Java實現(xiàn)一致性Hash算法深入研究
一致性Hash算法
關于一致性Hash算法，在我之前的博文中已經(jīng)有多次提到了，MemCache超詳細解讀一文中”一致性Hash算法”部分，對于為什么要使用一致性Hash算法和一致性Hash算法的算法原理做了詳細的解讀。
算法的具體原理這里再次貼上：
先構造一個長度為2 32 的整數(shù)環(huán)（這個環(huán)被稱為一致性Hash環(huán)），根據(jù)節(jié)點名稱的Hash值（其分布為[0, 2 32 -1]）將服務器節(jié)點放置在這個Hash環(huán)上，然后根據(jù)數(shù)據(jù)的Key值計算得到其Hash值（其分布也為[0, 2 32 -1]），接著在Hash環(huán)上順時針查找距離這個Key值的Hash值最近的服務器節(jié)點，完成Key到服務器的映射查找。
這種算法解決了普通余數(shù)Hash算法伸縮性差的問題，可以保證在上線、下線服務器的情況下盡量有多的請求命中原來路由到的服務器。
當然，萬事不可能十全十美，一致性Hash算法比普通Hash算法更具有伸縮性，但是同時其算法實現(xiàn)也更為復雜，本文就來研究一下，如何利用Java代碼實現(xiàn)一致性Hash算法。在開始之前，先對一致性Hash算法中的幾個核心問題進行一些探究。
數(shù)據(jù)結構的選取
一致性Hash算法最先要考慮的一個問題是：構造出一個長度為2 32 的整數(shù)環(huán)，根據(jù)節(jié)點名稱的Hash值將服務器節(jié)點放置在這個Hash環(huán)上。
那么，整數(shù)環(huán)應該使用何種數(shù)據(jù)結構，才能使得運行時的時間復雜度最低？首先說明一點，關于時間復雜度， 常見的時間復雜度與時間效率的關系有如下的經(jīng)驗規(guī)則：
O(1) < O(log 2 N) < O(n) < O(N * log 2 N) < O(N 2 ) < O(N 3 ) < 2N < 3N < N!
一般來說，前四個效率比較高，中間兩個差強人意，后三個比較差（只要N比較大，這個算法就動不了了）。OK，繼續(xù)前面的話題，應該如何選取數(shù)據(jù)結構，我認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)結構的節(jié)點名稱的Hash值放入一個數(shù)組中，然后使用某種排序算法將其從小到大進行排序，最后將排序后的數(shù)據(jù)放入List中，采用List而不是數(shù)組是為了結點的擴展考慮。
之后，待路由的結點，只需要在List中找到第一個Hash值比它大的服務器節(jié)點就可以了 ，比如服務器節(jié)點的Hash值是[0,2,4,6,8,10]，帶路由的結點是7，只需要找到第一個比7大的整數(shù)，也就是8，就是我們最終需要路由過去的服務器節(jié)點。
如果暫時不考慮前面的排序，那么這種解決方案的時間復雜度：
（1）最好的情況是第一次就找到，時間復雜度為O(1)
（2）最壞的情況是最后一次才找到，時間復雜度為O(N)
平均下來時間復雜度為O(0.5N+0.5)，忽略首項系數(shù)和常數(shù)，時間復雜度為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間復雜度：
看得出來，排序算法要么穩(wěn)定但是時間復雜度高、要么時間復雜度低但不穩(wěn)定，看起來最好的歸并排序法的時間復雜度仍然有O(N * logN)，稍微耗費性能了一些。
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，所以進一步的，有了第二種解決方案。
解決方案使用List不變，不過可以采用遍歷的方式：
（1）服務器節(jié)點不排序，其Hash值全部直接放入一個List中
（2）帶路由的節(jié)點，算出其Hash值，由于指明了”順時針”，因此遍歷List，比待路由的節(jié)點Hash值大的算出差值并記錄，比待路由節(jié)點Hash值小的忽略
（3）算出所有的差值之后，最小的那個，就是最終需要路由過去的節(jié)點
在這個算法中，看一下時間復雜度：
1、最好情況是只有一個服務器節(jié)點的Hash值大于帶路由結點的Hash值，其時間復雜度是O(N)+O(1)=O(N+1)，忽略常數(shù)項，即O(N)
2、最壞情況是所有服務器節(jié)點的Hash值都大于帶路由結點的Hash值，其時間復雜度是O(N)+O(N)=O(2N)，忽略首項系數(shù)，即O(N)
所以，總的時間復雜度就是O(N)。其實算法還能更改進一些：給一個位置變量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，不過經(jīng)過改進后的算法時間復雜度仍為O(N)。
總而言之，這個解決方案和解決方案一相比，總體來看，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)結構，另一種數(shù)據(jù)結構則是使用 二叉查找樹 。對于樹不是很清楚的朋友可以簡單看一下這篇文章樹形結構。
當然我們不能簡單地使用二叉查找樹，因為可能出現(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：
1、紅黑樹主要的作用是用于存儲有序的數(shù)據(jù)，這其實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現(xiàn)TreeMap和TreeSet
另外，以TreeMap為例，TreeMap本身提供了一個tailMap(K fromKey)方法，支持從紅黑樹中查找比fromKey大的值的集合，但并不需要遍歷整個數(shù)據(jù)結構。
