一致哈希算法(Consistent Hashing Algorithms)是一个分布式系统中常用的算法。传统的Hash算法当槽位(Slot)增减时，面临所有数据重新部署的问题，而一致哈希算法确可以保证，只需要移动K/n份数据(K为数据总量, n为槽位数量)，且只影响现有的其中一个槽位。这使得分布式系统中面对新增或者删除机器时，能够更快速的处理更改请求。本文将用Java实现一个简单版本的一致哈希算法，只为说明一致哈希算法的核心思想。
一致哈希算法的介绍很多，如wiki，以及很多的博客。在此只简述其概念，详细的介绍请参考相关论文。第一个概念是节点(Node)，分布式系统中相当于一台机器。所有的节点逻辑上围起来形成一个圆环。第二个概念是数据(Data)，每份数据都有一个key值，数据总是需要存储到某一个节点上。数据和节点之间如何关联的呢？通过区域的概念关联，每一个节点都负责圆环上的一个区域，落在该区域上的就存储在该节点上，通常区域为左侧闭合，右侧开放的形式，如[2500,5000)。
以下是一个拥有4个节点的一致哈希算法示意图:
总的范围定为10000，也限定了总槽位的数量。可以依照项目的需要，制定合适的大小。
一致哈希算法最大的特点在于新增或者删除节点的处理。如果新增一个起始位置为1250的节点Node5，那么影响到的唯一一个节点就是Node1，Node1的存储范围由[0, 2500)变更[0, 1250)，Node5的存储范围为[1250, 2500)，所以需要把落于[1250, 2500)范围的数据搬移到Node5上。其它的不需要做出改变，这一点非常的重要。相当于Node5分担了Node1的部分工作。如果把Node3删除，那么需要把Node3上面的数据搬移到Node2上面，Node2的范围扩大为[2500,7500)，Node2承担了Node3的工作。
Java是面向对象的语言，首先需要抽象对象。Node，表示节点，有名字，起始位置，以及数据列表三个属性，由于Node和数据之间的匹配，使用的是范围，所以为了简单起见，Node上加了一个end的属性。本来应该有Data以及DataKey的概念，但是为了简单起见，示例中Data就是字符串，Key就是自己。
整个圆环有一个长度，定义为scope，默认为10000。新增节点的算法是，找到最大的空挡，把新增节点放中间。当然也可以换为找到压力(数据量)最大的节点，把新增节点放在该节点之后。删除节点有一点小技巧，如果删除的是开始位置为0的节点，那么把下一个节点的开始位置置为0，和普通的退格不同。这能保证只要有节点，就一定有一个从0开始的节点。这能简化我们的算法和处理逻辑。
addItem方法就是往系统里面放数据，最后为了展示数据的分布效果，提供desc方法，打印出数据分布情况。很有意思。
整体代码如下:
public class ConsistentHash {
private int scope = 10000;
private List<Node> nodes;
public ConsistentHash() {
nodes = new ArrayList<Node>();
}
public int getScope() {
return scope;
}
public void setScope(int scope) {
this.scope = scope;
}
public void addNode(String nodeName) {
if (nodeName == null || nodeName.trim().equals("")) {
throw new IllegalArgumentException("name can't be null or empty");
}
if (containNodeName(nodeName)) {
throw new IllegalArgumentException("duplicate name");
}
Node node = new Node(nodeName);
if (nodes.size() == 0) {
node.setStart(0);
node.setEnd(scope);
nodes.add(node);
} else {
Node maxNode = getMaxSectionNode();
int middle = maxNode.start + (maxNode.end - maxNode.start) / 2;
node.start = middle;
node.end = maxNode.end;
int maxPosition = nodes.indexOf(maxNode);
nodes.add(maxPosition + 1, node);
maxNode.setEnd(middle);
// move data
Iterator<String> iter = maxNode.datas.iterator();
while (iter.hasNext()) {
String data = iter.next();
int value = Math.abs(data.hashCode()) % scope;
if (value >= middle) {
iter.remove();
node.datas.add(data);
}
}
for (String data : maxNode.datas) {
int value = Math.abs(data.hashCode()) % scope;
if (value >= middle) {
maxNode.datas.remove(data);
node.datas.add(data);
}
}
}
}
public void removeNode(String nodeName) {
if (!containNodeName(nodeName)) {
throw new IllegalArgumentException("unknown name");
}
if (nodes.size() == 1 && nodes.get(0).datas.size() > 0) {
throw new IllegalArgumentException("last node, and still have data");
}
Node node = findNode(nodeName);
int position = nodes.indexOf(node);
if (position == 0) {
if (nodes.size() > 1) {
Node newFirstNode = nodes.get(1);
for (String data : node.datas) {
newFirstNode.datas.add(data);
}
newFirstNode.setStart(0);
}
} else {
Node lastNode = nodes.get(position - 1);
for (String data : node.datas) {
lastNode.datas.add(data);
}
lastNode.setEnd(node.end);
}
nodes.remove(position);
}
public void addItem(String item) {
if (item == null || item.trim().equals("")) {
throw new IllegalArgumentException("item can't be null or empty");
}
int value = Math.abs(item.hashCode()) % scope;
