一致性哈希算法原理及Java实现
1、平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。
2、单调性(Monotonicity):单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中,又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去,而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。
3、分散性(Spread):在分布式环境中,终端有可能看不到所有的缓冲,而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时,由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同,从而导致哈希的结果不一致,最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的,因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去,降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生,也就是尽量降低分散性。
4、负载(Load):负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中,那么对于一个特定的缓冲区而言,也可能被不同的用户映射为不同 的内容。与分散性一样,这种情况也是应当避免的,因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。
一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了。
因此,引入了一致性哈希算法:
把数据用hash函数(如MD5),映射到一个很大的空间里,如图所示。数据的存储时,先得到一个hash值,对应到这个环中的每个位置,如k1对应到了图中所示的位置,然后沿顺时针找到一个机器节点B,将k1存储到B这个节点中。
如果B节点宕机了,则B上的数据就会落到C节点上,如下图所示:
这样,只会影响C节点,对其他的节点A,D的数据不会造成影响。然而,这又会造成一个“雪崩”的情况,即C节点由于承担了B节点的数据,所以C节点的负载会变高,C节点很容易也宕机,这样依次下去,这样造成整个集群都挂了。
为此,引入了“虚拟节点”的概念:即把想象在这个环上有很多“虚拟节点”,数据的存储是沿着环的顺时针方向找一个虚拟节点,每个虚拟节点都会关联到一个真实节点,如下图所使用:
图中的A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2都是虚拟节点,机器A负载存储A1、A2的数据,机器B负载存储B1、B2的数据,机器C负载存储C1、C2的数据。由于这些虚拟节点数量很多,均匀分布,因此不会造成“雪崩”现象。
Java实现:
- public class Shard<S> { // S类封装了机器节点的信息 ,如name、password、ip、port等
- private TreeMap<Long, S> nodes; // 虚拟节点
- private List<S> shards; // 真实机器节点
- private final int NODE_NUM = 100; // 每个机器节点关联的虚拟节点个数
- public Shard(List<S> shards) {
- super();
- this.shards = shards;
- init();
- }
- private void init() { // 初始化一致性hash环
- nodes = new TreeMap<Long, S>();
- for (int i = 0; i != shards.size(); ++i) { // 每个真实机器节点都需要关联虚拟节点
- final S shardInfo = shards.get(i);
- for (int n = 0; n < NODE_NUM; n++)
- // 一个真实机器节点关联NODE_NUM个虚拟节点
- nodes.put(hash("SHARD-" + i + "-NODE-" + n), shardInfo);
- }
- }
- public S getShardInfo(String key) {
- SortedMap<Long, S> tail = nodes.tailMap(hash(key)); // 沿环的顺时针找到一个虚拟节点
- if (tail.size() == 0) {
- return nodes.get(nodes.firstKey());
- }
- return tail.get(tail.firstKey()); // 返回该虚拟节点对应的真实机器节点的信息
- }
- /**
- * MurMurHash算法,是非加密HASH算法,性能很高,
- * 比传统的CRC32,MD5,SHA-1(这两个算法都是加密HASH算法,复杂度本身就很高,带来的性能上的损害也不可避免)
- * 等HASH算法要快很多,而且据说这个算法的碰撞率很低.
- * http://murmurhash.googlepages.com/
- */
- private Long hash(String key) {
- ByteBuffer buf = ByteBuffer.wrap(key.getBytes());
- int seed = 0x1234ABCD;
- ByteOrder byteOrder = buf.order();
- buf.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
- long m = 0xc6a4a7935bd1e995L;
- int r = 47;
- long h = seed ^ (buf.remaining() * m);
- long k;
- while (buf.remaining() >= 8) {
- k = buf.getLong();
- k *= m;
- k ^= k >>> r;
- k *= m;
- h ^= k;
- h *= m;
- }
- if (buf.remaining() > 0) {
- ByteBuffer finish = ByteBuffer.allocate(8).order(
- ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);
- // for big-endian version, do this first:
- // finish.position(8-buf.remaining());
- finish.put(buf).rewind();
- h ^= finish.getLong();
- h *= m;
- }
- h ^= h >>> r;
- h *= m;
- h ^= h >>> r;
- buf.order(byteOrder);
- return h;
- }
- }
一致性哈希算法原理及Java实现的更多相关文章
- 一致性哈希算法原理、避免数据热点方法及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 ...