使用紅黑樹，可以使得查找的時間復雜度降低為O(logN)，比上面兩種解決方案，效率大大提升。
為了驗證這個說法，我做了一次測試，從大量數(shù)據(jù)中查找第一個大于其中間值的那個數(shù)據(jù)，比如10000數(shù)據(jù)就找第一個大于5000的數(shù)據(jù)（模擬平均的情況）。看一下O(N)時間復雜度和O(logN)時間復雜度運行效率的對比：
|
50000 |
100000 |
500000 |
1000000 |
4000000 |
|
|
ArrayList |
1ms |
1ms |
4ms |
4ms |
5ms |
|
LinkedList |
4ms |
7ms |
11ms |
13ms |
17ms |
|
TreeMap |
0ms |
0ms |
0ms |
0ms |
0ms |
因為再大就內存溢出了，所以只測試到4000000數(shù)據(jù)?？梢钥吹?，數(shù)據(jù)查找的效率，TreeMap是完勝的，其實再增大數(shù)據(jù)測試也是一樣的，紅黑樹的數(shù)據(jù)結構決定了任何一個大于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。
當然，明確一點，有利必有弊，根據(jù)我另外一次測試得到的結論是， 為了維護紅黑樹，數(shù)據(jù)插入效率TreeMap在三種數(shù)據(jù)結構里面是最差的，且插入要慢上5~10倍 。
Hash值重新計算
服務器節(jié)點我們肯定用字符串來表示，比如”192.168.1.1″、”192.168.1.2″，根據(jù)字符串得到其Hash值，那么另外一個重要 的問題就是 Hash值要重新計算，這個問題是我在測試String的hashCode()方法的時候發(fā)現(xiàn)的，不妨來看一下為什么要重新計算Hash值：
- /**
- * String的hashCode()方法運算結果查看
- * @author 五月的倉頡 http://www.cnblogs.com/xrq730/
- *
- */
- 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());
- }
- }
我們在做集群的時候，集群點的IP以這種連續(xù)的形式存在是很正常的?？匆幌逻\行結果為：
- 192.168.0.0:111的哈希值：1845870087
- 192.168.0.1:111的哈希值：1874499238
- 192.168.0.2:111的哈希值：1903128389
- 192.168.0.3:111的哈希值：1931757540
- 192.168.0.4:111的哈希值：1960386691
這個就問題大了，[0,2 32 -1]的區(qū)間之中，5個HashCode值卻只分布在這么小小的一個區(qū)間，什么概念？[0,2 32 -1]中有4294967296個數(shù)字，而我們的區(qū)間只有122516605，從概率學上講這將導致97%待路由的服務器都被路由到”192.168.0.1″這個集群點上，簡直是糟糕透了！
另外還有一個不好的地方：規(guī)定的區(qū)間是非負數(shù)，String的hashCode()方法卻會產(chǎn)生負數(shù)（不信用”192.168.1.0:1111″試試看就知道了）。不過這個問題好解決，取絕對值就是一種解決的辦法。
綜上，String重寫的hashCode()方法在一致性Hash算法中沒有任何實用價值，得找個算法重新計算HashCode。這種重新計算 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算法的計算效率就會高一些。
一致性Hash算法實現(xiàn)版本1：不帶虛擬節(jié)點
使用一致性Hash算法，盡管增強了系統(tǒng)的伸縮性，但是也有可能導致負載分布不均勻，解決辦法就是使用 虛擬節(jié)點代替真實節(jié)點 ，第一個代碼版本，先來個簡單的，不帶虛擬節(jié)點。
下面來看一下不帶虛擬節(jié)點的一致性Hash算法的Java代碼實現(xiàn)：
- /**
- * 不帶虛擬節(jié)點的一致性Hash算法
- * @author 五月的倉頡http://www.cnblogs.com/xrq730/
- *
- */
- public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode
- {
- /**
- * 待添加入Hash環(huán)的服務器列表
- */
- private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111",
- "192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111"};
- /**
- * key表示服務器的hash值，value表示服務器的名稱
- */
- private static SortedMap<Integer, String> sortedMap =
- new TreeMap<Integer, String>();
- /**
- * 程序初始化，將所有的服務器放入sortedMap中
- */
- static
- {
- for (int i = 0; i < servers.length; i++)
- {
- int hash = getHash(servers[i]);
- System.out.println("[" + servers[i] + "]加入集合中, 其Hash值為" + hash);
- sortedMap.put(hash, servers[i]);
- }
- System.out.println();
- }
- /**
