C# 浅显易懂搞明白，哈希一致性算法的原理与实现，

有图有真相

原理：根据特定的字符串比如5台服务器ip的数组，按照一定放大倍数比如4000倍，哈希映射出20000个哈希值，他们的关系存到ketamaNides数组中，每台服务器，对应相同等份的4000个哈希值，

现在有一批量字符串数据，比如10000条要存进来，如何决定它存到哪台服务器呢？

这个hash值和根据服务器ip映射出来的hash值，可以比较大小，

根据ketamaNodes找到距离最近的一个服务器ip映射出来的hash值，进而知道该服务器名称，

重点是根据hash定义，不管它是什么字符串，都可以映射成等长的hash值，

博主这种说法也许并不专业，但是绝对浅显易懂，帮助理解是没问题的！

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Security.Cryptography;
using System.Text;

namespace HashSetDemo
{
    public class KetamaNodeLocator
    {

        private SortedList ketamaNodes = new SortedList();
        private HashAlgorithm hashAlg;
        private int numReps = 4000;
        public List services;
        //每台服务器负载，和具体数据没多大关系，
        public int TestItem = 10000;
        public KetamaNodeLocator(List nodes/*，int nodeCopies*/)
        {
            services = nodes;
            ketamaNodes = new SortedList();
            //numReps = nodeCopies;
            //对所有节点，生成nCopies个虚拟结点
            //方便理解，就认为有四个物理节点
            foreach (string node in nodes)
            {
                //每四个虚拟结点为一组
                //40组，160节点
                for (int i = 0; i < numReps / 4; i++)
                {
                    //getKeyForNode方法为这组虚拟结点得到惟一名称 
                    //每一个物理节点，需要生成四十个虚拟节点
                    byte[] digest = HashAlgorithm.computeMd5(node + i);
                    /** Md5是一个16字节长度的数组，将16字节的数组每四个字节一组，分别对应一个虚拟结点，这就是为什么上面把虚拟结点四个划分一组的原因*/
                    //具体给每一个虚拟节点生成一个哈希值，
                    //四十个组，每组再循环四组
                    for (int h = 0; h < 4; h++)
                    {
                        long m = HashAlgorithm.hash(digest, h);
                        ketamaNodes[m] = node;
                    }
                }
            }
            //关键关键的是，每个ketamaNodes存，hash值和每台物理机器ip
            //只是为何不更简单点，直接A_1_1 A_1_2这样划分一百六十个虚拟节点呢
        }
        public string GetPrimary(string k)
        {
            byte[] digest = HashAlgorithm.computeMd5(k);
            string rv = GetNodeForKey(HashAlgorithm.hash(digest, 0));
            return rv;
        }

        public void AddServer(string nodename)
        {
            //循环muti次数，给一个名字，生成不同的hash值，即一个hash环
            //同一个名字，产生不同的hash值散布关联
            services.Add(nodename);
            //每四个虚拟结点为一组
            //40组，160节点
            for (int i = 0; i < numReps / 4; i++)
            {
                //getKeyForNode方法为这组虚拟结点得到惟一名称 
                //每一个物理节点，需要生成四十个虚拟节点
                byte[] digest = HashAlgorithm.computeMd5(nodename + i);
                /** Md5是一个16字节长度的数组，将16字节的数组每四个字节一组，分别对应一个虚拟结点，这就是为什么上面把虚拟结点四个划分一组的原因*/
                //具体给每一个虚拟节点生成一个哈希值，
                //四十个组，每组再循环四组
                for (int h = 0; h < 4; h++)
                {
                    long m = HashAlgorithm.hash(digest, h);
                    ketamaNodes[m] = nodename;
                }
            }
            Console.WriteLine("新增：" + nodename);
        }

        //删除某台服务器，删除对应所有的hash
        public void RemoveServer(string nodename)
        {
           
