一致性hash演算法的實現
2014-01-21
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1.hashcode的計算，字串hash演算法
有很多hash演算法，字串hash需要達到的兩個目標就是衝突要少，也就是分散和考慮到每個字元。
參考：字串hash分析
jdk中使用的累乘因子為31的bkdrhash演算法，這是乙個經驗數字，具有相對比較好的效率和分散。暴雪使用的hash演算法主要是針對效率的。
為了盡量發散，使用jdk中hashmap的方法。
public int hash(string str)假如現在是客戶需要伺服器來服務，但是有多個伺服器，需要選擇乙個，客戶hash後得到乙個int型的數h，但是現在只有n個伺服器，怎麼來選擇伺服器呢？
傳統的取餘方法是：h%n 得到乙個小於n的數，再對應是那乙個伺服器就行。
但是這樣帶來乙個很嚴重的問題，擴充套件性。當需要新增乙個伺服器時(或者崩潰)，重新計算h%(n+1)，其中有些客戶端就需要變更伺服器。這將會給系統帶來很多不必要的損失。
所以一致性hash就是為了生存在動態伺服器內的。
首先求出伺服器的雜湊值， 並將其配置到0～2^32的圓上。 然後用同樣的方法求出客戶端的雜湊值，並對映到圓上。 然後從資料對映到的位置開始順時針查詢，第乙個伺服器服務它。 如果超過2^32找不到伺服器，就會儲存到第一台伺服器上。
使用虛擬節點的思想，為每個伺服器在圓上分配100～200個點。這樣就能抑制分布不均勻， 最大限度地減小伺服器增減時的快取重新分布。
//c為client客戶端，s為service伺服器
public class consistenthash
public consistenthash(int virtualnum)
//新增伺服器結點
public void add(s s)
//刪除伺服器結點
public void remove(s s)
//獲取伺服器
public s get(c c)
//再次分散的hash方法
private int hash(object o)
}
一致性hash演算法 面試必備 一致性hash演算法
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