分布式集群架构场景化解决⽅案（一）一致性Hash问题及解决方案

在此基础上采⽤开放寻址法（了解）

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

2 ）为了解决这种数据倾斜问题，⼀致性哈希算法引⼊了虚拟节点机制，即对每⼀个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置⼀个此服务节点，称为虚拟节点。

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。

 

五. 手写实现一致性Hash算法

（一）普通Hash算法实现

/**
 * 普通Hash算法实现
 */
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"};

        // 定义服务器数量
        int serverCount = 5;// (编号对应0，1，2)

        // hash(ip)%node_counts=index
        //根据index锁定应该路由到的tomcat服务器
        for(String client: clients) {
            //Math.abs为取绝对值
            int hash = Math.abs(client.hashCode());
            int index = hash%serverCount;
            System.out.println("客户端：" + client + " 被路由到服务器编号为：" + index);

        }
    }
}

（二）⼀致性Hash算法实现（不含虚拟节点）

import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class ConsistentHashNoVirtual {

    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[]{"123.111.0.0","123.101.3.1","111.20.35.2","123.98.26.3"};

        //SortedMap为可排序的Map
        SortedMap<Integer,String> hashServerMap = new TreeMap<>();


        for(String tomcatServer: tomcatServers) {
            // 求出每一个服务器ip的hash值，对应到hash环上，存储hash值与ip的对应关系
            int serverHash = Math.abs(tomcatServer.hashCode());
            // 存储hash值与ip的对应关系
            hashServerMap.put(serverHash,tomcatServer);

        }


        //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"};
        for(String client : clients) {
            int clientHash = Math.abs(client.hashCode());
            //step3 针对客户端,找到能够处理当前客户端请求的服务器（哈希环上顺时针最近）
            // 根据客户端ip的哈希值去找出哪一个服务器节点能够处理（）
            //SorteMap当中有tailMap这个方法，该方法参数传入一个Key值进去，可以返回大于这个key值的所有key以及对应的value组成的map,
            //我们只需要取出返回的这个MAP中的第一个key所对应的value，这个value就代表离我们传入的key顺时针最近的服务器。
            SortedMap<Integer, String> integerStringSortedMap = hashServerMap.tailMap(clientHash);
            if(integerStringSortedMap.isEmpty()) {
                // 取哈希环上的顺时针第一台服务器，hashServerMap代表哈希环，也就是按key值（服务器IP的hashCode）从小到大存储的服务器IP。
                Integer firstKey = hashServerMap.firstKey();
                System.out.println("==========>>>>客户端：" + client + " 被路由到服务器：" + hashServerMap.get(firstKey));
            }else{
                //integerStringSortedMap为比客户端ip的hashCode大的所有的服务器IP的map
                Integer firstKey = integerStringSortedMap.firstKey();
                System.out.println("==========>>>>客户端：" + client + " 被路由到服务器：" + hashServerMap.get(firstKey));
            }
        }
    }


}

（三）⼀致性Hash算法实现（含虚拟节点）

import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
import java.util.UUID;

public class ConsistentHashWithVirtual {

    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[]{"123.111.0.0","123.101.3.1","111.20.35.2","123.98.26.3"};

        SortedMap<Integer,String> hashServerMap = new TreeMap<>();


        // 定义针对每个真实服务器虚拟出来几个节点
        int virtaulCount = 3;


        for(String tomcatServer: tomcatServers) {
            // 求出每一个ip的hash值，对应到hash环上，存储hash值与ip的对应关系
            int serverHash = Math.abs(tomcatServer.hashCode());
            // 存储hash值与ip的对应关系
            hashServerMap.put(serverHash,tomcatServer);

            // 处理虚拟节点
            for(int i = 0; i < virtaulCount; i++) {
                int virtualHash = Math.abs((tomcatServer + "#" + i).hashCode());
                hashServerMap.put(virtualHash,"----由虚拟节点"+ i  + "映射过来的请求："+ tomcatServer);
            }

        }


        //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"};
        for(String client : clients) {
            int clientHash = Math.abs(client.hashCode());
            //step3 针对客户端,找到能够处理当前客户端请求的服务器（哈希环上顺时针最近）
            // 根据客户端ip的哈希值去找出哪一个服务器节点能够处理（）
            SortedMap<Integer, String> integerStringSortedMap = hashServerMap.tailMap(clientHash);
            if(integerStringSortedMap.isEmpty()) {
                // 取哈希环上的顺时针第一台服务器
                Integer firstKey = hashServerMap.firstKey();
                System.out.println("==========>>>>客户端：" + client + " 被路由到服务器：" + hashServerMap.get(firstKey));
            }else{
                Integer firstKey = integerStringSortedMap.firstKey();
                System.out.println("==========>>>>客户端：" + client + " 被路由到服务器：" + hashServerMap.get(firstKey));
            }
        }
    }


}

六. Nginx 配置⼀致性Hash负载均衡策略