一致性hash算法Java实现
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2024-03-19 22:31:58
...
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.Collection;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
/**
* 一致性Hash算法
*
* @param <T> 节点类型
*/
public class ConsistentHash<T> {
/**
* 复制的节点个数
*/
private final int numberOfReplicas;
/**
* 一致性Hash环
*/
private final SortedMap<Long, T> circle = new TreeMap<>();
/**
* Hash计算对象,用于自定义hash算法
*/
HashFunc hashFunc;
/**
* 构造,使用Java默认的Hash算法
*
* @param numberOfReplicas 复制的节点个数,增加每个节点的复制节点有利于负载均衡
* @param nodes 节点对象
*/
public ConsistentHash(int numberOfReplicas, Collection<T> nodes) {
this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;
this.hashFunc = new HashFunc() {
@Override
public Long hash(Object key) {
//return fnv1HashingAlg(key.toString());
return md5HashingAlg(key.toString());
}
};
//初始化节点
for (T node : nodes) {
add(node);
}
}
/**
* 构造
*
* @param hashFunc hash算法对象
* @param numberOfReplicas 复制的节点个数,增加每个节点的复制节点有利于负载均衡
* @param nodes 节点对象
*/
public ConsistentHash(HashFunc hashFunc, int numberOfReplicas, Collection<T> nodes) {
this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;
this.hashFunc = hashFunc;
//初始化节点
for (T node : nodes) {
add(node);
}
}
/**
* 使用MD5算法
*
* @param key
* @return
*/
private static long md5HashingAlg(String key) {
MessageDigest md5 = null;
try {
md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
md5.reset();
md5.update(key.getBytes());
byte[] bKey = md5.digest();
long res = ((long) (bKey[3] & 0xFF) << 24) | ((long) (bKey[2] & 0xFF) << 16) | ((long) (bKey[1] & 0xFF) << 8) | (long) (bKey[0] & 0xFF);
return res;
} catch (NoSuchAlgorithmException e) {
e.printStackTrace();
}
return 0l;
}
/**
* 使用FNV1hash算法
*
* @param key
* @return
*/
private static long fnv1HashingAlg(String key) {
final int p = 16777619;
int hash = (int) 2166136261L;
for (int i = 0; i < key.length(); i++)
hash = (hash ^ key.charAt(i)) * p;
hash += hash << 13;
hash ^= hash >> 7;
hash += hash << 3;
hash ^= hash >> 17;
hash += hash << 5;
return hash;
}
/**
* 增加节点<br>
* 每增加一个节点,就会在闭环上增加给定复制节点数<br>
* 例如复制节点数是2,则每调用此方法一次,增加两个虚拟节点,这两个节点指向同一Node
* 由于hash算法会调用node的toString方法,故按照toString去重
*
* @param node 节点对象
*/
public void add(T node) {
for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
circle.put(hashFunc.hash(node.toString() + i), node);
}
}
/**
* 移除节点的同时移除相应的虚拟节点
*
* @param node 节点对象
*/
public void remove(T node) {
for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
circle.remove(hashFunc.hash(node.toString() + i));
}
}
/**
* 获得一个最近的顺时针节点
*
* @param key 为给定键取Hash,取得顺时针方向上最近的一个虚拟节点对应的实际节点
* @return 节点对象
*/
public T get(Object key) {
if (circle.isEmpty()) {
return null;
}
long hash = hashFunc.hash(key);
if (!circle.containsKey(hash)) {
SortedMap<Long, T> tailMap = circle.tailMap(hash); //返回此映射的部分视图,其键大于等于 hash
hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
}
//正好命中
return circle.get(hash);
}
/**
* Hash算法对象,用于自定义hash算法
*/
public interface HashFunc {
public Long hash(Object key);
}
}
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