关于一致性Hash算法,但没有实际实现一个这样的
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先不思虑排序所花费的日子,单看那些路由的光阴复杂度:

对一致性Hash算法,Java代码贯彻的递进研商,hashjava

一致性Hash算法

至于一致性Hash算法,在自己前边的博文中早就有频仍事关了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为啥要利用一致性Hash算法、一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读。

算法的现实性原理这里再一次贴上:

先构造多少个长短为232的卡尺头环(那一个环被喻为一致性Hash环),依据节点名称的Hash值(其布满为[0, 232-1])将服务器节点放置在这么些Hash环上,然后根据数据的Key值总结获得其Hash值(其遍及也为[0, 232-1]),接着在Hash环上顺时针查找距离这么些Key值的Hash值近年来的服务器节点,完毕Key到服务器的映照查找。

这种算法化解了常备余数Hash算法伸缩性差的难点,可以保障在上线、下线服务器的景况下用尽全力有多的诉求命中原来路由到的服务器。

自然,万事不也许十全十美,一致性Hash算法比常见的余数Hash算法更兼具伸缩性,不过同有的时候间其算法完结也进一步复杂,本文就来商讨一下,怎样使用Java代码完成一致性Hash算法。在初步此前,先对一致性Hash算法中的几个宗旨难题举办部分索求。

 

数据结构的精选

一致性Hash算法最先要思索的三个主题材料是:构造出三个尺寸为232的大背头环,依据节点名称的Hash值将服务器节点放置在那个Hash环上。

那便是说,整数环应该运用何种数据结构,技艺使得运维时的年月复杂度最低?首先表明有些,关于时间复杂度,常见的小时复杂度与时光功效的涉嫌有如下的经历法规:

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

貌似的话,前多个功效相比较高,中间四个适得其反,后三个比较不佳(只要N不小,那几个算法就动不了了)。OK,继续前边的话题,应该什么选用数据结构,小编认为有以下三种有效的技术方案。

1、建设方案一:排序+List

自家想到的第一种思路是:算出全数待参加数据结构的节点名称的Hash值归入八个数组中,然后选择某种排序算法将其从小到大进展排序,最终将排序后的数目归入List中,选择List实际不是数组是为了结点的扩张怀想。

自此,待路由的结点,只需求在List中找到第三个Hash值比它大的服务器节点就足以了,比方服务器节点的Hash值是[0,2,4,6,8,10],带路由的结点是7,只供给找到第三个比7大的大背头,也便是8,正是大家最后要求路由过去的服务器节点。

比如近期不思量前边的排序,那么这种实施方案的岁月复杂度:

(1)最佳的境况是率先次就找到,时间复杂度为O(1)

(2)最坏的意况是终极一次才找到,时间复杂度为O(N)

平均下来时间复杂度为O(0.5N+0.5),忽视首项全面和常数,时间复杂度为O(N)。

只是只要设想到事先的排序,笔者在英特网找了张图,提供了各类排序算法的命宫复杂度:

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看得出来,排序算法要么稳固可是时间复杂度高、要么时间复杂度低但不平稳,看起来最棒的合併排序法的年华复杂度依旧有O(N * logN),稍微开销品质了一部分。

2、应用方案二:遍历+List

既是排序操作相比耗质量,那么能还是不可能不排序?能够的,所以越来越的,有了第三种减轻方案。

建设方案使用List不改变,然而能够行使遍历的方法:

(1)服务器节点不排序,其Hash值全体直接放入贰个List中

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

(3)算出全部的差值之后,最小的十二分,正是最后必要路由过去的节点

在这一个算法中,看一下时间复杂度:

1、最佳状态是独有贰个服务器节点的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),忽视常数项,即O(N)

2、最坏情况是具有服务器节点的Hash值都当先带路由结点的Hash值,其时间复杂度是O(N)+O(N)=O(2N),忽视首项全面,即O(N)

