一致性Hash算法

關(guān)于一致性Hash算法，在我之前的博文中已經(jīng)有多次提到了，MemCache超詳細(xì)解讀一文中”一致性Hash算法”部分，對(duì)于為什么要使用一致性Hash算法、一致性Hash算法的算法原理做了詳細(xì)的解讀。

算法的具體原理這里再次貼上：

先構(gòu)造一個(gè)長(zhǎng)度為2^32的整數(shù)環(huán)(這個(gè)環(huán)被稱為一致性Hash環(huán))，根據(jù)節(jié)點(diǎn)名稱的Hash值(其分布為[0, 2^32-1])將服務(wù)器節(jié)點(diǎn)放置在這個(gè)Hash環(huán)上，然后根據(jù)數(shù)據(jù)的Key值計(jì)算得到其Hash值(其分布也為[0, 2^32-1])，接著在Hash環(huán)上順時(shí)針查找距離這個(gè)Key值的Hash值最近的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，完成Key到服務(wù)器的映射查找。

這種算法解決了普通余數(shù)Hash算法伸縮性差的問(wèn)題，可以保證在上線、下線服務(wù)器的情況下盡量有多的請(qǐng)求命中原來(lái)路由到的服務(wù)器。

當(dāng)然，萬(wàn)事不可能十全十美，一致性Hash算法比普通的余數(shù)Hash算法更具有伸縮性，但是同時(shí)其算法實(shí)現(xiàn)也更為復(fù)雜，本文就來(lái)研究一下，如何利用Java代碼實(shí)現(xiàn)一致性Hash算法。在開始之前，先對(duì)一致性Hash算法中的幾個(gè)核心問(wèn)題進(jìn)行一些探究。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的選取

一致性Hash算法最先要考慮的一個(gè)問(wèn)題是：構(gòu)造出一個(gè)長(zhǎng)度為2^32的整數(shù)環(huán)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)名稱的Hash值將服務(wù)器節(jié)點(diǎn)放置在這個(gè)Hash環(huán)上。

那么，整數(shù)環(huán)應(yīng)該使用何種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，才能使得運(yùn)行時(shí)的時(shí)間復(fù)雜度最低？首先說(shuō)明一點(diǎn)，關(guān)于時(shí)間復(fù)雜度，常見的時(shí)間復(fù)雜度與時(shí)間效率的關(guān)系有如下的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則：

O(1) < O(log2N) < O(n) < O(N * logN) < O(N^2) < O(N^3) < 2^N < 3^N < N!

一般來(lái)說(shuō)，前四個(gè)效率比較高，中間兩個(gè)差強(qiáng)人意，后三個(gè)比較差(只要N比較大，這個(gè)算法就動(dòng)不了了)。OK，繼續(xù)前面的話題，應(yīng)該如何選取數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我認(rèn)為有以下幾種可行的解決方案。

1、解決方案一：排序+List

我想到的第一種思路是：算出所有待加入數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)名稱的Hash值放入一個(gè)數(shù)組中，然后使用某種排序算法將其從小到大進(jìn)行排序，最后將排序后的數(shù)據(jù)放入List中，采用List而不是數(shù)組是為了結(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展考慮。

之后，待路由的結(jié)點(diǎn)，只需要在List中找到第一個(gè)Hash值比它大的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)就可以了，比如服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的Hash值是[0,2,4,6,8,10]，帶路由的結(jié)點(diǎn)是7，只需要找到第一個(gè)比7大的整數(shù)，也就是8，就是我們最終需要路由過(guò)去的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)。

如果暫時(shí)不考慮前面的排序，那么這種解決方案的時(shí)間復(fù)雜度：

(1)最好的情況是第一次就找到，時(shí)間復(fù)雜度為O(1)

(2)最壞的情況是最后一次才找到，時(shí)間復(fù)雜度為O(N)

平均下來(lái)時(shí)間復(fù)雜度為O(0.5N+0.5)，忽略首項(xiàng)系數(shù)和常數(shù)，時(shí)間復(fù)雜度為O(N)。

