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发布于: 2020 年 10 月 25 日



作业一(2 选 1):

  1. 用你熟悉的编程语言实现一致性 hash 算法。

  2. 编写测试用例测试这个算法,测试 100 万 KV 数据,10 个服务器节点的情况下,计算这些 KV 数据在服务器上分布数量的标准差,以评估算法的存储负载不均衡性。



package hash;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
/**
* 带虚拟节点的一致性Hash算法
*/
public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode {
//待添加入Hash环的服务器列表
private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111",
"192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111"};
//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 key){
//得到该key的hash值
int hash = getHash(key);
// 得到大于该Hash值的所有Map
SortedMap<Integer, String> subMap = virtualNodes.tailMap(hash);
String virtualNode;
if(subMap.isEmpty()){
//如果没有比该key的hash值大的,则从第一个node开始
Integer i = virtualNodes.firstKey();
//返回对应的服务器
virtualNode = virtualNodes.get(i);
}else{
//第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
Integer i = subMap.firstKey();
//返回对应的服务器
virtualNode = subMap.get(i);
}
//virtualNode虚拟节点名称要截取一下
if(StringUtils.isNotBlank(virtualNode)){
return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));
}
return null;
}
public static void main(String[] args){
String[] keys = {"A", "B", "C"};
for(int i=0; i<keys.length; i++)
System.out.println("[" + keys[i] + "]的hash值为" +
getHash(keys[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(keys[i]) + "]");
}
}

总结

什么是缓存 Cache

缓存:存储在计算机上的一个原始数据复制集,以便于访问 – 维基百科

缓存是介于数据访问者和数据源之间的一种高速存储,当数据需要多次读取的时候,用

于加快读取的速度。

缓存为什么能显著提升性能

• 缓存数据通常来自内存,比磁盘上的数据有更快的访问速度。

• 缓存存储数据的最终结果形态,不需要中间计算,减少 CPU 资源的消耗。

• 缓存降低数据库、磁盘、网络的负载压力,使这些 I/O 设备获得更好的响应特性。

频繁修改的数据:这种数据如果缓存起来,由于频繁修改,应用还来不及读取就已失效

或更新,徒增系统负担。一般说来,数据的读写比在2:1以上,缓存才有意义。



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