Node node = findNode(value);
node.datas.add(item);
}
public void desc() {
System.out.println("Status:");
for (Node node : nodes) {
System.out.println(node.name + ":(" + node.start + "," + node.end
+ "): " + listString(node.datas));
}
}
private String listString(LinkedList<String> datas) {
StringBuffer buffer = new StringBuffer();
buffer.append("{");
Iterator<String> iter = datas.iterator();
if (iter.hasNext()) {
buffer.append(iter.next());
}
while (iter.hasNext()) {
buffer.append(", " + iter.next());
}
buffer.append("}");
return buffer.toString();
}
private boolean containNodeName(String nodeName) {
if (nodes.isEmpty()) {
return false;
}
Iterator<Node> iter = nodes.iterator();
while (iter.hasNext()) {
Node node = iter.next();
if (node.name.equals(nodeName)) {
return true;
}
}
return false;
}
private Node findNode(int value) {
Iterator<Node> iter = nodes.iterator();
while (iter.hasNext()) {
Node node = iter.next();
if (value >= node.start && value < node.end) {
return node;
}
}
return null;
}
private Node findNode(String nodeName) {
Iterator<Node> iter = nodes.iterator();
while (iter.hasNext()) {
Node node = iter.next();
if (node.name.equals(nodeName)) {
return node;
}
}
return null;
}
private Node getMaxSectionNode() {
if (nodes.size() == 1) {
return nodes.get(0);
}
Iterator<Node> iter = nodes.iterator();
int maxSection = 0;
Node maxNode = null;
while (iter.hasNext()) {
Node node = iter.next();
int section = node.end - node.start;
if (section > maxSection) {
maxNode = node;
maxSection = section;
}
}
return maxNode;
}
static class Node {
private String name;
private int start;
private int end;
private LinkedList<String> datas;
public Node(String name) {
this.name = name;
datas = new LinkedList<String>();
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getStart() {
return start;
}
public void setStart(int start) {
this.start = start;
}
public int getEnd() {
return end;
}
public void setEnd(int end) {
this.end = end;
}
public LinkedList<String> getDatas() {
return datas;
}
public void setDatas(LinkedList<String> datas) {
this.datas = datas;
}
}
public static void main(String[] args) {
ConsistentHash hash = new ConsistentHash();
hash.addNode("Machine-1");
hash.addNode("Machine-2");
hash.addNode("Machine-3");
hash.addNode("Machine-4");
hash.addItem("Hello");
hash.addItem("hash");
hash.addItem("main");
hash.addItem("args");
hash.addItem("LinkedList");
hash.addItem("end");
hash.desc();
hash.removeNode("Machine-1");
hash.desc();
hash.addNode("Machine-5");
hash.desc();
hash.addItem("scheduling");
hash.addItem("queue");
hash.addItem("thumb");
hash.addItem("quantum");
hash.addItem("approaches");
hash.addItem("migration");
hash.addItem("null");
hash.addItem("feedback");
hash.addItem("ageing");
hash.addItem("bursts");
hash.addItem("shorter");
hash.desc();
hash.addNode("Machine-6");
hash.addNode("Machine-7");
hash.addNode("Machine-8");
hash.desc();
hash.addNode("Machine-9");
hash.addNode("Machine-10");
hash.addNode("Machine-11");
hash.desc();
hash.addNode("Machine-12");
hash.addNode("Machine-13");
hash.addNode("Machine-14");
hash.addNode("Machine-15");
hash.addNode("Machine-16");
hash.addNode("Machine-17");
hash.desc();
}
}
不同节点之间互相备份，提高系统的可靠性。节点范围的动态调整，有时候分布可能不够平衡。
原文地址：http://blog.csdn.net/kimylrong/article/details/41285413
