jedisソースコードの一貫性のあるハッシュコードを汎用ツールクラスとして抽出

一貫したハッシュ ホットスポット

ホットスポット問題を解決するために一貫したハッシュ アルゴリズムが使用されますが、仮想ノードの設定が小さすぎる場合、ホットスポット問題は依然として存在します。
一貫性のあるハッシュ アルゴリズムの原理については説明しません。インターネット上の多くの人が、自分で作成した一貫性のあるハッシュ アルゴリズムのコード サンプルを提供しています。インターネット上でコード サンプルを実行してみたところ、まだホットな問題があることがわかりました。このため、Jedis の ShardedJedis クラスのソース コードを参照し、その一貫性のあるハッシュ アルゴリズムを自分用のツール クラスとして抽出し、将来自分のプロジェクト開発に使用できるようにしました。

jedisの一貫性のあるハッシュコードを汎用ツールクラスとして抽出

他のコードの神様が書いたコードを見てください。このジェネリック、この継承、このポリモーフィックな使用法、その書き方は本当に優れており、コードの汎用性は言うまでもありません。





package cn.intsmaze.hash.shard;
public class Sharded<R, S extends ShardInfo<R>> {

    public static final int DEFAULT_WEIGHT = 1;

    private TreeMap<Long, S> nodes;

    private final Hashing algo;

    private final Map<ShardInfo<R>, R> resources = new LinkedHashMap<ShardInfo<R>, R>();


    public Sharded(List<S> shards) {
        this(shards, Hashing.MURMUR_HASH); // MD5 is really not good as we works
        // with 64-bits not 128
    }

    public Sharded(List<S> shards, Hashing algo) {
        this.algo = algo;
        this.shards=shards;
        initialize(shards);
    }

    private void initialize(List<S> shards) {
        nodes = new TreeMap<Long, S>();

        for (int i = 0; i != shards.size(); ++i) {
            final S shardInfo = shards.get(i);
            if (shardInfo.getTableName() == null) for (int n = 0; n < 160 * shardInfo.getWeight(); n++) {
                nodes.put(this.algo.hash("SHARD-" + i + "-NODE-" + n), shardInfo);
            }
            else for (int n = 0; n < 160 * shardInfo.getWeight(); n++) {
                nodes.put(this.algo.hash(shardInfo.getTableName() + "*" + shardInfo.getWeight() + n), shardInfo);
            }
            resources.put(shardInfo, shardInfo.createResource());//调用IntsmazeShardInfo的createResource()方法 如果我们的实现不需要控制远程的连接,那么这个方法就不没什么用
        }
    }

    /**
     * 这个是找到key对应的节点后,不是仅仅返回属于的节点名称而是返回对应的实例连接
     * @param key
     * @return
     */
    public R getShardByResources(String key) {
        return resources.get(getShardInfo(key));
    }

    /**
     * 这个是找到key对应的节点后,返回属于的节点名称
     * @param key
     * @return
     */
    public S getShard(String key) {
        return getShardInfo(key);
    }

    public S getShardInfo(byte[] key) {
        SortedMap<Long, S> tail = nodes.tailMap(algo.hash(key));
        if (tail.isEmpty()) {
            return nodes.get(nodes.firstKey());
        }
        return tail.get(tail.firstKey());
    }

    public S getShardInfo(String key) {
        return getShardInfo(SafeEncoder.encode(key));
    }

}

package cn.intsmaze.hash.shard;
public class IntsmazeShardedConnection extends Sharded<Intsmaze, IntsmazeShardInfo>{

    public IntsmazeShardedConnection(List<IntsmazeShardInfo> shards) {
        super(shards);
    }

    public String getTable(String key) {
        IntsmazeShardInfo intsmazeShardInfo = getShard(key);
        return intsmazeShardInfo.getTableName();
    }
}

package cn.intsmaze.hash.shard;
public class IntsmazeShardInfo extends ShardInfo<Intsmaze> {

    private String host;

    private int port;

    public IntsmazeShardInfo(String host, String tableName) {
        super(Sharded.DEFAULT_WEIGHT, tableName);
        URI uri = URI.create(host);
        this.host = uri.getHost();
        this.port = uri.getPort();
    }


    @Override
    public Intsmaze createResource() {
        return new Intsmaze(this);
    }

}

package cn.intsmaze.hash.shard;
public abstract class ShardInfo<T> {
    private int weight;

    private String tableName;

    public ShardInfo() {
    }

    public ShardInfo(int weight,String tableName) {
        this.weight = weight;
        this.tableName=tableName;
    }

    protected abstract T createResource();

}



package cn.intsmaze.hash.shard;
public class Test {

    private static IntsmazeShardedConnection sharding;

    public static void setUpBeforeClass() throws Exception {
        List<IntsmazeShardInfo> shards = Arrays.asList(
                new IntsmazeShardInfo("localhost:6379", "intsmaze-A"),
                new IntsmazeShardInfo("localhost::6379", "intsmaze-B"),
                new IntsmazeShardInfo("localhost::6379", "intsmaze-C"),
                new IntsmazeShardInfo("localhost::6379", "intsmaze-D"),
                new IntsmazeShardInfo("localhost::6379", "intsmaze-E"));
        sharding = new IntsmazeShardedConnection(shards);
    }

    public void shardNormal() {
        Map<String,Long> map=new HashMap<String,Long>();
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {

            String result = sharding.getTable("sn" + i);

            Long num=map.get(result);
            if(num==null)
            {
                map.put(result,1L);
            }
            else
            {
                num=num+1;
                map.put(result,num);
            }
        }
        Set<Map.Entry<String, Long>> entries = map.entrySet();
        Iterator<Map.Entry<String, Long>> iterator = entries.iterator();
        while(iterator.hasNext())
        {
            Map.Entry<String, Long> next = iterator.next();
            System.out.println(next.getKey()+"--->>>"+next.getValue());
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Test t=new Test();
        t.setUpBeforeClass();
        t.shardNormal();
    }

}

ホットな問題はありません

把jedis的源码提取出来后,跑了一下,发现没有热点问题,原理不是采用算法的问题,而是一个物理节点对应的虚拟节点的数量的问题导致使用hash算法后,还是有热点问题。jedis源码物理节点对应虚拟节点时160,而网上大部分代码都是10以下,所以导致了热点问题,这也告诉我们,实现一致性Hash算法时,不要太吝啬,虚拟节点设置的大点,热点问题就不会再有。

相关完整的源码可以查看我的github的intsmaze-hash这个model,传送点https://github.com/intsmaze/intsmaze。

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転載: blog.csdn.net/hbly979222969/article/details/110676491