- * 使用FNV1_32_HASH算法計算服務器的Hash值,這里不使用重寫hashCode的方法，最終效果沒區(qū)別
- */
- private static int getHash(String str)
- {
- final int p = 16777619;
- int hash = (int)2166136261L;
- for (int i = 0; i < str.length(); i++)
- hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
- hash += hash << 13;
- hash ^= hash >> 7;
- hash += hash << 3;
- hash ^= hash >> 17;
- hash += hash << 5;
- // 如果算出來的值為負數(shù)則取其絕對值
- if (hash < 0)
- hash = Math.abs(hash);
- return hash;
- }
- /**
- * 得到應當路由到的結點
- */
- private static String getServer(String node)
- {
- // 得到帶路由的結點的Hash值
- int hash = getHash(node);
- // 得到大于該Hash值的所有Map
- SortedMap<Integer, String> subMap =
- sortedMap.tailMap(hash);
- // 第一個Key就是順時針過去離node最近的那個結點
- Integer i = subMap.firstKey();
- // 返回對應的服務器名稱
- return subMap.get(i);
- }
- public static void main(String[] args)
- {
- String[] nodes = {"127.0.0.1:1111", "221.226.0.1:2222", "10.211.0.1:3333"};
- for (int i = 0; i < nodes.length; i++)
- System.out.println("[" + nodes[i] + "]的hash值為" +
- getHash(nodes[i]) + ", 被路由到結點[" + getServer(nodes[i]) + "]");
- }
- }
可以運行一下看一下結果：
- [192.168.0.0:111]加入集合中, 其Hash值為575774686
- [192.168.0.1:111]加入集合中, 其Hash值為8518713
- [192.168.0.2:111]加入集合中, 其Hash值為1361847097
- [192.168.0.3:111]加入集合中, 其Hash值為1171828661
- [192.168.0.4:111]加入集合中, 其Hash值為1764547046
- [127.0.0.1:1111]的hash值為380278925, 被路由到結點[192.168.0.0:111]
- [221.226.0.1:2222]的hash值為1493545632, 被路由到結點[192.168.0.4:111]
- [10.211.0.1:3333]的hash值為1393836017, 被路由到結點[192.168.0.4:111]
看到經(jīng)過FNV1_32_HASH算法重新計算過后的Hash值，就比原來String的hashCode()方法好多了。從運行結果來看，也沒有問題，三個點路由到的都是順時針離他們Hash值最近的那臺服務器上。
使用虛擬節(jié)點來改善一致性Hash算法
上面的一致性Hash算法實現(xiàn)，可以在很大程度上解決很多分布式環(huán)境下不好的路由算法導致系統(tǒng)伸縮性差的問題，但是會帶來另外一個問題：負載不均。
比如說有Hash環(huán)上有A、B、C三個服務器節(jié)點，分別有100個請求會被路由到相應服務器上?，F(xiàn)在在A與B之間增加了一個節(jié)點D，這導致了原來會 路由到B上的部分節(jié)點被路由到了D上，這樣A、C上被路由到的請求明顯多于B、D上的，原來三個服務器節(jié)點上均衡的負載被打破了。 某種程度上來說，這失去了負載均衡的意義，因為負載均衡的目的本身就是為了使得目標服務器均分所有的請求 。
解決這個問題的辦法是引入虛擬節(jié)點，其工作原理是： 將一個物理節(jié)點拆分為多個虛擬節(jié)點，并且同一個物理節(jié)點的虛擬節(jié)點盡量均勻分布在Hash環(huán)上 。采取這樣的方式，就可以有效地解決增加或減少節(jié)點時候的負載不均衡的問題。
至于一個物理節(jié)點應該拆分為多少虛擬節(jié)點，下面可以先看一張圖：
橫軸表示需要為每臺福利服務器擴展的虛擬節(jié)點倍數(shù)，縱軸表示的是實際物理服務器數(shù)?？梢钥闯?，物理服務器很少，需要更大的虛擬節(jié)點；反之物理服務器 比較多，虛擬節(jié)點就可以少一些。比如有10臺物理服務器，那么差不多需要為每臺服務器增加100~200個虛擬節(jié)點才可以達到真正的負載均衡。
一致性Hash算法實現(xiàn)版本2：帶虛擬節(jié)點
在理解了使用虛擬節(jié)點來改善一致性Hash算法的理論基礎之后，就可以嘗試開發(fā)代碼了。編程方面需要考慮的問題是：
1、一個真實結點如何對應成為多個虛擬節(jié)點？
2、虛擬節(jié)點找到后如何還原為真實結點？
這兩個問題其實有很多解決辦法，我這里使用了一種簡單的辦法，給每個真實結點后面根據(jù)虛擬節(jié)點加上后綴再取Hash值，比 如”192.168.0.0:111″就把它變成”192.168.0.0:111&&VN0″ 到”192.168.0.0:111&&VN4″，VN就是virtual Node的縮寫，還原的時候只需要從頭截取字符串到”&&”的位置就可以了。
