1、Hash算法在缓存系统中应用

1.1 说明

在一个系统中，为了降低对后端数据库的压力，增加了专门的缓存服务器。每次请求时，先对请求要素做Hash，计算出命中哪个服务器(最简单的，有n台缓存服务器，可以采用将请求要素%n的方式，得到的结果就是服务器序号)，然后去请求这个缓存服务器：

• 如果有结果直接返回；
• 如果没有结果，就请求后端数据库，然后，将结果放在这台缓存服务器中，方便下次请求查询。

1.2 缺点

这种场景下，有一个问题，当缓存服务器的台数发生变化时，会有大规模的缓存失效。
比如，n台服务器中，有一台缓存服务器故障下线了，那么这时候计算命中哪台缓存服务器的算法，就变成了对应的%(n-1)。这样，大量的缓存就都失效了。
同样地，如果添加缓存服务器，也会出现这种缓存失效的情况。

2、一致性Hash算法介绍

2.1 简单说明

前面场景中的问题，可以通过一致性Hash算法，来解决。思路其实特别简单，就是将原来的Hash桶，放在一个圆环(Hash环)上，计算后的Hash值，按照一定的方向(顺时针或者逆时针都可以)，距离那个桶最近，就认为当前命中哪个桶。

2.2 程序实现思路

在程序中，无法实现原生的圆环结构，只能是通过线性结构模拟。模拟的方式很简单，只需要当找不到更大的hash值时，认为是落到第一个桶就好了。

2.3 解决分布不均的问题

这样的方法，会有一个问题，就是Hash桶中的数据分布不均匀。为了解决这个问题，可以对每一个Hash桶，分配多个虚拟节点分布在Hash环上。这样，每个桶的虚拟节点越多，数据分布就会越均匀。

2.4 程序实现

这里介绍java程序的实现，首先要了解java.util.TreeMap.tailMap()用法：

描述：
这个tailMap(K fromKey)方法用于返回此映射中键大于或等于 fromKey 的部分的视图。返回的Map由此Map支持，因此返回的Map中的更改会反映在此Map中，反之亦然。

声明：
以下是声明java.util.TreeMap.tailMap()方法。
public SortedMap<K,V> tailMap(K fromKey)

参数：
fromKey- 这是返回映射中键的低端点(包括)。

返回值：
该方法调用返回此映射中键大于或等于 fromKey 的部分的视图。

一致性Hash的java实现：

package com.lfqy.trying.consistenthash;  
  
import java.util.SortedMap;  
import java.util.TreeMap;  
  
/**  
 * Created by chengxia on 2023/3/9. */public class ConsistentHash {  
  
    private SortedMap<Integer, Node> hashCircle = new TreeMap<>();  
    private int virtualNums; // 虚拟节点数  
  
    public ConsistentHash(Node[] nodes, int virtualNums) {  
        this.virtualNums = virtualNums;  
        // 初始化一致性hash环  
        for (Node node : nodes) {  
            // 创建虚拟节点  
            add(node);  
        }  
    }  
  
    /**  
     * 添加服务器节点     *     * @param node the server  
     */    public void add(Node node) {  
        for (int i = 0; i < virtualNums; i++) {  
            hashCircle.put(hash(node.toString() + i), node);  
        }  
    }  
  
    /**  
     * 删除服务器节点     *     * @param node the server  
     */    public void remove(Node node) {  
        for (int i = 0; i < virtualNums; i++) {  
            hashCircle.remove(hash(node.toString() + i));  
        }  
    }  
  
    /**  
     * 获取服务器节点     *     * @param key the key  
     * @return the server  
     */    public Node getNode(String key) {  
        if (key == null || hashCircle.isEmpty())  
            return null;  
        int hash = hash(key);  
        if (!hashCircle.containsKey(hash)) {  
            // 未命中对应的节点  
            SortedMap<Integer, Node> tailMap = hashCircle.tailMap(hash);  
            hash = tailMap.isEmpty() ? hashCircle.firstKey() : tailMap.firstKey();  
        }  
        return hashCircle.get(hash);  
    }  
  
    /**  
     * FNV1_32_HASH算法     *     * @param key the key  
     * @return  
     */  
    private int hash(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;  
        // 如果算出来的值为负数则取其绝对值  
        if (hash < 0) {  
            hash = Math.abs(hash);  
        }  
        return hash;  
    }  
  
    /**  
     * 集群节点的机器地址     */    public static class Node {  
        private String ipAddr;  
        private int port;  
        private String name;  
  
        public Node(String ipAddr, int port, String name) {  
            this.ipAddr = ipAddr;  
            this.port = port;  
            this.name = name;  
        }  
  
        @Override  
        public String toString() {  
            return name + ":<" + ipAddr + ":" + port + ">";  
        }  
    }  
}

这个例子实现，依赖于java的原生结构，非常好的展现了TreeMap和SortedMap这两个结构的使用。
如下的程序，用来计算该一致性Hash算法的数据分布最大值、最小值和方差。

package com.lfqy.trying.consistenthash;  
  
import java.util.*;  
  
/**  
 * Created by chengxia on 2023/3/9. */public class ConsistentHashTest {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        ConsistentHash.Node[] nodes = new ConsistentHash.Node[4];  
        Map<ConsistentHash.Node, List<String>> map = new HashMap<>();  
  
        // make nodes 4台服务器节点  
        for (int i = 0; i < nodes.length; i++) {  
            nodes[i] = new ConsistentHash.Node("10.1.32.2" + i, 8070, "myNode" + i);  
        }  
  
        ConsistentHash ch = new ConsistentHash(nodes, 160);  
  
        // make keys 100万个key  
        String[] keys = new String[1_000_000];  
        for (int i = 0; i < keys.length; i++) {  
            keys[i] = "key" + (i + 17) + "ss" + (i * 19);  
        }  
  
        // make results  
        for (String key : keys) {  
            ConsistentHash.Node n = ch.getNode(key);  
            List<String> list = map.computeIfAbsent(n, k -> new ArrayList<>());  
            list.add(key);  
        }  
  
        // 统计标准差，评估服务器节点的负载均衡性  
        int[] loads = new int[nodes.length];  
        int x = 0;  
        for (Iterator<ConsistentHash.Node> i = map.keySet().iterator(); i.hasNext(); ) {  
            ConsistentHash.Node key = i.next();  
            List<String> list = map.get(key);  
            loads[x++] = list.size();  
        }  
        int min = Integer.MAX_VALUE;  
        int max = 0;  
        for (int load : loads) {  
            min = Math.min(min, load);  
            max = Math.max(max, load);  
        }  
        System.out.println("最小值: " + min + "; 最大值: " + max);  
        System.out.println("方差：" + variance(loads));  
    }  
  
    public static double variance(int[] data) {  
        double variance = 0;  
        double expect = (double) sum(data) / data.length;  
        for (double datum : data) {  
            variance += (Math.pow(datum - expect, 2));  
        }  
        variance /= data.length;  
        return Math.sqrt(variance);  
    }  
  
    private static int sum(int[] data) {  
        int sum = 0;  
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {  
            sum += data[i];  
        }  
        return sum;  
    }  
}

运行后，输出如下：

最小值: 241154; 最大值: 253743
方差：5150.429156876153

Process finished with exit code 0

3、参考资料

• Java java.util.TreeMap.tailMap()用法及代码示例
• 一致性哈希算法(Java实现)