Week 5 作业

用户头像
Jeremy
关注
发布于: 2020 年 07 月 08 日
Week 5 作业



  • 用你熟悉的编程语言实现一致性 hash 算法。

  • 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。



一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法、或者数据库分库分表算法。现在的互联网服务架构中,为避免单点故障、提升处理效率、横向扩展等原因,分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式,所以也产出了几种数据分片的方法:

1.取模,2.划段,3.一致性hash

前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数,即节点数不能变,不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点,变了分片规则就需要改变,需要迁移的数据也多。

那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢?

一致性hash:对节点和数据,都做一次hash运算,然后比较节点和数据的hash值,数据值和节点最相近的节点作为处理节点。为了分布得更均匀,通过使用虚拟节点的方式,每个节点计算出n个hash值,均匀地放在hash环上这样数据就能比较均匀地分布到每个节点。



import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
/**
* 不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" };
//key表示服务器的hash值,value表示服务器
private static SortedMap<Integer, String> sortedMap = new TreeMap<Integer, String>();
//程序初始化,将所有的服务器放入sortedMap中
static {
for (int i=0; i<servers.length; i++) {
int hash = getHash(servers[i]);
System.out.println("[" + servers[i] + "]加入集合中, 其Hash值为" + hash);
sortedMap.put(hash, servers[i]);
}
System.out.println();
}
//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 = sortedMap.tailMap(hash);
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 = sortedMap.firstKey();
//返回对应的服务器
return sortedMap.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
return subMap.get(i);
}
}
//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;
}
public static void main(String[] args) {
String[] keys = {"太阳", "月亮", "星星","木星"};
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]) + "]");
}
}
}



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 = {"太阳", "月亮", "星星","木星"};
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]) + "]");
}
}
}



用户头像

Jeremy

关注

还未添加个人签名 2018.01.21 加入

还未添加个人简介

评论

发布
暂无评论
Week 5 作业