一致性Hash 算法的Java实现

数据结构的选取

一致性hash算法中最重要的就是那个2^32的hash环，，根据结点名称的hash值将 服务器结点放在hash环上。那么整数环应该取什么数据结构实现能使运行的时间复杂度最低呢？关于时间复杂度，常见的时间复杂度与时间效率的关系有如下的经验规则： 

O(1) < O(log2N) < O(n) < O(N * log2N) < O(N2) < O(N3) < 2N < 3N < N! 

前面四五个效率还能接受，后面的就基本不能接受了。 关于如何选取数据结构，有如下几种方案。

1. 排序+List

将所有节点名称的hash值放入数组中然后进行排序，将排序后的数据存入List中(这里使用List存储是考虑到扩展性)。之后，待路由的结点，只需要在List中找到第一个Hash值比它大的服务器节点就可以了，比如服务器节点的Hash值是[0,2,4,6,8,10]，带路由的结点是7，只需要找到第一个比7大的整数，也就是8，就是我们最终需要路由过去的服务器节点。

如果暂时不考虑前面的排序，那么这种解决方案的时间复杂度： 

（1）最好的情况是第一次就找到，时间复杂度为O(1) 

（2）最坏的情况是最后一次才找到，时间复杂度为O(N) 

平均下来时间复杂度为O(0.5N+0.5)，忽略首项系数和常数，时间复杂度为O(N)。

但是如果考虑到之前的排序，我在网上找了张图，提供了各种排序算法的时间复杂度： 



看得出来，排序算法要么稳定但是时间复杂度高、要么时间复杂度低但不稳定，看起来最好的归并排序法的时间复杂度仍然有O(N * logN)，稍微耗费性能了一些。

2 遍历 + List

既然排序操作比较耗性能，那么能不能不排序？可以的，所以进一步的，有了第二种解决方案： 

解决方案使用List不变，不过可以采用遍历的方式： 

（1）服务器节点不排序，其Hash值全部直接放入一个List中 

（2）带路由的节点，算出其Hash值，由于指明了”顺时针”，因此遍历List，比待路由的节点Hash值大的算出差值并记录，比待路由节点Hash值小的忽略 

（3）算出所有的差值之后，最小的那个，就是最终需要路由过去的节点

在这个算法中，看一下时间复杂度： 

1、最好情况是只有一个服务器节点的Hash值大于带路由结点的Hash值，其时间复杂度是O(N)+O(1)=O(N+1)，忽略常数项，即O(N) 

2、最坏情况是所有服务器节点的Hash值都大于带路由结点的Hash值，其时间复杂度是O(N)+O(N)=O(2N)，忽略首项系数，即O(N)

所以，总的时间复杂度就是O(N)。其实算法还能更改进一些：给一个位置变量X，如果新的差值比原差值小，X替换为新的位置，否则X不变。这样遍历就减少了一轮，不过经过改进后的算法时间复杂度仍为O(N)。

总而言之，这个解决方案和解决方案一相比，总体来看，似乎更好了一些。

3 二叉查找树

抛开List这种数据结构，另一种数据结构则是使用二叉查找树。 

当然我们不能简单地使用二叉查找树，因为可能出现不平衡的情况。平衡二叉查找树有AVL树、红黑树等，这里使用红黑树，选用红黑树的原因有两点： 

1、红黑树主要的作用是用于存储有序的数据，这其实和第一种解决方案的思路又不谋而合了，但是它的效率非常高 

2、JDK里面提供了红黑树的代码实现TreeMap和TreeSet

另外，以TreeMap为例，TreeMap本身提供了一个tailMap(K fromKey)方法，支持从红黑树中查找比fromKey大的值的集合，但并不需要遍历整个数据结构。

使用红黑树，可以使得查找的时间复杂度降低为O(logN)，比上面两种解决方案，效率大大提升。

Hash值得重计算

对于服务器结点的字符串表示，比如”192.168.0.1:80”,一般来说多个结点的IP地址都是紧挨着的，我做了一个测试，计算相邻的5个结点的IP的字符串表示的hash值，得到结果如下：

public static void main(String[] args) {
System.out.println("192.168.0.0:8011".hashCode());
System.out.println("192.168.0.1:8011".hashCode());
System.out.println("192.168.0.2:8011".hashCode());
System.out.println("192.168.0.3:8011".hashCode());
System.out.println("192.168.0.4:8011".hashCode());
}

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运行结果如下： 


 