故此,总的时间复杂度就是O(N)。其实算法还能够越来越精雕细琢一些:给贰个岗位变量X,假使新的差值比原差值小,X替换为新的地点,不然X不改变。那样遍历就裁减了一轮,不过经过改正后的算法时间复杂度仍为O(N)。

总的说来,那么些实施方案和消除方案一对照,总体来看,就像是更加好了一部分。

3、实施方案三:二叉查找树

抛开List这种数据结构,另一种数据结构则是应用二叉查找树。对于树不是很理解的仇敌能够总结看一下那篇文章树形结构。

本来大家不能差不离地选用二叉查找树,因为恐怕出现不平衡的情状。平衡二叉查找树有AVL树、红黑树等,这里运用红黑树,采用红黑树的缘故有两点:

1、红黑树首要的效能是用以存款和储蓄有序的多寡,那事实上和率先种缓和方案的笔触又不约而合了,可是它的频率非常高

2、JDK里面提供了红黑树的代码完成TreeMap和TreeSet

其他,以TreeMap为例,TreeMap本人提供了两个tailMap(K fromKey)方法,帮衬从红黑树中搜寻比fromKey大的值的成团,但并不须要遍历整个数据结构。

网上正规真人赌钱网站,行使红黑树,能够使得寻觅的大运复杂度收缩为O(logN),比上面三种缓和方案,功能大大提高。

为了验证那一个说法,我做了二次测量检验,从大批量多少中检索第多个高于当中间值的老大数据,例如10000数目就找第四个当先四千的多少(模拟平均的气象)。看一下O(N)时间复杂度和O(logN)时间复杂度运营作用的对照:

  50000 100000 500000 1000000 4000000
ArrayList 1ms 1ms 4ms 4ms 5ms
LinkedList 4ms 7ms 11ms 13ms 17ms
TreeMap 0ms 0ms 0ms 0ms 0ms

因为再大就内部存款和储蓄器溢出了,所以只测验到伍仟000数量。能够见见,数据检索的频率,TreeMap是大捷的,其实再附加数据测量试验也是一律的,红黑树的数据结构决定了任何三个不仅N的矮小数据,它都只需求两遍至几十三遍搜索就能够查到。

道理当然是那样的,鲜明一点,有利必有弊,依据笔者其他三回测验获得的下结论是,为了维护红黑树,数据插入作用TreeMap在二种数据结构里面是最差的,且插入要慢上5~10倍

 

Hash值重新计算

服务器节点我们自然用字符串来代表,举个例子"192.168.1.1"、"192.168.1.2",根据字符串获得其Hash值,那么别的三个至关心注重要的标题正是Hash值要双重总计,这一个难题是自己在测验String的hashCode()方法的时候开掘的,不要紧来看一下为啥要再度计算Hash值:

/**
 * String的hashCode()方法运算结果查看
 * @author 五月的仓颉 http://www.cnblogs.com/xrq730/
 *
 */
public class StringHashCodeTest
{
    public static void main(String[] args)
    {
        System.out.println("192.168.0.0:111的哈希值:" + "192.168.0.0:1111".hashCode());
        System.out.println("192.168.0.1:111的哈希值:" + "192.168.0.1:1111".hashCode());
        System.out.println("192.168.0.2:111的哈希值:" + "192.168.0.2:1111".hashCode());
        System.out.println("192.168.0.3:111的哈希值:" + "192.168.0.3:1111".hashCode());
        System.out.println("192.168.0.4:111的哈希值:" + "192.168.0.4:1111".hashCode());
    }
}

我们在做集群的时候,集群点的IP以这种连接的形式存在是很正规的。看一下运营结果为:

192.168.0.0:111的哈希值:1845870087
192.168.0.1:111的哈希值:1874499238
192.168.0.2:111的哈希值:1903128389
192.168.0.3:111的哈希值:1931757540
192.168.0.4:111的哈希值:1960386691

那么些就难点大了,[0,232-1]的间隔之中,5个HashCode值却只布满在如此小小的多个距离,什么概念?[0,232-1]中有42949672九十九个数字,而大家的距离只有122516605,从可能率学上讲那将促成97%待路由的服务器都被路由到"192.168.0.1"这些集群点上,简直是倒霉透了!

