架构师第 5 周 - 作业

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上山砍柴
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发布于: 2020 年 07 月 05 日



  • 用你熟悉的编程语言实现一致性 hash 算法。

public class HashVirtualNode {
// 服务器列表10台服务器
private static String[] servers = {"server0", "server1", "server2",
"server3", "server4", "server5", "server6", "server7", "server8","server9"};
// 每个服务器节点对应的虚拟节点个数
private static final int VIRTUAL_NODES = 1;
private static List<String> realNodes = new LinkedList<String>();
private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<Integer, String>();
static{
for(int i=0; i<servers.length; i++)
realNodes.add(servers[i]);
for(String str : realNodes) {
for(int i=0; i<VIRTUAL_NODES; i++){
String virtualNodeName = str + "_VN" + String.valueOf(i);
int hash = getHash(virtualNodeName);
virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);
}
}
}
/**
* 计算Hash值
* @param str
* @return
*/
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;
if (hash < 0)
hash = Math.abs(hash);
return hash;
}
/**
* 根据key得到应当路由到的结点
* @param key
* @return
*/
private static String getServer(String key) {
int hash = getHash(key);
SortedMap<Integer, String> subMap = virtualNodes.tailMap(hash);
String virtualNode;
if (subMap.isEmpty()) {
Integer i = virtualNodes.firstKey();
virtualNode = virtualNodes.get(i);
} else {
Integer i = subMap.firstKey();
virtualNode = subMap.get(i);
}
if(StringUtils.isNotBlank(virtualNode)) {
return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("_"));
}
return null;
}
}



  • 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。



public static void main(String[] args) {
int[] serverNum = new int[10];
for(int i=1; i<=1000000; i++) {
switch (getServer(String.valueOf(i))) {
case "server0" :
serverNum[0]++;
break;
case "server1" :
serverNum[1]++;
break;
case "server2" :
serverNum[2]++;
break;
case "server3" :
serverNum[0]++;
break;
case "server4" :
serverNum[0]++;
break;
case "server5" :
serverNum[0]++;
break;
case "server6" :
serverNum[0]++;
break;
case "server7" :
serverNum[0]++;
break;
case "server8" :
serverNum[0]++;
break;
case "server9" :
serverNum[0]++;
break;
default:
return;
}
}
double result = getStandardDevition(serverNum);
System.out.println("标准方差结果为:" + result);
}
/**
* 根据标准方差计算方式计算
* @param arr
* @return
*/
public static double getStandardDevition(int[] arr) {
double sum = 0;
// 平均应是每个服务器存放10万个KV值
double avgValue = 100000;
int number = arr.length;
for (int i = 0; i < number; i++) {
System.out.println("server" + i + "存放KV 数据个数: " + arr[i]);
sum += Math.pow((arr[i] - avgValue), 2);
}

return Math.sqrt((sum / (number - 1)));
}



输出结果为:



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