我们可以看到其hash值非常的接近，这时候问题就大了，[0,232-1]的区间之中，5个HashCode值却只分布在这么小小的一个区间，什么概念？[0,232-1]中有4294967296个数字，而我们的区间只有114516604，从概率学上讲这将导致97%待路由的服务器都被路由到”192.168.0.0”这个集群点上，简直是糟糕透了！负载完全不均衡。所以我们必须重新选择计算hash值的算法。

这里我使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法，最终效果没区别 。

private static int getHash(String str)
{
final int p = 16777619;
int hash = (int)2166136261L;
for (int i = 0; i < str.length(); i++)
hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
hash += hash << 13;
hash ^= hash >> 7;
hash += hash << 3;
hash ^= hash >> 17;
hash += hash << 5;

// 如果算出来的值为负数则取其绝对值
if (hash < 0)
hash = Math.abs(hash);
return hash;
}

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这时新的计算结果是： 


 

这时候分布明显均匀很多。

不带虚拟结点的一致性hash算法的实现

代码如下：

package test;

import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

/**
* Created by louyuting on 17/1/6.
*/
public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode {

private static String[] servers = {"192.168.0.0:8011","192.168.0.1:8011","192.168.0.2:8011","192.168.0.3:8011","192.168.0.4:8011"};

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

static {
for(int i=0; i<servers.length; i++){
int hash = getHash(servers[i]);
System.out.println("[" + servers[i] + "]加入集合中, 其Hash值为" + hash);
sortedMap.put(hash, servers[i]);
}
System.out.println();
}

private static int getHash(String str)
{
final int p = 16777619;
int hash = (int)2166136261L;
for (int i = 0; i < str.length(); i++)
hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
hash += hash << 13;
hash ^= hash >> 7;
hash += hash << 3;
hash ^= hash >> 17;
hash += hash << 5;

// 如果算出来的值为负数则取其绝对值
if (hash < 0)
hash = Math.abs(hash);
return hash;
}

private static String getServer(String node){
//d得到hash值
int hash = getHash(node);
//得到大于该hash的map
SortedMap<Integer, String> subMap = sortedMap.tailMap(hash);
//取第一个元素
int i =subMap.firstKey();
return subMap.get(i);
}

public static void main(String[] args) {
String[] nodes = {"127.122.0.0:8011","11.168.22.1:8011","11.22.0.2:8011"};

for (int i=0; i<nodes.length; i++){
System.out.println("[" + nodes[i] + "]的hash值为" + getHash(nodes[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(nodes[i]) + "]");
}

}
}

//运行结果
/***
[192.168.0.0:8011]加入集合中, 其Hash值为1818534674
[192.168.0.1:8011]加入集合中, 其Hash值为170444199
[192.168.0.2:8011]加入集合中, 其Hash值为1044402306
[192.168.0.3:8011]加入集合中, 其Hash值为1967926791
[192.168.0.4:8011]加入集合中, 其Hash值为461565183

[127.122.0.0:8011]的hash值为1767943803, 被路由到结点[192.168.0.0:8011]
[11.168.22.1:8011]的hash值为486973912, 被路由到结点[192.168.0.2:8011]
[11.22.0.2:8011]的hash值为768129259, 被路由到结点[192.168.0.2:8011]
*/

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带虚拟结点的一致性hash算法的实现

首先我们考虑两个问题： 

1、一个真实结点如何对应成为多个虚拟节点？ 

2、虚拟节点找到后如何还原为真实结点？

这两个问题其实有很多解决办法，我这里使用了一种简单的办法，给每个真实结点后面根据虚拟节点加上后缀再取Hash值，比如”192.168.0.0:8011”就把它变成”192.168.0.0:8011&&VN0”到”192.168.0.0:8011&&VN4”，VN就是Virtual Node的缩写，还原的时候只需要从头截取字符串到”&&”的位置就可以了。

package test;

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

/**
* Created by louyuting on 17/1/6.
*/
public class ConsistentHashwithVirNode {
/**
* 待添加入Hash环的服务器列表
*/
private static String[] servers = {"192.168.0.0:8011", "192.168.0.1:8011", "192.168.0.2:8011",
"192.168.0.3:8011", "192.168.0.4:8011"};

/**
* 真实结点列表,考虑到服务器上线、下线的场景，即添加、删除的场景会比较频繁，这里使用LinkedList会更好
*/
private static List<String> realNodes = new LinkedList<String>();

/**
* 虚拟节点，key表示虚拟节点的hash值，value表示虚拟节点的名称
*/
private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes =
new TreeMap<Integer, String>();

/**
* 虚拟节点的数目，这里写死，为了演示需要，一个真实结点对应5个虚拟节点
*/
private static final int VIRTUAL_NODES = 5;

static
{
// 先把原始的服务器添加到真实结点列表中
for (int i = 0; i < servers.length; i++)
realNodes.add(servers[i]);

