简单的consistent hash 实现

   下面这张图基本可以概括其原理（图片我是复制自其它地方）：

    

 

 

    自己写了一个简单的实现，帮助理解，代码如下

 

ConsistentHash代码

/*
 * 一个简单的一致性hash算法
 */
public class ConsistentHash {

    private HashPair[] consisentArray;
    
    private final int  NUMBER_HASH = 50;

    // 所有服务器节点、value值映射到hash的范围大小
    private final int  HASH_SIZE   = 1 << 20;

    // 将服务器的节点进行映射，使用String类型模拟
    private void setCurServer(List<String> nodes) {

        int serverNum = nodes.size();
        consisentArray = new HashPair[serverNum * NUMBER_HASH];
        for (int i = 0; i < serverNum * NUMBER_HASH; i++) {
            consisentArray[i] = new HashPair();
        }
        int curPos = 0;
        int nIndex = 0;
        for (String node : nodes) {
            int hashcode = SimpleHashUtil.hash_1(node, HASH_SIZE);
            // 这里使用最简单的方法进行按组设置
            for (int i = 0; i < consisentArray.length / nodes.size(); i++) {
                consisentArray[curPos].setHash(Math.abs(hashcode));
                consisentArray[curPos].setIndex(nIndex);
                curPos++;
            }
            nIndex++;
        }
        // 重新排序
        Arrays.sort(consisentArray);

    }
    
    // 获取某一个值的服务器index
    public int getServerIndex(String key) {
        int hashcode = Math.abs(SimpleHashUtil.hash_1(key, HASH_SIZE));
        int nIndex = Arrays.binarySearch(consisentArray, hashcode);
        if (nIndex < 0) {
            nIndex = Math.abs(nIndex) - 1;
        }
        if (nIndex >= consisentArray.length) {
            nIndex = consisentArray.length - 1;
        }
        return consisentArray[nIndex].getIndex();
    }
}

 

 

 

其中的HashPair代码如下：

public class HashPair implements Comparable<Object> {

    private int hash;
    private int index;
    
    public HashPair() {
    }
    public HashPair(int hash) {
        this.hash = hash;
    }
    public int compareTo(Object o) {
        int num = 0;
        if (o instanceof HashPair) {
            num = ((HashPair) o).getHash();
        } else if (o instanceof Integer) {
            num = ((Integer) o).intValue();
        }

        if (this.hash < num) {
            return -1;
        } else if (this.hash > num) {
            return 1;
        } else {
            return 0;
        }
    }
}