            //每四个虚拟结点为一组
            services.Remove(nodename);
            //40组，160节点
            for (int i = 0; i < numReps / 4; i++)
            {
                //getKeyForNode方法为这组虚拟结点得到惟一名称 
                //每一个物理节点，需要生成四十个虚拟节点
                byte[] digest = HashAlgorithm.computeMd5(nodename + i);
                /** Md5是一个16字节长度的数组，将16字节的数组每四个字节一组，分别对应一个虚拟结点，这就是为什么上面把虚拟结点四个划分一组的原因*/
                //具体给每一个虚拟节点生成一个哈希值，
                //四十个组，每组再循环四组
                for (int h = 0; h < 4; h++)
                {
                    long m = HashAlgorithm.hash(digest, h);
                    ketamaNodes.Remove(m);
                }
            }
            Console.WriteLine("移除："+nodename);
        }
        string GetNodeForKey(long hash)
        {
            string rv;
            long key = hash;
            //如果找到这个节点，直接取节点，返回   
            if (!ketamaNodes.ContainsKey(key))
            {

                var tailMap = from coll in ketamaNodes
                              where coll.Key > hash
                              select new { coll.Key };
                if (tailMap == null || tailMap.Count() == 0)
                    key = ketamaNodes.FirstOrDefault().Key;
                else
                    key = tailMap.FirstOrDefault().Key;
            }
            rv = ketamaNodes[key];
            return rv;
        }

        //打印消息
        public void Print()
        {
            Console.WriteLine($"当前服务器个数：{services.Count},放大倍数：{numReps},总节点数：{services.Count*numReps}");

            //单独存放每台服务器中添加数据条数，
            SortedList data= new SortedList();

            //存多少条数据进入,根据hash算法，存到那台服务器，但是
            //160放大倍数，形成将近一百六十个节点，会不会数据过大，全部落在外面呢？即
            //有可能很多比最小值小，那么放在第一台数量将会很多，同理很多比最大值大，放在最后一台数量要多
            for (int i = 0; i < TestItem; i++)
            {
                //!!!!!注意kelata里面的hash都是通过以下两步获取对应的hash,后面nTime默认给0即可
                string vname=GetNodeForKey(HashAlgorithm.hash(HashAlgorithm.computeMd5($"我是要存的数据{i}"),0));
                //通过kelataNodes集合，找到数据，该存入的服务器名称，
                //一定能找到么？尽管这个值不一定等于已存在的某个key，不过仍然能找到大于这个hash的下一个key，所对应的服务器
                //,1-3-5,7-9-11,如果是8大于它就是9放在第二台服务器
                if (data.ContainsKey(vname))
                {
                    data[vname] += 1;
                }
                else {
                    data[vname] = 1;
                }
            }
            //
            Console.WriteLine($"存入的数据条数：{TestItem}");
            foreach (var item in data)
            {
                Console.WriteLine($"{item.Key},承载数据{((float)item.Value/(float)TestItem*100).ToString("0.00")}%");
            }

    }
    }
    public class HashAlgorithm
    {
       //这是一种hash算法
        public static long hash(byte[] digest, int nTime)
        {
            long rv = ((long)(digest[3 + nTime * 4] & 0xFF) << 24)
                    | ((long)(digest[2 + nTime * 4] & 0xFF) << 16)
                    | ((long)(digest[1 + nTime * 4] & 0xFF) << 8)
                    | ((long)digest[0 + nTime * 4] & 0xFF);
            return rv & 0xffffffffL; /* Truncate to 32-bits */
        }
        /**
         * Get the md5 of the given key.
         */
        public static byte[] computeMd5(string k)
        {
            MD5 md5 = new MD5CryptoServiceProvider();

            byte[] keyBytes = md5.ComputeHash(Encoding.UTF8.GetBytes(k));
            md5.Clear();
            //md5.update(keyBytes);
            //return md5.digest();
            return keyBytes;
        }
       
    }
    
}

 KetamaNodeLocator kn = new KetamaNodeLocator(new List() { "我是1号服务器", "我是2号服务器", "我是3号服务器", "我是4号服务器", "我是5号服务器"});
            kn.Print();
            Console.WriteLine("\r\n");
            kn.AddServer("我是6号服务器");
            kn.Print();
            Console.WriteLine("\r\n");
            kn.RemoveServer("我是1号服务器");
            kn.Print();
            Console.ReadLine();