另外还会有贰个不好的地点:规定的区间是非负数,String的hashCode()方法却会产生负数(不相信用"192.168.1.0:1111"试试看就知道了)。可是这些题目好化解,取相对值就是一种减轻的情势。

综上,String重写的hashCode()方法在一致性Hash算法中尚无别的实用价值,得找个算法重新总计HashCode。这种重新总括Hash值的算法有成都百货上千,比方CRC32_HASH、FNV1_32_HASH、KETAMA_HASH等,其中KETAMA_HASH是暗中认可的MemCache推荐的一致性Hash算法,用别的Hash算法也能够,举个例子FNV1_32_HASH算法的测算功能就能够高一些。

 

一致性Hash算法实现版本1:不带虚构节点

选拔一致性Hash算法,就算增进了系统的紧缩性,可是也可以有希望导致负载遍及不均匀,化解办法正是应用编造节点替代真实节点,第二个代码版本,先来个简单的,不带设想节点。

上边来看一下不带虚构节点的一致性Hash算法的Java代码完成:

 1 /**
 2  * 不带虚拟节点的一致性Hash算法
 3  * @author 五月的仓颉http://www.cnblogs.com/xrq730/
 4  *
 5  */
 6 public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode
 7 {
 8     /**
 9      * 待添加入Hash环的服务器列表
10      */
11     private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111",
12             "192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111"};
13     
14     /**
15      * key表示服务器的hash值,value表示服务器的名称
16      */
17     private static SortedMap<Integer, String> sortedMap = 
18             new TreeMap<Integer, String>();
19     
20     /**
21      * 程序初始化,将所有的服务器放入sortedMap中
22      */
23     static
24     {
25         for (int i = 0; i < servers.length; i++)
26         {
27             int hash = getHash(servers[i]);
28             System.out.println("[" + servers[i] + "]加入集合中, 其Hash值为" + hash);
29             sortedMap.put(hash, servers[i]);
30         }
31         System.out.println();
32     }
33     
34     /**
35      * 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 
36      */
37     private static int getHash(String str)
38     {
39         final int p = 16777619;
40         int hash = (int)2166136261L;
41         for (int i = 0; i < str.length(); i++)
42             hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
43         hash += hash << 13;
44         hash ^= hash >> 7;
45         hash += hash << 3;
46         hash ^= hash >> 17;
47         hash += hash << 5;
48         
49         // 如果算出来的值为负数则取其绝对值
50         if (hash < 0)
51             hash = Math.abs(hash);
52         return hash;
53     }
54     
55     /**
56      * 得到应当路由到的结点
57      */
58     private static String getServer(String node)
59     {
60         // 得到带路由的结点的Hash值
61         int hash = getHash(node);
62         // 得到大于该Hash值的所有Map
63         SortedMap<Integer, String> subMap = 
64                 sortedMap.tailMap(hash);
65         // 第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
66         Integer i = subMap.firstKey();
67         // 返回对应的服务器名称
68         return subMap.get(i);
69     }
70     
71     public static void main(String[] args)
72     {
73         String[] nodes = {"127.0.0.1:1111", "221.226.0.1:2222", "10.211.0.1:3333"};
74         for (int i = 0; i < nodes.length; i++)
75             System.out.println("[" + nodes[i] + "]的hash值为" + 
76                     getHash(nodes[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(nodes[i]) + "]");
77     }
78 }

能够运作一下看一下结实:

[192.168.0.0:111]加入集合中, 其Hash值为575774686
[192.168.0.1:111]加入集合中, 其Hash值为8518713
[192.168.0.2:111]加入集合中, 其Hash值为1361847097
[192.168.0.3:111]加入集合中, 其Hash值为1171828661
[192.168.0.4:111]加入集合中, 其Hash值为1764547046

