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);