下面來看一下帶虛擬節(jié)點的一致性Hash算法的Java代碼實現(xiàn)：
- /**
- * 帶虛擬節(jié)點的一致性Hash算法
- * @author 五月的倉頡 http://www.cnblogs.com/xrq730/
- */
- public class ConsistentHashingWithVirtualNode
- {
- /**
- * 待添加入Hash環(huán)的服務器列表
- */
- private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111",
- "192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111"};
- /**
- * 真實結點列表,考慮到服務器上線、下線的場景，即添加、刪除的場景會比較頻繁，這里使用LinkedList會更好
- */
- private static List<String> realNodes = new LinkedList<String>();
- /**
- * 虛擬節(jié)點，key表示虛擬節(jié)點的hash值，value表示虛擬節(jié)點的名稱
- */
- private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes =
- new TreeMap<Integer, String>();
- /**
- * 虛擬節(jié)點的數(shù)目，這里寫死，為了演示需要，一個真實結點對應5個虛擬節(jié)點
- */
- private static final int VIRTUAL_NODES = 5;
- static
- {
- // 先把原始的服務器添加到真實結點列表中
- for (int i = 0; i < servers.length; i++)
- realNodes.add(servers[i]);
- // 再添加虛擬節(jié)點，遍歷LinkedList使用foreach循環(huán)效率會比較高
- for (String str : realNodes)
- {
- for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++)
- {
- String virtualNodeName = str + "&&VN" + String.valueOf(i);
- int hash = getHash(virtualNodeName);
- System.out.println("虛擬節(jié)點[" + virtualNodeName + "]被添加, hash值為" + hash);
- virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);
- }
- }
- System.out.println();
- }
- /**
- * 使用FNV1_32_HASH算法計算服務器的Hash值,這里不使用重寫hashCode的方法，最終效果沒區(qū)別
- */
- private static int getHash(String str)
- {
- final int p = 16777619;
- int hash = (int)2166136261L;
- for (int i = 0; i < str.length(); i++)
- hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
- hash += hash << 13;
- hash ^= hash >> 7;
- hash += hash << 3;
- hash ^= hash >> 17;
- hash += hash << 5;
- // 如果算出來的值為負數(shù)則取其絕對值
- if (hash < 0)
- hash = Math.abs(hash);
- return hash;
- }
- /**
- * 得到應當路由到的結點
- */
- private static String getServer(String node)
- {
- // 得到帶路由的結點的Hash值
- int hash = getHash(node);
- // 得到大于該Hash值的所有Map
- SortedMap<Integer, String> subMap =
- virtualNodes.tailMap(hash);
- // 第一個Key就是順時針過去離node最近的那個結點
- Integer i = subMap.firstKey();
- // 返回對應的虛擬節(jié)點名稱，這里字符串稍微截取一下
- String virtualNode = subMap.get(i);
- return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));
- }
- public static void main(String[] args)
- {
- String[] nodes = {"127.0.0.1:1111", "221.226.0.1:2222", "10.211.0.1:3333"};
- for (int i = 0; i < nodes.length; i++)
- System.out.println("[" + nodes[i] + "]的hash值為" +
- getHash(nodes[i]) + ", 被路由到結點[" + getServer(nodes[i]) + "]");
- }
- }
關注一下運行結果：