// 再添加虚拟节点，遍历LinkedList使用foreach循环效率会比较高
for (String str : realNodes)
{
for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++)
{
String virtualNodeName = str + "&&VN" + String.valueOf(i);
int hash = getHash(virtualNodeName);
System.out.println("虚拟节点[" + virtualNodeName + "]被添加, hash值为" + hash);
virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);
}
}
System.out.println();
}

/**
* 使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法，最终效果没区别
*/
private static int getHash(String str)
{
final int p = 16777619;
int hash = (int)2166136261L;
for (int i = 0; i < str.length(); i++)
hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
hash += hash << 13;
hash ^= hash >> 7;
hash += hash << 3;
hash ^= hash >> 17;
hash += hash << 5;

// 如果算出来的值为负数则取其绝对值
if (hash < 0)
hash = Math.abs(hash);
return hash;
}

/**
* 得到应当路由到的结点
*/
private static String getServer(String node)
{
// 得到带路由的结点的Hash值
int hash = getHash(node);
// 得到大于该Hash值的所有Map
SortedMap<Integer, String> subMap =
virtualNodes.tailMap(hash);
// 第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
Integer i = subMap.firstKey();
// 返回对应的虚拟节点名称，这里字符串稍微截取一下
String virtualNode = subMap.get(i);
return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));
}

public static void main(String[] args)
{
String[] nodes = {"127.0.0.1:1111", "221.226.0.1:2222", "10.211.0.1:3333"};
for (int i = 0; i < nodes.length; i++)
System.out.println("[" + nodes[i] + "]的hash值为" +
getHash(nodes[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(nodes[i]) + "]");
}
}
//运行结果：
/**
虚拟节点[192.168.0.0:8011&&VN0]被添加, hash值为637334537
虚拟节点[192.168.0.0:8011&&VN1]被添加, hash值为1942673682
虚拟节点[192.168.0.0:8011&&VN2]被添加, hash值为1111653162
虚拟节点[192.168.0.0:8011&&VN3]被添加, hash值为749027645
虚拟节点[192.168.0.0:8011&&VN4]被添加, hash值为752063515
虚拟节点[192.168.0.1:8011&&VN0]被添加, hash值为653786264
虚拟节点[192.168.0.1:8011&&VN1]被添加, hash值为132412064
虚拟节点[192.168.0.1:8011&&VN2]被添加, hash值为811025279
虚拟节点[192.168.0.1:8011&&VN3]被添加, hash值为326692669
虚拟节点[192.168.0.1:8011&&VN4]被添加, hash值为374169458
虚拟节点[192.168.0.2:8011&&VN0]被添加, hash值为1321894695
虚拟节点[192.168.0.2:8011&&VN1]被添加, hash值为1051614494
虚拟节点[192.168.0.2:8011&&VN2]被添加, hash值为1087571079
虚拟节点[192.168.0.2:8011&&VN3]被添加, hash值为781884308
虚拟节点[192.168.0.2:8011&&VN4]被添加, hash值为1623760690
虚拟节点[192.168.0.3:8011&&VN0]被添加, hash值为367036244
虚拟节点[192.168.0.3:8011&&VN1]被添加, hash值为1370453265
虚拟节点[192.168.0.3:8011&&VN2]被添加, hash值为458430883
虚拟节点[192.168.0.3:8011&&VN3]被添加, hash值为1845319771
虚拟节点[192.168.0.3:8011&&VN4]被添加, hash值为2139636740
虚拟节点[192.168.0.4:8011&&VN0]被添加, hash值为1842286794
虚拟节点[192.168.0.4:8011&&VN1]被添加, hash值为460849631
虚拟节点[192.168.0.4:8011&&VN2]被添加, hash值为2130990870
虚拟节点[192.168.0.4:8011&&VN3]被添加, hash值为573019492
虚拟节点[192.168.0.4:8011&&VN4]被添加, hash值为1063403512

[127.0.0.1:1111]的hash值为380278925, 被路由到结点[192.168.0.3:8011]
[221.226.0.1:2222]的hash值为1493545632, 被路由到结点[192.168.0.2:8011]
[10.211.0.1:3333]的hash值为1393836017, 被路由到结点[192.168.0.2:8011]
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从代码运行结果看，每个点路由到的服务器都是Hash值顺时针离它最近的那个服务器节点，没有任何问题。

通过采取虚拟节点的方法，一个真实结点不再固定在Hash换上的某个点，而是大量地分布在整个Hash环上，这样即使上线、下线服务器，也不会造成整体的负载不均衡。