负载均衡系列专题

01-负载均衡基础知识

02-一致性 hash 原理

03-一致性哈希算法 java 实现

04-负载均衡算法 java 实现

本节我们来看一下如何实现一个一致性 hash 框架。

源码

普通 hash

我们首先定义一下 hash 接口,以及最简单的 jdk 实现:

  • IHash
public interface IHash {

    /**
* 计算 hash 值
* @param text 文本
* @return 结果
* @since 0.0.1
*/
int hash(String text); }
  • HashJdk.java
public class HashJdk implements IHash {

    @Override
public int hash(String text) {
return text.hashCode();
} }

Node 定义

用来定义一个节点:

此处省略了一些方法。

public class Node {

    /**
* 节点名称
* @since 0.0.1
*/
private String name; /**
* 节点 ip
* @since 0.0.1
*/
private String ip; public Node(String name, String ip) {
this.name = name;
this.ip = ip;
} public Node(String ip) {
this(ip, ip);
} //Getter & Setter & toString()
// equals && hashCode
}

核心实现

  • IConsistentHashing.java

一致性 hash 的接口定义。

public interface IConsistentHashing {

    /**
* 获取对应的节点
* @param key key
* @return 节点
* @since 0.0.1
*/
Node get(final String key); /**
* 添加节点
* @param node 节点
* @return this
* @since 0.0.1
*/
IConsistentHashing add(final Node node); /**
* 移除节点
* @param node 节点
* @return this
* @since 0.0.1
*/
IConsistentHashing remove(final Node node); /**
* 获取节点信息
* @return 节点
* @since 0.0.1
*/
Map<Integer, Node> nodeMap(); }
  • 默认实现
public class ConsistentHashing implements IConsistentHashing {

    /**
* 虚拟节点数量
* @since 0.0.1
*/
private final int virtualNum; /**
* hash 策略
* @since 0.0.1
*/
private final IHash hash; /**
* node map 节点信息
*
* key: 节点 hash
* Node: 节点
* @since 0.0.1
*/
private final TreeMap<Integer, Node> nodeMap = new TreeMap<>(); public ConsistentHashing(int virtualNum, IHash hash) {
this.virtualNum = virtualNum;
this.hash = hash;
} /**
* 沿环的顺时针找到虚拟节点
* @param key key
* @return 结果
* @since 0.0.1
*/
@Override
public Node get(String key) {
final int hashCode = hash.hash(key);
Integer target = hashCode; // 不包含时候的处理
if (!nodeMap.containsKey(hashCode)) {
target = nodeMap.ceilingKey(hashCode);
if (target == null && !nodeMap.isEmpty()) {
target = nodeMap.firstKey();
}
}
return nodeMap.get(target);
} @Override
public IConsistentHashing add(Node node) {
// 初始化虚拟节点
for (int i = 0; i < virtualNum; i++) {
int nodeKey = hash.hash(node.toString() + "-" + i);
nodeMap.put(nodeKey, node);
} return this;
} @Override
public IConsistentHashing remove(Node node) {
// 移除虚拟节点
// 其实这里有一个问题,如果存在 hash 冲突,直接移除会不会不够严谨?
for (int i = 0; i < virtualNum; i++) {
int nodeKey = hash.hash(node.toString() + "-" + i);
nodeMap.remove(nodeKey);
} return this;
} @Override
public Map<Integer, Node> nodeMap() {
return Collections.unmodifiableMap(this.nodeMap);
} }

完整代码

其他还有一些引导类等辅助工具。

完整代码参见 github

参考资料

consistent-hashing-redis

consistent-hash-algorithm

ConsistentHash

一致性hash的JAVA实现

【分布式】load balance 03-一致性哈希算法 java 实现的更多相关文章

  1. 分布式_理论_08_Consistent Hash(一致性哈希算法)

    一.前言 五.参考资料 1.分布式理论(八)—— Consistent Hash(一致性哈希算法)

  2. memcached分布式一致性哈希算法

    <span style="font-family: FangSong_GB2312; background-color: rgb(255, 255, 255);">如果 ...

  3. 一致性哈希算法(Consistent Hashing) .

    应用场景 这里我先描述一个极其简单的业务场景:用4台Cache服务器缓存所有Object. 那么我将如何把一个Object映射至对应的Cache服务器呢?最简单的方法设置缓存规则:object.has ...

  4. 五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)

    转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法 ...

  5. 每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)

    转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT) ...

  6. 一致性哈希算法(consistent hashing)【转】

    一致性哈希算法 来自:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179       一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希 ...

  7. 一致性哈希算法原理及Java实现

     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单 ...

  8. 一致性哈希算法(consistent hashing)(转)

    原文链接:每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)  一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网 ...

  9. hash环/consistent hashing一致性哈希算法

        一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的 ...

  10. 一致性哈希算法(consistent hashing)(转载)

    转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT) ...

随机推荐

  1. [kubernetes]服务健康检查

    前言 进程在运行,但是不代表应用是正常的,对此pod提供的探针可用来检测容器内的应用是否正常.k8s对pod的健康状态可以通过三类探针来检查:LivenessProbe.ReadinessProbe和 ...

  2. [粘贴]Introducing Exadata X9M: Dramatically Faster, More Cost Effective, and Easier to Use

    https://blogs.oracle.com/exadata/post/exadata-x9m   The Exadata Product Management and Development t ...

  3. 人大金仓学习之四-kmonitor

    人大金仓学习之四-kmonitor 背景 kmonitor 其实时一个很好的工具和思路 开元的软件封装一下, 减轻技术复杂度,提高部署效率 并且能够更加快速的定位解决问题. 能够极大的提升客户体验. ...

  4. 【转帖】text-davinci-003和ChatGPT之间的不同点

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/603709081 先看下GPT的发展时间线 InstructGPT(2022 年 1 月)是一系列 GPT-3 模型(包括 text-dav ...

  5. [转帖]A17再次证明苹果才是王者,组装芯片的安卓手机给它提鞋都不配

    http://news.sohu.com/a/653472711_121124371 在挤了两代牙膏之后,苹果终于拿出了性能大幅提升的A17处理器,外媒传出A17处理器的性能提升幅度至少超过四成,相比 ...

  6. [转帖]Armv9 架构相比 Armv8 有何升级/区别:全面性能提升

      https://baijiahao.baidu.com/s?id=1695708603852200216&wfr=spider&for=pc 自 2011 年 10 月 Arm 首 ...

  7. ELK搭建简单说明

    ELK搭建简单说明 简单说明 周天陪孩子学习,自己简单研究了下如何处理 不是很系统,仅是能够展示部分文件的日志. 需要有很多坑需要进行填充. 搭建模式 自己采取rpm包方式进行搭建 183 机器上面安 ...

  8. git撤销推送到远端仓库的提交commit信息

    场景描述 有些时候,我们完成功能后,高兴的推送到远端. 推送到远端之后,我们才发现写错分支了. 这个时候,一万匹马在在内心奔腾而过. 然而,难受是没有用的,我们需要撤销推送到远端的代码 git log ...

  9. 同步存储读取vuex中store中的值

    main.js import store from "./store"; Vue.prototype.$store = store; 在 store中的index.js中 impo ...

  10. 通过dotnet-dump分析生产环境docker容器部署的应用问题

    首先找到对应的docker id并exec进去,然后执行命令并更新apt包+下载procps和wget用于等下拉取dotnet-dump和查看线程 sed -i -e "s@deb.debi ...