[127.0.0.1:1111]的hash值为380278925, 被路由到结点[192.168.0.0:111]
[221.226.0.1:2222]的hash值为1493545632, 被路由到结点[192.168.0.4:111]
[10.211.0.1:3333]的hash值为1393836017, 被路由到结点[192.168.0.4:111]

探访经过FNV1_32_HASH算法重新总括过后的Hash值,就比原先String的hashCode()方法多数了。从运转结果来看,也从没难题,八个点路由到的都以顺时针离他们Hash值方今的那台服务器上。

 

选取设想节点来革新一致性Hash算法

下边包车型客车一致性Hash算法达成,能够在十分的大程度上解决大多布满式情形下不佳的路由算法导致系统伸缩性差的主题材料,不过会推动其他一个标题:负载不均。

例如有Hash环上有A、B、C三个服务器节点,分别有97个诉求会被路由到对应服务器上。今后在A与B之间扩充了二个节点D,这导致了本来会路由到B上的有些节点被路由到了D上,那样A、C上被路由到的呼吁分明多于B、D上的,原本多个服务器节点上均匀的载荷被打破了。某种程度上来讲,那失去了负荷均衡的意思,因为负载均衡的目标自身正是为着使得目的服务器均分全部的伸手

化解这一个标题标章程是引入设想节点,其行事原理是:将八个物理节点拆分为多少个设想节点,而且同叁个物理节点的杜撰节点尽量均匀遍及在Hash环上。选拔那样的法子,就足以有效地消除扩充或收缩节点时候的负载不平均的标题。

至于多个大要节点应该拆分为多少虚拟节点,上边能够先看一张图:

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横轴表示供给为每台便利服务器扩充的设想节点倍数,纵轴表示的是实际物理服务器数。能够观看,物理服务器很少,需求越来越大的杜撰节点;反之物理服务器比比较多,虚构节点就可以少一些。比方有10台物理服务器,那么基本上要求为每台服务器扩展100~200个设想节点本事够直达真正的负载均衡。

 

一致性Hash算法完成版本2:带虚构节点

在明亮了动用虚构节点来改正一致性Hash算法的争鸣基础之后,就足以尝尝开辟代码了。编制程序方面必要思索的标题是:

1、二个真正结点怎样对应改为三个虚构节点?

2、虚构节点找到后怎么还原为真实结点?

这两个难点实际上有好多消除办法,笔者这里运用了一种简易的章程,给各样真实结点后边遵照设想节点加上后缀再取Hash值,譬喻"192.168.0.0:111"就把它成为"192.168.0.0:111&&VN0"到"192.168.0.0:111&&VN4",VN就是Virtual Node的缩写,还原的时候只供给最初截取字符串到"&&"的地点就能够了。

下面来看一下带虚构节点的一致性Hash算法的Java代码实现:

 1 /**
 2  * 带虚拟节点的一致性Hash算法
 3  * @author 五月的仓颉 http://www.cnblogs.com/xrq730/
 4  */
 5 public class ConsistentHashingWithVirtualNode
 6 {
 7     /**
 8      * 待添加入Hash环的服务器列表
 9      */
10     private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111",
11             "192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111"};
12     
13     /**
14      * 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
15      */
16     private static List<String> realNodes = new LinkedList<String>();
17     
18     /**
19      * 虚拟节点,key表示虚拟节点的hash值,value表示虚拟节点的名称
20      */
21     private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes = 
22             new TreeMap<Integer, String>();
23     
24     /**
25      * 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
26      */
27     private static final int VIRTUAL_NODES = 5;
28     
29     static
30     {
31         // 先把原始的服务器添加到真实结点列表中
32         for (int i = 0; i < servers.length; i++)
33             realNodes.add(servers[i]);
34         
35         // 再添加虚拟节点,遍历LinkedList使用foreach循环效率会比较高
36         for (String str : realNodes)
37         {
38             for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++)
39             {
40                 String virtualNodeName = str + "&&VN" + String.valueOf(i);
41                 int hash = getHash(virtualNodeName);
42                 System.out.println("虚拟节点[" + virtualNodeName + "]被添加, hash值为" + hash);
43                 virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);
44             }
45         }
46         System.out.println();
47     }
48     
49     /**
50      * 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 
51      */
52     private static int getHash(String str)
53     {
54         final int p = 16777619;
55         int hash = (int)2166136261L;
56         for (int i = 0; i < str.length(); i++)
57             hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
58         hash += hash << 13;
59         hash ^= hash >> 7;
60         hash += hash << 3;
61         hash ^= hash >> 17;
62         hash += hash << 5;
63         
64         // 如果算出来的值为负数则取其绝对值
65         if (hash < 0)
66             hash = Math.abs(hash);
67         return hash;
68     }
69     
70     /**
71      * 得到应当路由到的结点
72      */
73     private static String getServer(String node)
74     {
75         // 得到带路由的结点的Hash值
76         int hash = getHash(node);
77         // 得到大于该Hash值的所有Map
78         SortedMap<Integer, String> subMap = 
79                 virtualNodes.tailMap(hash);
80         // 第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
81         Integer i = subMap.firstKey();
82         // 返回对应的虚拟节点名称,这里字符串稍微截取一下
83         String virtualNode = subMap.get(i);
84         return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));
85     }
86     
87     public static void main(String[] args)
88     {
89         String[] nodes = {"127.0.0.1:1111", "221.226.0.1:2222", "10.211.0.1:3333"};
90         for (int i = 0; i < nodes.length; i++)
91             System.out.println("[" + nodes[i] + "]的hash值为" + 
92                     getHash(nodes[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(nodes[i]) + "]");
93     }
94 }

关怀一下运维结果:

虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN0]被添加, hash值为1686427075
虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN1]被添加, hash值为354859081
虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN2]被添加, hash值为1306497370
虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN3]被添加, hash值为817889914
虚拟节点[192.168.0.0:111&&VN4]被添加, hash值为396663629
虚拟节点[192.168.0.1:111&&VN0]被添加, hash值为1032739288
虚拟节点[192.168.0.1:111&&VN1]被添加, hash值为707592309
虚拟节点[192.168.0.1:111&&VN2]被添加, hash值为302114528
虚拟节点[192.168.0.1:111&&VN3]被添加, hash值为36526861
虚拟节点[192.168.0.1:111&&VN4]被添加, hash值为848442551
虚拟节点[192.168.0.2:111&&VN0]被添加, hash值为1452694222
虚拟节点[192.168.0.2:111&&VN1]被添加, hash值为2023612840
虚拟节点[192.168.0.2:111&&VN2]被添加, hash值为697907480
虚拟节点[192.168.0.2:111&&VN3]被添加, hash值为790847074
虚拟节点[192.168.0.2:111&&VN4]被添加, hash值为2010506136
虚拟节点[192.168.0.3:111&&VN0]被添加, hash值为891084251
虚拟节点[192.168.0.3:111&&VN1]被添加, hash值为1725031739
虚拟节点[192.168.0.3:111&&VN2]被添加, hash值为1127720370
虚拟节点[192.168.0.3:111&&VN3]被添加, hash值为676720500
虚拟节点[192.168.0.3:111&&VN4]被添加, hash值为2050578780
虚拟节点[192.168.0.4:111&&VN0]被添加, hash值为586921010
虚拟节点[192.168.0.4:111&&VN1]被添加, hash值为184078390
虚拟节点[192.168.0.4:111&&VN2]被添加, hash值为1331645117
虚拟节点[192.168.0.4:111&&VN3]被添加, hash值为918790803
虚拟节点[192.168.0.4:111&&VN4]被添加, hash值为1232193678

[127.0.0.1:1111]的hash值为380278925, 被路由到结点[192.168.0.0:111]
[221.226.0.1:2222]的hash值为1493545632, 被路由到结点[192.168.0.0:111]
[10.211.0.1:3333]的hash值为1393836017, 被路由到结点[192.168.0.2:111]

