TCP协议的客户端和服务端实现

2.3.1. Python 示例

2.3.2. Java 示例

3. 配置

3.1. 服务器列表

Python示例

Java示例

3.2. 一致性哈希算法参数

Python示例

Java示例

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