Java实现一致性Hash算法详情

Java实现一致性Hash算法

什么是一致性哈希算法？

一致性哈希算法是一种分布式哈希算法，常用于分布式缓存、分布式数据库等场景，主要解决如何有效地将请求路由到不同的服务器，从而提高系统性能。

一致性哈希算法的原理

一致性哈希算法将每个资源映射到一个二维环上，即将环划分为若干个虚拟节点。当有新的数据需要放入缓存中时，首先将该数据哈希成一个数字，然后将该数字映射到环上的某一个虚拟节点上。然后从该节点开始沿着环顺时针查找第一个缓存服务器，将数据放入该服务器中。当该服务器需要移除时，只需要将其上面的数据移动到其下一个服务器上即可。

Java实现一致性哈希算法

Java实现一致性哈希算法需要使用treemap类来实现。

public class ConsistentHash {

    // 每个节点对应的虚拟节点数目
    private int replicas;
    // 存储虚拟节点的哈希值以及对应的节点
    private TreeMap<Integer, String> circle = new TreeMap<>();

    public ConsistentHash(int replicas, List<String> nodes) {
        this.replicas = replicas;
        for (String node : nodes) {
            addNode(node);
        }
    }

    // 添加节点
    public void addNode(String node) {
        for (int i = 0; i < replicas; i++) {
            int hash = (node + i).hashCode();
            circle.put(hash, node);
        }
    }

    // 删除节点
    public void removeNode(String node) {
        for (int i = 0; i < replicas; i++) {
            int hash = (node + i).hashCode();
            circle.remove(hash);
        }
    }

    // 获取数据所在的节点
    public String getNode(String key) {
        if (circle.isEmpty()) {
            return null;
        }
        int hash = key.hashCode();
        if (!circle.containsKey(hash)) {
            // 返回第一个大于该哈希值的节点
            SortedMap<Integer, String> tailMap = circle.tailMap(hash);
            hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
        }
        return circle.get(hash);
    }

    // 获取哈希环上所有节点
    public List<String> getAllNodes() {
        return new ArrayList<>(circle.values());
    }
}

示例说明1：分布式缓存

假设有一个分布式缓存系统，由三个服务器存储数据。为了提高系统的可靠性，每个服务器部署了2台机器。

创建一个ConsistentHash对象，并添加6个缓存服务器：

List<String> nodes = new ArrayList<>();
nodes.add("192.168.1.101:8080");
nodes.add("192.168.1.101:8081");
nodes.add("192.168.1.102:8080");
nodes.add("192.168.1.102:8081");
nodes.add("192.168.1.103:8080");
nodes.add("192.168.1.102:8081");
ConsistentHash hash = new ConsistentHash(2, nodes);

将数据放入缓存服务器中：

String key = "user_123";
String value = "{'name':'张三', 'age':18}";
String node = hash.getNode(key);
// 将数据放入对应的缓存服务器中
RedisClient redisClient = new RedisClient(node);
redisClient.set(key, value);

根据数据的key值，使用ConsistentHash对象计算出数据所在的节点，并将数据放入该节点对应的缓存服务器。

示例说明2：分布式数据库

假设有一个分布式数据库系统，由5个服务器存储数据。为了提高系统的可靠性，每个服务器部署了3台机器。

创建一个ConsistentHash对象，并添加15个数据库服务器：

List<String> nodes = new ArrayList<>();
nodes.add("192.168.1.101:3306");
nodes.add("192.168.1.101:3307");
nodes.add("192.168.1.101:3308");
nodes.add("192.168.1.102:3306");
nodes.add("192.168.1.102:3307");
nodes.add("192.168.1.102:3308");
nodes.add("192.168.1.103:3306");
nodes.add("192.168.1.103:3307");
nodes.add("192.168.1.103:3308");
nodes.add("192.168.1.104:3306");
nodes.add("192.168.1.104:3307");
nodes.add("192.168.1.104:3308");
nodes.add("192.168.1.105:3306");
nodes.add("192.168.1.105:3307");
nodes.add("192.168.1.105:3308");
ConsistentHash hash = new ConsistentHash(3, nodes);

将数据插入到数据库中：

String sql = "insert into user(name, age) values(?, ?)";
PreparedStatement stmt = null;
try {
    String node = hash.getNode(name);
    Connection conn = dataSource.getConnection(node);
    stmt = conn.prepareStatement(sql);
    stmt.setString(1, "张三");
    stmt.setInt(2, 18);
    stmt.executeUpdate();
} finally {
    stmt.close();
}

根据数据名称，使用ConsistentHash对象计算出数据所在的节点，并连接到该节点对应的数据库服务器上，并插入数据。

总结

一致性哈希算法是一种重要的分布式算法，通过将数据哈希到一系列虚拟节点上，然后按照一定的顺序访问这些节点来确定数据所在的节点，并将数据映射到对应的缓存服务器或数据库服务器上。在分布式缓存、分布式数据库等场景中，可以使用Java实现一致性哈希算法。