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.0:111&&VN0]被添加, hash值為1686427075
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.0:111&&VN1]被添加, hash值為354859081
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.0:111&&VN2]被添加, hash值為1306497370
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.0:111&&VN3]被添加, hash值為817889914
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.0:111&&VN4]被添加, hash值為396663629
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.1:111&&VN0]被添加, hash值為1032739288
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.1:111&&VN1]被添加, hash值為707592309
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.1:111&&VN2]被添加, hash值為302114528
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.1:111&&VN3]被添加, hash值為36526861
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.1:111&&VN4]被添加, hash值為848442551
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.2:111&&VN0]被添加, hash值為1452694222
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.2:111&&VN1]被添加, hash值為2023612840
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.2:111&&VN2]被添加, hash值為697907480
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.2:111&&VN3]被添加, hash值為790847074
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.2:111&&VN4]被添加, hash值為2010506136
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.3:111&&VN0]被添加, hash值為891084251
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.3:111&&VN1]被添加, hash值為1725031739
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.3:111&&VN2]被添加, hash值為1127720370
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.3:111&&VN3]被添加, hash值為676720500
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.3:111&&VN4]被添加, hash值為2050578780
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.4:111&&VN0]被添加, hash值為586921010
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.4:111&&VN1]被添加, hash值為184078390
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.4:111&&VN2]被添加, hash值為1331645117
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.4:111&&VN3]被添加, hash值為918790803
- 虛擬節(jié)點[192.168.0.4:111&&VN4]被添加, hash值為1232193678
- [127.0.0.1:1111]的hash值為380278925, 被路由到結點[192.168.0.0:111]
- [221.226.0.1:2222]的hash值為1493545632, 被路由到結點[192.168.0.0:111]
- [10.211.0.1:3333]的hash值為1393836017, 被路由到結點[192.168.0.2:111]
從代碼運行結果看，每個點路由到的服務器都是Hash值順時針離它最近的那個服務器節(jié)點，沒有任何問題。
通過采取虛擬節(jié)點的方法，一個真實結點不再固定在Hash換上的某個點，而是大量地分布在整個Hash環(huán)上，這樣即使上線、下線服務器，也不會造成整體的負載不均衡。
后記
在寫本文的時候，很多知識我也是邊寫邊學，難免有很多寫得不好、理解得不透徹的地方，而且代碼整體也比較糙，未有考慮到可能的各種情況。拋磚引玉，一方面，寫得不對的地方，還望網(wǎng)友朋友們指正；另一方面，后續(xù)我也將通過自己的工作、學習不斷完善上面的代碼。