但是如果考慮到之前的排序，我在網(wǎng)上找了張圖，提供了各種排序算法的時(shí)間復(fù)雜度：

2、解決方案二：遍歷+List

既然排序操作比較耗性能，那么能不能不排序？可以的，所以進(jìn)一步的，有了第二種解決方案。

解決方案使用List不變，不過(guò)可以采用遍歷的方式：

(1)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)不排序，其Hash值全部直接放入一個(gè)List中

(2)帶路由的節(jié)點(diǎn)，算出其Hash值，由于指明了”順時(shí)針”，因此遍歷List，比待路由的節(jié)點(diǎn)Hash值大的算出差值并記錄，比待路由節(jié)點(diǎn)Hash值小的忽略

(3)算出所有的差值之后，最小的那個(gè)，就是最終需要路由過(guò)去的節(jié)點(diǎn)

在這個(gè)算法中，看一下時(shí)間復(fù)雜度：

1、最好情況是只有一個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的Hash值大于帶路由結(jié)點(diǎn)的Hash值，其時(shí)間復(fù)雜度是O(N)+O(1)=O(N+1)，忽略常數(shù)項(xiàng)，即O(N)

2、最壞情況是所有服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的Hash值都大于帶路由結(jié)點(diǎn)的Hash值，其時(shí)間復(fù)雜度是O(N)+O(N)=O(2N)，忽略首項(xiàng)系數(shù)，即O(N)

所以，總的時(shí)間復(fù)雜度就是O(N)。其實(shí)算法還能更改進(jìn)一些：給一個(gè)位置變量X，如果新的差值比原差值小，X替換為新的位置，否則X不變。這樣遍歷就減少了一輪，不過(guò)經(jīng)過(guò)改進(jìn)后的算法時(shí)間復(fù)雜度仍為O(N)。

總而言之，這個(gè)解決方案和解決方案一相比，總體來(lái)看，似乎更好了一些。

3、解決方案三：二叉查找樹

拋開List這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，另一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則是使用二叉查找樹。

當(dāng)然我們不能簡(jiǎn)單地使用二叉查找樹，因?yàn)榭赡艹霈F(xiàn)不平衡的情況。平衡二叉查找樹有AVL樹、紅黑樹等，這里使用紅黑樹，選用紅黑樹的原因有兩點(diǎn)：

1、紅黑樹主要的作用是用于存儲(chǔ)有序的數(shù)據(jù)，這其實(shí)和第一種解決方案的思路又不謀而合了，但是它的效率非常高

2、JDK里面提供了紅黑樹的代碼實(shí)現(xiàn)TreeMap和TreeSet

另外，以TreeMap為例，TreeMap本身提供了一個(gè)tailMap(K fromKey)方法，支持從紅黑樹中查找比f(wàn)romKey大的值的集合，但并不需要遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

使用紅黑樹，可以使得查找的時(shí)間復(fù)雜度降低為O(logN)，比上面兩種解決方案，效率大大提升。

為了驗(yàn)證這個(gè)說(shuō)法，我做了一次測(cè)試，從大量數(shù)據(jù)中查找第一個(gè)大于其中間值的那個(gè)數(shù)據(jù)，比如10000數(shù)據(jù)就找第一個(gè)大于5000的數(shù)據(jù)(模擬平均的情況)。看一下O(N)時(shí)間復(fù)雜度和O(logN)時(shí)間復(fù)雜度運(yùn)行效率的對(duì)比：

因?yàn)樵俅缶蛢?nèi)存溢出了，所以只測(cè)試到4000000數(shù)據(jù)。可以看到，數(shù)據(jù)查找的效率，TreeMap是完勝的，其實(shí)再增大數(shù)據(jù)測(cè)試也是一樣的，紅黑樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)決定了任何一個(gè)大于N的最小數(shù)據(jù)，它都只需要幾次至幾十次查找就可以查到。

當(dāng)然，明確一點(diǎn)，有利必有弊，根據(jù)我另外一次測(cè)試得到的結(jié)論是，為了維護(hù)紅黑樹，數(shù)據(jù)插入效率TreeMap在三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里面是最差的，且插入要慢上5~10倍。

