Hash算法在分布式集群架构中的应⽤场景
Hash算法在很多分布式集群产品中都有应⽤，⽐如分布式集群架构Redis、 Hadoop、 ElasticSearch，
Mysql分库分表， Nginx负载均衡等
应⽤场景主要有2个
如果使⽤哈希算法，事情就简单很多，我们可以对ip地址或者sessionid进⾏计算哈希值，哈希值与服务
器数量进⾏取模运算，得到的值就是当前请求应该被路由到的服务器编号，如此，同⼀个客户端ip发送
过来的请求就可以路由到同⼀个⽬标服务器，实现会话粘滞
普通Hash算法存在⼀个问题，以ip_hash为例，假定下载⽤户ip固定没有发⽣改变，现在tomcat3出现
了问题， down机了，服务器数量由3个变为了2个，之前所有的求模都需要重新计算
如果其中一个节点当机了
如果在真实⽣产情况下，后台服务器很多台，客户端也有很多，那么影响是很⼤的，缩容和扩容都会存
在这样的问题，⼤量⽤户的请求会被路由到其他的⽬标服务器处理，⽤户在原来服务器中的会话都会丢
失。
⾸先有⼀条直线，直线开头和结尾分别定为为1和2的32次⽅减1，这相当于⼀个地址，对于这样⼀条
线，弯过来构成⼀个圆环形成闭环，这样的⼀个圆环称为hash环。我们把服务器的ip或者主机名求
hash值然后对应到hash环上，那么针对客户端⽤户，也根据它的ip进⾏hash求值，对应到环上某个位
置，然后如何确定⼀个客户端路由到哪个服务器处理呢？按照顺时针⽅向找最近的服务器节点
假如将服务器3下线，服务器3下线后，原来路由到3的客户端重新路由到服务器4，对于其他客户端没有
影响只是这⼀⼩部分受影响（请求的迁移达到了最⼩，这样的算法对分布式集群来说⾮常合适的，避免
了⼤量请求迁移 ）
增加服务器5之后，原来路由到3的部分客户端路由到新增服务器5上，对于其他客户端没有影响只是这
⼀⼩部分受影响（请求的迁移达到了最⼩，这样的算法对分布式集群来说⾮常合适的，避免了⼤量请求
迁移 ）
但是，⼀致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀⽽造成数据倾斜问题。例如系统中
只有两台服务器，其环分布如下，节点2只能负责⾮常⼩的⼀段，⼤量的客户端
请求落在了节点1上，这就是数据（请求）倾斜问题
具体做法可以在服务器ip或主机名的后⾯增加编号来实现。⽐如，可以为每台服务器计算三个虚拟节
点，于是可以分别计算 “节点1的ip#1”、 “节点1的ip#2”、 “节点1的ip#3”、 “节点2的ip#1”、 “节点2的
ip#2”、 “节点2的ip#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点，当客户端被路由到虚拟节点的时候其实是被
路由到该虚拟节点所对应的真实节点
我要评论public class GeneralHash {
public static void main(String[] args) {
// 定义客户端IP
String[] clients = new String[]{"10.78.12.3","113.25.63.1","126.12.3.8"};
int serverCount = 3;
for (String client : clients) {
int hashCode = Math.abs(client.hashCode());
int index=hashCode%serverCount;
System.out.println("client "+client+ " hash "+hashCode+" index : "+index);
}
}
}
public class ConsitentHashNoVirtural {
public static void main(String[] args) {
//step1 初始化：把服务器节点IP的哈希值对应到哈希环上
// 定义服务器ip
String[] tomcatServers = new String[]{"123.111.0.240","123.101.3.1","192.20.35.2","10.18.200.1"};
//对服务端hash
Integer hash = Integer.MAX_VALUE;
SortedMap<Integer,String> serversHashMap = new TreeMap<>();
for (String tomcatServer : tomcatServers) {
int hashCode = Math.abs(tomcatServer.hashCode());
int index = hashCode%hash;
serversHashMap.put(index, tomcatServer);
}
System.err.println(serversHashMap);
//step2 针对客户端IP求出hash值
// 定义客户端IP
String[] clients = new String[]{"10.78.12.3","113.25.63.1","126.12.3.8","10.18.200.149"};
for (String client : clients) {
int hashCode = Math.abs(client.hashCode());
int clientIndex = hashCode%hash;
SortedMap<Integer, String> tailMap = serversHashMap.tailMap(clientIndex);
if(tailMap.isEmpty()){
//取哈希环上的顺时针第一台服务器
Integer integer = serversHashMap.firstKey();
String serverIndex = serversHashMap.get(integer);
System.out.println("tailMap null "+client+ " 获取第一个元素 "+ integer+" 服务器: "+serverIndex);
}else{
Integer integer = tailMap.firstKey();
String serverIndex = serversHashMap.get(integer);
System.out.println("tailMap 不是空 "+client+ " 获取元素 "+ integer+" 服务器: "+serverIndex);
}
}
}
}
public class ConsitentHashHasVirtural {
public static void main(String[] args) {
//step1 初始化：把服务器节点IP的哈希值对应到哈希环上
// 定义服务器ip
String[] tomcatServers = new String[]{"123.111.0.240","123.101.3.1","192.20.35.2","10.18.200.1"};
//对服务端hash
Integer hash = Integer.MAX_VALUE;
Integer virCount=3;
SortedMap<Integer,String> serversHashMap = new TreeMap<>();
for (String tomcatServer : tomcatServers) {
int hashCode = Math.abs(tomcatServer.hashCode());
int index = hashCode%hash;
//存储hash值与ip的对应关系
serversHashMap.put(index, tomcatServer);
for (Integer i = 0; i < virCount; i++) {
int virHash=Math.abs((tomcatServer+"#"+i).hashCode());
int virIndex = virHash%hash;
//存储虚拟节点hash值与ip的对应关系
serversHashMap.put(virIndex, tomcatServer);
}
}
serversHashMap.forEach((k,v)-> {
System.out.println(k+"->"+v);
});
//step2 针对客户端IP求出hash值
// 定义客户端IP
String[] clients = new String[]{"10.78.12.3","113.25.63.1","126.12.3.8","10.18.200.149"};
for (String client : clients) {
int hashCode = Math.abs(client.hashCode());
int clientIndex = hashCode%hash;
SortedMap<Integer, String> tailMap = serversHashMap.tailMap(clientIndex);
if(tailMap.isEmpty()){
//取哈希环上的顺时针第一台服务器
Integer integer = serversHashMap.firstKey();
String serverIndex = serversHashMap.get(integer);
System.out.println("tailMap null "+client+ " 获取第一个元素 "+ integer+"服务的key"+serverIndex+" 服务器: "+serverIndex);
}else{
Integer integer = tailMap.firstKey();
String serverIndex = serversHashMap.get(integer);
System.out.println("tailMap 不是空 "+client+ " 获取元素 "+ integer+"服务的key"+serverIndex+" 服务器: "+serverIndex);
}
}
}
}
本文地址：https://blog.csdn.net/ko0491/article/details/107480972
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