Java代码实现一致性Hash算法（这可能是java中最简单的一致性Hash算法实现方式）

缘起

关于一致性hash算法的原理，本文不做概述。本文说的是如何在java中实现一致性Hash算法。

代码

package com.bxoon.test;

import java.util.*;

/**
 * 一致性Hash
 * @author zhongguangxi
 */
public class ConsistenceHash {

    // 物理节点集合
    private List<String> realNodes = new ArrayList<>();
    // 虚拟节点数，用户指定
    private int viretalNums = 100;
    // 物理节点与虚拟节点的对应关系存储
    private Map<String,List<Integer>> real2VirtualMap = new HashMap<>();
    // 排序存储结构红黑树，key是虚拟节点的hash值，value是物理节点
    private SortedMap<Long,String> sortedMap = new TreeMap<>();

    public ConsistenceHash(int viretalNums) {
        super();
        this.viretalNums = viretalNums;
    }

    public ConsistenceHash() {
        super();
    }

    /**
     * 添加物理节点
     * @param node
     */
    public void addService(String node){
        String vnode = null;
        int i = 0;
        for (int count=0;count<viretalNums;){
            i++;
            vnode = node+"-"+i;
            long hashValue = FNV1_32_HASH.hash(vnode);
            if (!this.sortedMap.containsKey(hashValue)){
                count++;
                this.sortedMap.put(hashValue,node);
            }
        }
        this.realNodes.add(node);
    }

    /**
     * 删除物理节点
     * @param node
     */
    public void removeService(String node){

    }

    /**
     * 获取数据的存取节点
     * @param key
     * @return
     */
    public String getService(String key){
        long hash = FNV1_32_HASH.hash(key);
        SortedMap<Long,String> map = this.sortedMap.tailMap(hash);
        if (map.isEmpty()){
            return this.sortedMap.get(sortedMap.firstKey());
        }else{
            return map.get(map.firstKey());
        }
    }


    /**
     * 测试
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        ConsistenceHash consistenceHash = new ConsistenceHash();
        consistenceHash.addService("193.168.1.10");
        consistenceHash.addService("193.168.1.11");
        consistenceHash.addService("193.168.1.12");
        for (int i =0;i<100;i++){
            System.out.println("a"+i+" 对应的服务器："+consistenceHash.getService("a"+i));
        }
    }


}

输出结果

a0 对应的服务器：193.168.1.12
a1 对应的服务器：193.168.1.12
a2 对应的服务器：193.168.1.12
a3 对应的服务器：193.168.1.11
a4 对应的服务器：193.168.1.10
a5 对应的服务器：193.168.1.11
a6 对应的服务器：193.168.1.10
a7 对应的服务器：193.168.1.12
a8 对应的服务器：193.168.1.10
a9 对应的服务器：193.168.1.11
a10 对应的服务器：193.168.1.12
a11 对应的服务器：193.168.1.12
a12 对应的服务器：193.168.1.12
a13 对应的服务器：193.168.1.12
a14 对应的服务器：193.168.1.11
a15 对应的服务器：193.168.1.10
a16 对应的服务器：193.168.1.10
a17 对应的服务器：193.168.1.10
a18 对应的服务器：193.168.1.10
a19 对应的服务器：193.168.1.10
a20 对应的服务器：193.168.1.12
a21 对应的服务器：193.168.1.12
a22 对应的服务器：193.168.1.10
a23 对应的服务器：193.168.1.10
a24 对应的服务器：193.168.1.12
a25 对应的服务器：193.168.1.10
a26 对应的服务器：193.168.1.12
a27 对应的服务器：193.168.1.11
a28 对应的服务器：193.168.1.10
a29 对应的服务器：193.168.1.12
a30 对应的服务器：193.168.1.12
a31 对应的服务器：193.168.1.12
a32 对应的服务器：193.168.1.12
a33 对应的服务器：193.168.1.12
a34 对应的服务器：193.168.1.12
a35 对应的服务器：193.168.1.10
a36 对应的服务器：193.168.1.10
a37 对应的服务器：193.168.1.11
a38 对应的服务器：193.168.1.10
a39 对应的服务器：193.168.1.11
a40 对应的服务器：193.168.1.11
a41 对应的服务器：193.168.1.11
a42 对应的服务器：193.168.1.12
a43 对应的服务器：193.168.1.10
a44 对应的服务器：193.168.1.12
a45 对应的服务器：193.168.1.11
a46 对应的服务器：193.168.1.10
a47 对应的服务器：193.168.1.11
a48 对应的服务器：193.168.1.10
a49 对应的服务器：193.168.1.10
a50 对应的服务器：193.168.1.10
a51 对应的服务器：193.168.1.10
a52 对应的服务器：193.168.1.12
a53 对应的服务器：193.168.1.10
a54 对应的服务器：193.168.1.10
a55 对应的服务器：193.168.1.11
a56 对应的服务器：193.168.1.10
a57 对应的服务器：193.168.1.11
a58 对应的服务器：193.168.1.12
a59 对应的服务器：193.168.1.12
a60 对应的服务器：193.168.1.12
a61 对应的服务器：193.168.1.11
a62 对应的服务器：193.168.1.12
a63 对应的服务器：193.168.1.10
a64 对应的服务器：193.168.1.12
a65 对应的服务器：193.168.1.12
a66 对应的服务器：193.168.1.11
a67 对应的服务器：193.168.1.10
a68 对应的服务器：193.168.1.12
a69 对应的服务器：193.168.1.12
a70 对应的服务器：193.168.1.11
a71 对应的服务器：193.168.1.12
a72 对应的服务器：193.168.1.12
a73 对应的服务器：193.168.1.10
a74 对应的服务器：193.168.1.12
a75 对应的服务器：193.168.1.10
a76 对应的服务器：193.168.1.12
a77 对应的服务器：193.168.1.10
a78 对应的服务器：193.168.1.10
a79 对应的服务器：193.168.1.11
a80 对应的服务器：193.168.1.12
a81 对应的服务器：193.168.1.10
a82 对应的服务器：193.168.1.12
a83 对应的服务器：193.168.1.12
a84 对应的服务器：193.168.1.12
a85 对应的服务器：193.168.1.12
a86 对应的服务器：193.168.1.10
a87 对应的服务器：193.168.1.10
a88 对应的服务器：193.168.1.11
a89 对应的服务器：193.168.1.10
a90 对应的服务器：193.168.1.11
a91 对应的服务器：193.168.1.12
a92 对应的服务器：193.168.1.11
a93 对应的服务器：193.168.1.12
a94 对应的服务器：193.168.1.10
a95 对应的服务器：193.168.1.11
a96 对应的服务器：193.168.1.11
a97 对应的服务器：193.168.1.10
a98 对应的服务器：193.168.1.10
a99 对应的服务器：193.168.1.11

结论

可以看到测试结果，每一个key都落在了对应的节点上。

基本原理

1.添加物理节点的时候要添加对应的虚拟节点
2.在一个Map<String,Node>中保存虚拟节点和物理节点的对应关系，其中key为虚拟节点的Hash,而value为物理节点
3.在获取节点的时候，根据某个key的hash值得到离他最近的一个节点，如果没有的话则取集合中第一个节点，这样就形成了一个环。