从代码运维结果看,各类点路由到的服务器都以Hash值顺时针离它近来的不胜服务器节点,未有其余难题。

由此接纳编造节点的办法,三个真正结点不再固定在Hash换上的某部点,而是大大方方地遍布在全部Hash环上,那样正是上线、下线服务器,也不会促成全部的载重不均匀。

 

后记

在写本文的时候,很多知识笔者也是边写边学,难免有比很多写得不佳、精晓得不深透的地点,並且代码全部也正如糙,未有考虑到可能的种种气象。一得之见,一方面,写得格外的地点,还望网络好朋友朋友们指正;另一方面,后续作者也将经过自个儿的劳作、学习不断完善上边的代码。

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在本人事先的博文中早已有数次提到了,MemCache超详细...

选取还索要满意对这一类路由政策的灵敏辅助,比方本人也想自定义多个随意的政策。

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这样对于使用者来讲就特别轻松了:

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  1. 开首化一个长短为 N 的数组。
  2. 将服务节点通过 hash 算法获得的正整数,同一时间将节点本身的多寡(hashcode、ip、端口等)贮存在此间。
  3. 成就节点存放后将总体数组举行排序。
  4. 顾客端获取路由节点时,将本身实行 hash 也赢得多个正整数;
  5. 遍历这些数组直到找到叁个数码越过等于当前客商端的 hash 值,就将近来节点作为该客商端所路由的节点。
  6. 假定未有发觉比客商端大的数据就回来第二个节点。
  • add 方法自然是写入数据的。
  • sort 方法用于排序,但子类也不肯定需求重写,比方 TreeMap 那样自带排序的器皿就毫无。
  • getFirstNodeValue 获取节点。
  • process 则是面向客商端的,最后只必要调用那几个主意就能够回到贰个节点。

上边来探问在 cim 这一个动用中是如何切实采纳的,当中也席卷上文提到的杜撰节点以致 hash 算法。

他只需求塑造二个劳务列表,然后把如今的客户端消息传播 process 方法中就能够获得三个一致性 hash 算法的回来。

回想一年前大快朵颐过一篇《一致性 Hash 算法剖析》,那时候只是深入分析了那么些算法的落到实处原理、化解了哪些难题等。

看过《为温馨搭建三个布满式 IM 系统》的情侣应该对当中的登陆逻辑有所影象。

此间完全能够换一个思路,不用对数据进行排序;而是在写入的时候就排好顺序,只是那样会下落写入的频率。

而在选用时对于客商端的话只供给修改二个兑现类,其余的吗都无须改就足以了。

如上全体源码:

结果是快了邻近一倍,所以照旧引入应用 TreeMap 来展开落到实处,终究它没有须求特别的排序损耗。

  1. 设若想使用原本的轮询战术,就布局实现了 RouteHandle 接口的轮询计谋的全限定名。
  2. 一旦想行使一致性 hash 的国策,也只需求安顿完成了 RouteHandle 接口的一致性 hash 算法的全限定名。
  3. 自然如今的一致性 hash 也可能有各个落实,所以只要配置为一致性 hash 后就须求再加三个布局用于决定选择 SortArrayMapConsistentHash 还是 TreeMapConsistentHash 或是自定义的其余方案。
  4. 一律的也是要求布署后续了 AbstractConsistentHash 的全限定名。

ps:这里并不含有具体的 hash 方法以至设想节点等效果,那一个能够由使用者来定,SortArrayMap 可看作三个平底的数据结构,提供有序 Map 的力量,使用情状也不囿于于一致性 Hash 算法中。

耗时 1316毫秒。

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先来走访一致性 Hash 算法的一部分特征:

即便贯彻了多少个抽象方法,逻辑和上文是同样的,只是收取到了不一致的方法中。

下边来看看现实的落成。

下图是眼下主流排序算法的时间复杂度:

但是 hash 方法确是放置了抽象类中,子类不用重写;因为那是贰个基本作用,只需求有贰个共用算法能够保证他散列地丰硕均匀就能够。

然则寄存时是遵照写入顺序寄放的,遍历时自然不会静止;由此提供了三个 Sort 方法,能够把里面包车型客车数据依照 key 其实也正是 hashcode 进行排序。

那样大家想自定义本身的算法时只必要承继 AbstractConsistentHash 重写相关办法就可以,客商端代码无须改造。

此间还也许有二个 setHash 的不二诀要,入参是 AbstractConsistentHash;那就是用来顾客端钦定必要选取具体的这种数据结构。

进而定义了一个接口:RouteHandle

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那般就着力完毕了一致性 Hash 的渴求。

public interface RouteHandle { /** * 再一批服务器里进行路由 * @param values * @param key * @return */ String routeServer(List<String> values,String key) ;}

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127.0.0.1000

感兴趣的爱人也可提交 P奥迪Q5 来新扩展更加的多的路由计谋。

  • 布局二个 0 ~ 2^32-1 大小的环。
  • 劳动节点经过 hash 之后将本身贮存到环中的下标中。
  • 客商端依据本人的有个别数据 hash 之后也一直到这一个环中。
  • 经过顺时针找到离她不久前的一个节点,也正是这一次路由的服务节点。
  • 思量到劳动节点的个数以致 hash 算法的问题形成环中的数据分布不均匀时引进了设想节点。

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中间的中间类 Node 结构如下:

代码依旧相比较轻易清晰的;遍历数组如果找到比近来 key 大的就回去,未有查到就取第多个。

但平素不实际落到实处三个如此的算法,究竟要加重印象还得要好撸一回,于是此次就现阶段的三个路由必要来出手完成贰遍。

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但实质上对于 cim 来讲真正的扩张性是对路由算法来说的,比方它必要帮衬轮询、hash、一致性hash、随机、LRU等。

在行使的时候思虑到即便是一致性 hash 算法都有各类落到实处,为了便利其使用者扩大自身的一致性 hash 算法由此笔者定义了贰个抽象类;个中定义了有的模板方法,这样大家只须要在子类中开展分裂的贯彻就可以变成自个儿的算法。

耗时 2237 毫秒。

先是 SortArrayMap

上面大家来探视利用 SortArrayMap 以及 AbstractConsistentHash 是何等贯彻的。

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TreeMap:

这里的算法摘抄自 xxl_job,网络也是有此外差别的贯彻,比如 FNV1_32_HASH 等;完结差异不过指标都平等。

分子变量和构造函数如下:

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先给新来的意中人简介下 cim 是干啥的:

提及底则供给依照一致性 Hash 的正规化顺时针查找对应的节点:

最佳的相当于 O 了。

ps:这里一样也并未有 hash 方法以致设想节点,因为 TreeMap 和 SortArrayMap 同样皆以用作基础数据结构来使用的。

SortArrayMap 虽说是完结了一致性 hash 的机能,但效用还非常的矮,主要呈今后 sort 排序处。

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也比较轻巧,须要读取以前的布置文件来动态变化具体的实现类,首假设运用反射实现的。

深信不疑看过 ArrayList 的源码应该有记念,这里的写入逻辑和它很像。

只是在 add 方法中新扩展了多少个虚构节点,相信大家也看得了解。

来看看使用 TreeMap 怎么着来达成同样的作用。

接下去看看顾客端到底是如何运用以致如何接纳使用哪类算法。

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因此在 AbstractConsistentHash 中定义了 hash 方法。

基于这几个客观条件大家很轻巧想到通过自定义两个有序数组来效仿那些环。

只是一致性 hash 也可以有多样兑现,他们的关系就好像下图:

力排众议讲罢了来看看实际进行。

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@Autowiredprivate RouteHandle routeHandle ;String server = routeHandle.routeServer(serverCache.getAll(),String.valueOf(loginReqVO.getUserId;
  • 写入以前判定是否必要扩大体量,假诺急需则复制原本大小的 1.5 倍数组来寄放数据。
  • 从此以往就写入数组,同临时间数组大小 +1。

而对此在此之前就存在的轮询战术来讲也是一模二样的贯彻 RouteHandle 接口。

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网上正规真人赌钱网站 21image运转结果:

意在阅览此间的爱人能对那一个算法有所精通,同期对有的设计格局在实质上的行使也能抱有利于。

里面最中央的正是贰个 Node 数组,用它来寄放服务节点的 hashcode 以及 value 值。

只使用了 TreeMap 的一部分 API:

同样的对于想通过 TreeMap 来实现也是毫发不爽的覆辙:

如此那般管理以后就相比灵敏了,举个例子想新建贰个自由的路由战略也是平等的覆辙;到时候只供给修改配置就能够。

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排序也比较轻巧,使用了 Arrays 这一个数组织工作具实行排序,它实在是利用了贰个 TimSort 的排序算法,效用依旧相比较高的。

写入数据的点子如下:

任凭这里的战术如何更改,在利用处依旧维持不改变。

AbstractConsistentHash,这些抽象类的重要性措施如下:

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为了使顾客端代码差不离不动,作者将以此选项的进度放入了配置文件。

与此相类似我们的流水生产线如下:

深信不疑在金三银四的面试进程中或许能让面试官面目一新的,毕竟依照本人近期的面试进程来看听过这一个名词的都在少数(大概也是和候选人都在 1~3 年这些层级有关)。

把虚构节点的决定放到子类而从未放置抽象类中也是为了灵活性思索,或许差异的兑现对虚构节点的数码须求也不一致样,所以不比自定义的好。

此地笔者只是把前面的代码搬过来了罢了。

效果与利益和上文使用 SortArrayMap 是同一的。

运作的成效也是同等的。

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而以此选项的进度正是一个载荷攻略的历程;第一本子做的比较简单,私下认可只帮衬轮询的艺术。

中间有叁个风貌是在顾客端登陆成功后供给从可用的服务端列表中选拔一台服务节点再次来到给顾客端应用。

自小编自定义了多个类:SortArrayMap

比方说二叉查找树,那样的数据结构 jdk 里有现有的落到实处;举个例子 TreeMap 便是运用红黑树来实现的,私下认可景况下它会对 key 进行自然排序。

因此笔者的安插是松手各个路由政策供使用者依照本人的光景选取,同有时间提供简单的 API 供顾客自定义本人的路由攻略。

里面独有贰个格局,也便是路由艺术;入参分别是服务列表乃至客商端音讯就可以。

而对此一致性 hash 算法来讲也是只须求贯彻这么些接口,同一时间在这几个接口中精选选择 SortArrayMapConsistentHash 还是 TreeMapConsistentHash 即可。

足见最终会依据 key 的大小实行排序,同有的时候候传入 hashcode = 101 时会服从顺时针找到 hashcode = 1000 这一个节点进行重返。

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  • 无限是第一遍就找到,时间复杂度为O
  • 最差为遍历完数组后才找到,时间复杂度为O

他那边没有须求重写 sort 方法,因为本人写入时一度排好序了。

她的施用格局及结果如下:

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虽说够用,但远远不够典雅。

只需求注入 RouteHandle,调用它的 routeServer 方法。

既然使用了注入,那实在那几个安排切换的长河就在创设 RouteHandle bean 的时候做到的。

  • 写入数据候,TreeMap 能够确认保证 key 的本来排序。
  • tailMap 能够收获比这两天 key 大的一些数据。
  • 当那些主意有多少再次来到时取第二个便是顺时针中的第一个节点了。
  • 纵然未有回到那就一贯取全方位 Map 的首先个节点,同样也兑现了环形结构。

为了便于咱们挑选哪一个数据结构,小编用 TreeMapSortArrayMap 分别写入了一百万条数据来对待。

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