Java教程-实现一致性Hash算法深入研究.docx

一致性Hash算法的具体原理这里再次贴上：先构造一个长度为2?32?的整数环（这个环被称为一致性Hash环），根据节点名称的Hash值（其分布为[0, 2?32?-1]）将服务器节点放置在这个Hash环上，然后根据数据的Key值计算得到其Hash值（其分布也为[0, 2?32?-1]），接着在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点，完成Key到服务器的映射查找。这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。当然，万事不可能十全十美，一致性Hash算法比普通Hash算法更具有伸缩性，但是同时其算法实现也更为复杂，本文就来研究一下，如何利用Java代码实现一致性Hash算法。在开始之前，先对一致性Hash算法中的几个核心问题进行一些探究。数据结构的选取一致性Hash算法最先要考虑的一个问题是：构造出一个长度为2?32?的整数环，根据节点名称的Hash值将服务器节点放置在这个Hash环上。那么，整数环应该使用何种数据结构，才能使得运行时的时间复杂度最低？首先说明一点，关于时间复杂度， 常见的时间复杂度与时间效率的关系有如下的经验规则：O(1) O(log?2?N) O(n) O(N * log?2?N) O(N?2?) O(N?3?) 2N 3N N!一般来说，前四个效率比较高，中间两个差强人意，后三个比较差（只要N比较大，这个算法就动不了了）。OK，继续前面的话题，应该如何选取数据结构，我认为有以下几种可行的解决方案。1、解决方案一：排序+List我想到的第一种思路是：算出所有待加入数据结构的节点名称的Hash值放入一个数组中，然后使用某种排序算法将其从小到大进行排序，最后将排序后的数据放入List中，采用List而不是数组是为了结点的扩展考虑。之后，待路由的结点，只需要在List中找到第一个Hash值比它大的服务器节点就可以了 ，比如服务器节点的Hash值是[0,2,4,6,8,10]，带路由的结点是7，只需要找到第一个比7大的整数，也就是8，就是我们最终需要路由过去的服务器节点。如果暂时不考虑前面的排序，那么这种解决方案的时间复杂度：（1）最好的情况是第一次就找到，时间复杂度为O(1)（2）最坏的情况是最后一次才找到，时间复杂度为O(N)平均下来时间复杂度为O(0.5N+0.5)，忽略首项系数和常数，时间复杂度为O(N)。但是如果考虑到之前的排序，我在网上找了张图，提供了各种排序算法的时间复杂度：看得出来，排序算法要么稳定但是时间复杂度高、要么时间复杂度低但不稳定，看起来最好的归并排序法的时间复杂度仍然有O(N * logN)，稍微耗费性能了一些。2、解决方案二：遍历+List既然排序操作比较耗性能，那么能不能不排序？可以的，所以进一步的，有了第二种解决方案。解决方案使用List不变，不过可以采用遍历的方式：（1）服务器节点不排序，其Hash值全部直接放入一个List中（2）带路由的节点，算出其Hash值，由于指明了”顺时针”，因此遍历List，比待路由的节点Hash值大的算出差值并记录，比待路由节点Hash值小的忽略（3）算出所有的差值之后，最小的那个，就是最终需要路由过去的节点在这个算法中，看一下时间复杂度：1、最好情况是只有一个服务器节点的Hash值大于带路由结点的Hash值，其时间复杂度是O(N)+O(1)=O(N+1)，忽略常数项，即O(N)2、最坏情况是所有服务器节点的Hash值都大于带路由结点的Hash值，其时间复杂度是O(N)+O(N)=O(2N)，忽略首项系数，即O(N)所以，总的时间复杂度就是O(N)。其实算法还能更改进一些：给一个位置变量X，如果新的差值比原差值小，X替换为新的位置，否则X不变。这样遍历就减少了一轮，不过经过改进后的算法时间复杂度仍为O(N)。总而言之，这个解决方案和解决方案一相比，总体来看，似乎更好了一些。3、解决方案三：二叉查找树抛开List这种数据结构，另一种数据结构则是使用?二叉查找树?。对于树不是很清楚的朋友可以简单看一下这篇文章树形结构。当然我们不能简单地使用二叉查找树，因为可能出现不平衡的情况。平衡二叉查找树有AVL树、红黑树等，这里使用红黑树，选用红黑树的原因有两点：1、红黑树主要的作用是用于存储有序的数据，这其实和第一种解决方案的思路又不谋而合了，但是它的效率非常高2、JDK里面提供了红黑树的代码实现TreeMap和TreeSet另外，以TreeMap为例，TreeMap本身提供了一个tailMap(K fromKey)方法，支持从红黑树中查找比fromKey大的值的集合，但并不需要遍历整个数据结构。使用红黑树，可以使得查找的时间复杂度降低为O(logN