普通的hash算法有个很大的问题:当hash的"模数"发生变化时,整个hash数据结构就需要重新hash,重新hash之后的数据分布一定会和hash之前的不同;在很多场景下,"模数"的变化时必然的,但是这种"数据分布"的巨大变化却会带来一些麻烦.所以,就有了"一致性hash",当然学术界对"一致性hash"的阐述,还远远不止这些.
在编程应用方面,最直观的例子就是"分布式缓存",一个cache集群中,有N台物理server,为了提升单台server的支撑能力,可能会考虑将数据通过hash的方式相对均匀的分布在每个server上.
判定方式: location = hashcode(key) % N;事实上,由于需要,N可能会被增加或者削减,不管程序上是否能够妥善的支持N的变更,单从"数据迁移"的面积而言,也是非常大的.
一致性Hash很巧妙的简化了这个问题,同时再使用"虚拟节点"的方式来细分数据的分布.
F1
图示中表名,有2个物理server节点,每个物理server节点有多个Snode虚拟节点,server1和server2的虚拟节点互相"穿插"且依次排列,每个snode都有一个code,它表示接受数据的hashcode起始值(或终止值),比如上述图示中第一个snode.code为500,即当一个数据的hashcode值在[0,500]时则会被存储在它上.
引入虚拟节点之后,事情就会好很多;假如KEY1分布在Snode3上,snode3事实为物理server1,当server1故障后,snode2也将被移除,那么KEY1将会被分布在"临近的"虚拟节点上--snode2(或者snode4,由实现而定);无论是存取,下一次对KEY1的操作将会有snode2(或snode4)来服务.
1) 一个物理server在逻辑上分成N个虚拟节点(本例中为256个)
2) 多个物理server的虚拟节点需要散列分布,即互相"穿插".
3) 所有的虚拟节点,在逻辑上形成一个链表
4) 每个虚拟节点,负责一定区间的hashcode值.
- import
- import
- import
- import
- import
- import
- import
- import
- import
- public class
- private static final int VIRTUAL_NODES_NUMBER = 256;//物理节点对应的虚拟节点的个数
- private static final String TAG = ".-vtag-.";
- private NavigableMap<Long, SNode> innerPool = new
- private Hashing hashing = new
- /**
- * 新增物理server地址
- * @param address
- * @param weight
- * 权重,权重越高,其虚拟节点的个数越高,事实上没命中的概率越高
- * @throws Exception
- */
- public synchronized void addServer(String address,int weight) throws
- null;
- null;
- ":");
- new InnerServer(tmp[0], Integer.parseInt(tmp[1]));
- server.init();
- //将一个address下的所有虚拟节点SNode形成链表,可以在removeServer,以及
- //特殊场景下使用
- int max = 1;
- if(weight > 0){
- max = VIRTUAL_NODES_NUMBER * weight;
- }
- for (int i = 0; i < max; i++) {
- long
- new
- if (header == null) {
- header = current;
- }
- current.setPrev(prev);
- innerPool.put(code, current);
- prev = current;
- }
- }
- /**
- * 删除物理server地址,伴随着虚拟节点的删除
- * @param address
- */
- public synchronized void
- long code = hashing.hash(address + TAG + (VIRTUAL_NODES_NUMBER - 1));
- SNode current = innerPool.get(code);
- if(current == null){
- return;
- }
- if(!current.getAddress().equalsIgnoreCase(address)){
- return;
- }
- current.getServer().close();;
- while (current != null) {
- current = innerPool.remove(current.getCode()).getPrev();
- }
- }
- /**
- * 根据指定的key,获取此key应该命中的物理server信息
- * @param key
- * @return
- */
- public
- long
- SNode snode = innerPool.lowerEntry(code).getValue();
- if (snode == null) {
- snode = innerPool.firstEntry().getValue();
- }
- return
- }
- /**
- * 虚拟节点描述
- */
- class
- Long code;
- InnerServer server;
- SNode prev;
- SNode(InnerServer server, Long code) {
- this.server = server;
- this.code = code;
- }
- SNode getPrev() {
- return
- }
- void
- this.prev = prev;
- }
- Long getCode() {
- return this.code;
- }
- InnerServer getServer() {
- return
- }
- String getAddress(){
- return server.ip + ":"
- }
- }
- /**
- * hashcode生成
- */
- class
- //少量优化性能
- private ThreadLocal<MessageDigest> md5Holder = new
- private Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("utf-8");
- public long
- return
- }
- public long hash(byte[] key) {
- try
- if (md5Holder.get() == null) {
- "MD5"));
- }
- catch
- throw new IllegalStateException("no md5 algorythm found");
- }
- MessageDigest md5 = md5Holder.get();
- md5.reset();
- md5.update(key);
- byte[] bKey = md5.digest();
- long res = ((long) (bKey[3] & 0xFF) << 24)
- long) (bKey[2] & 0xFF) << 16)
- long) (bKey[1] & 0xFF) << 8) | (long) (bKey[0] & 0xFF);
- return
- }
- }
- /**
- * 与物理server的TCP链接,用于实际的IO操作
- */
- class
- String ip;
- int
- Socket socket;
- int
- this.ip = ip;
- this.port = port;
- }
- synchronized void init() throws
- new
- new
- 30000);
- }
- public boolean write(byte[] sources) {
- //TODO
- return true;
- }
- public byte[] read() {
- //TODO
- return new byte[]{};
- }
- public void
- if(socket == null
- return;
- }
- try{
- socket.close();
- catch
- //
- }
- }
- }
- }
标签:code,hash,备忘,current,虚拟,server,节点 From: https://blog.51cto.com/toutiao/5898761