Hash值重新計(jì)算

服務(wù)器節(jié)點(diǎn)我們肯定用字符串來(lái)表示，比如”192.168.1.1″、”192.168.1.2″，根據(jù)字符串得到其Hash值，那么另外一個(gè)重要的問(wèn)題就是Hash值要重新計(jì)算，這個(gè)問(wèn)題是我在測(cè)試String的hashCode()方法的時(shí)候發(fā)現(xiàn)的，不妨來(lái)看一下為什么要重新計(jì)算Hash值：

/*** String的hashCode()方法運(yùn)算結(jié)果查看* @author 嘵嘵**/public class StringHashCodeTest { public static void main(String[] args) { System.out.println("192.168.0.0:111的哈希值：" + "192.168.0.0:1111".hashCode()); System.out.println("192.168.0.1:111的哈希值：" + "192.168.0.1:1111".hashCode()); System.out.println("192.168.0.2:111的哈希值：" + "192.168.0.2:1111".hashCode()); System.out.println("192.168.0.3:111的哈希值：" + "192.168.0.3:1111".hashCode()); System.out.println("192.168.0.4:111的哈希值：" + "192.168.0.4:1111".hashCode()); }}

我們?cè)谧黾旱臅r(shí)候，集群點(diǎn)的IP以這種連續(xù)的形式存在是很正常的。看一下運(yùn)行結(jié)果為：

192.168.0.0:111的哈希值：1845870087192.168.0.1:111的哈希值：1874499238192.168.0.2:111的哈希值：1903128389192.168.0.3:111的哈希值：1931757540192.168.0.4:111的哈希值：1960386691

這個(gè)就問(wèn)題大了，[0,2^32-1]的區(qū)間之中，5個(gè)HashCode值卻只分布在這么小小的一個(gè)區(qū)間，什么概念？[0,2^32-1]中有4294967296個(gè)數(shù)字，而我們的區(qū)間只有122516605，從概率學(xué)上講這將導(dǎo)致97%待路由的服務(wù)器都被路由到”192.168.0.1″這個(gè)集群點(diǎn)上，簡(jiǎn)直是糟糕透了！

另外還有一個(gè)不好的地方：規(guī)定的區(qū)間是非負(fù)數(shù)，String的hashCode()方法卻會(huì)產(chǎn)生負(fù)數(shù)(不信用”192.168.1.0:1111″試試看就知道了)。不過(guò)這個(gè)問(wèn)題好解決，取絕對(duì)值就是一種解決的辦法。

綜上，String重寫的hashCode()方法在一致性Hash算法中沒(méi)有任何實(shí)用價(jià)值，得找個(gè)算法重新計(jì)算HashCode。這種重新計(jì)算Hash值的算法有很多，比如CRC32_HASH、FNV1_32_HASH、KETAMA_HASH等，其中KETAMA_HASH是默認(rèn)的MemCache推薦的一致性Hash算法，用別的Hash算法也可以，比如FNV1_32_HASH算法的計(jì)算效率就會(huì)高一些。

一致性Hash算法實(shí)現(xiàn)版本1：不帶虛擬節(jié)點(diǎn)

使用一致性Hash算法，盡管增強(qiáng)了系統(tǒng)的伸縮性，但是也有可能導(dǎo)致負(fù)載分布不均勻，解決辦法就是使用虛擬節(jié)點(diǎn)代替真實(shí)節(jié)點(diǎn)，第一個(gè)代碼版本，先來(lái)個(gè)簡(jiǎn)單的，不帶虛擬節(jié)點(diǎn)。

下面來(lái)看一下不帶虛擬節(jié)點(diǎn)的一致性Hash算法的Java代碼實(shí)現(xiàn)：

/** * 不帶虛擬結(jié)點(diǎn)的一致性Hash算法 * @author 嘵嘵 * */public class ConsistentHashWithoutVN {? /** * 待加入Hash環(huán)的服務(wù)器列表 */ private static String[] servers = { "192.168.0.0:111

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一致性hash算法_（图文案例）一致性哈希算法详解 一点课堂（多岸教育）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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