- 一致性哈希算法学习及JAVA代码实现分析
1,对于待存储的海量数据,如何将它们分配到各个机器中去?---数据分片与路由 当数据量很大时,通过改善单机硬件资源的纵向扩充方式来存储数据变得越来越不适用,而通过增加机器数目来获得水平横向扩展的方式则 ...
- 哈希算法原理【Java实现】(十)
前言 在入学时,学校为我们每位童鞋建立一个档案信息,当然每个档案信息都对应档案编号,还有比如在学校图书馆,图书馆为每本书都编了唯一的一个书籍号,那么问题来了,当我们需要通过档案号快速查到对应档案信息或 ...
- 白话解析:一致性哈希算法 consistent hashing【转】
学习一致性哈希算法原理的时候看到博主朱双印的一片文章,看完就懂,大佬! 白话解析:一致性哈希算法 consistent hashing
- Java_一致性哈希算法与Java实现
摘自:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具 ...
- 一致性Hash算法原理,java实现,及用途
学习记录: 一致性Hash算法原理及java实现:https://blog.csdn.net/suifeng629/article/details/81567777 一致性Hash算法介绍,原理,及使 ...
- 一致性哈希算法与Java实现
原文:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具 ...
- _00013 一致性哈希算法 Consistent Hashing 新的讨论,并出现相应的解决
笔者博文:妳那伊抹微笑 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角,而是我站在妳的面前.妳却感觉不到我的存在 技术方向: ...
- 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 ...
随机推荐
- Cassandra1.2文档学习(5)—— Snitch
参考资料:http://www.datastax.com/documentation/cassandra/1.2/webhelp/index.html#cassandra/architecture/a ...
- CentOS安装SetupTools(easy_install)
确保Py版本在2.6或以上 (旧版本需升级或参考旧版本安装) cd /opt wget https://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/set ...
- 【BZOJ】1016: [JSOI2008]最小生成树计数 深搜+并查集
最小生成树计数 Description 现在给出了一个简单无向加权图.你不满足于求出这个图的最小生成树,而希望知道这个图中有多少个不同的最小生成树.(如果两颗最小生成树中至少有一条边不同,则这两个最小 ...
- asp.net mvc NPOI 生成Excel文件
private string PushToDown(string addtime) { DataTable dt = _bCreateCode.PushtoExcel(addtime); //1.实例 ...
- Qt 5 如何修改打包好的应用程序图标
修改的方法是:首先准备个ICO图标.例如:A.ico,网上有很多图标文件.用记事本新建个txt里面就写一行:IDI_ICON1 ICON DISCARDABLE "A.ico" 保 ...
- 成为Java GC专家(4)—Apache的MaxClients参数详解及其在Tomcat执行FullGC时的影响
下面我们看一下Apache的 MaxClients 参数在Full GC 发生时是如何影响系统的. 大部分开发人员都知道在由于GC发生而导致的”停止世界现象(STW) “(详细请参见Understan ...
- SQL 返回数量一定的行
1. 限制返回的行 select top 10 * from tablename 2. 返回随机n行 select top n * from tablename order by newid()
- import information website
1. 一个很好的展示如何review paper和response to reviewer的网站:openview 该网站给出了许多paper review的例子(如何你是reviewer,那么可以参 ...
- Java之向左添加零(000001)第二种方法
//待测试数据 int i = 100; //得到一个NumberFormat的实例 NumberFormat nf = NumberFormat.getInstance(); //设置是否使用分组 ...
- 软媒魔方u盘装系统
http://jingyan.baidu.com/article/d5a880eb6e747e13f147ccd6.html