一致性hash算法实现

package com.yttd;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class ConsistentHash<T> {
    /** Hash计算对象，用于自定义hash算法 */
    HashFunc hashFunc;
    /** 复制的节点个数 */
    private final int numberOfReplicas;
    /** 一致性Hash环 */
    private final SortedMap<Integer, T> circle = new TreeMap<Integer, T>();
     
    /**
     * 构造，使用Java默认的Hash算法
     * @param numberOfReplicas 复制的节点个数，增加每个节点的复制节点有利于负载均衡
     * @param nodes 节点对象
     */
    public ConsistentHash(int numberOfReplicas, Collection<T> nodes) {
        this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;
        this.hashFunc = new HashFunc() {
             
            @Override
            public Integer hash(Object key) {
                String data = key.toString();
                //默认使用FNV1hash算法
                final int p = 16777619;
                int hash = (int) 2166136261L;
                for (int i = 0; i < data.length(); i++)
                    hash = (hash ^ data.charAt(i)) * p;
                hash += hash << 13;
                hash ^= hash >> 7;
                hash += hash << 3;
                hash ^= hash >> 17;
                hash += hash << 5;
                return hash;
            }
        };
        //初始化节点
        for (T node : nodes) {
            add(node);
        }
    }
 
    /**
     * 构造
     * @param hashFunc hash算法对象
     * @param numberOfReplicas 复制的节点个数，增加每个节点的复制节点有利于负载均衡
     * @param nodes 节点对象
     */
    public ConsistentHash(HashFunc hashFunc, int numberOfReplicas, Collection<T> nodes) {
        this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;
        this.hashFunc = hashFunc;
        //初始化节点
        for (T node : nodes) {
            add(node);
        }
    }
 
    /**
     * 增加节点<br>
     * 每增加一个节点，就会在闭环上增加给定复制节点数<br>
     * 例如复制节点数是2，则每调用此方法一次，增加两个虚拟节点，这两个节点指向同一Node
     * 由于hash算法会调用node的toString方法，故按照toString去重
     * @param node 节点对象
     */
    public void add(T node) {
        for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
            circle.put(hashFunc.hash(node.toString() + i), node);
        }
    }
 
    /**
     * 移除节点的同时移除相应的虚拟节点
     * @param node 节点对象
     */
    public void remove(T node) {
        for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
            circle.remove(hashFunc.hash(node.toString() + i));
        }
    }
 
    /**
     * 获得一个最近的顺时针节点
     * @param key 为给定键取Hash，取得顺时针方向上最近的一个虚拟节点对应的实际节点
     * @return 节点对象
     */
    public T get(Object key) {
        if (circle.isEmpty()) {
            return null;
        }
        int hash = hashFunc.hash(key);
        if (!circle.containsKey(hash)) {
            SortedMap<Integer, T> tailMap = circle.tailMap(hash); //返回此映射的部分视图，其键大于等于 hash
            hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
        }
        //正好命中
        return circle.get(hash);
    }
 
    /**
     * Hash算法对象，用于自定义hash算法
     * @author xiaoleilu
     *
     */
    public interface HashFunc {
        public Integer hash(Object key);
    }
    
    
    public static void main(String[] args){
    	ConsistentNode a  = new ConsistentNode("192.168.14.237");
    	ConsistentNode b  = new ConsistentNode("192.168.14.238");
    	List<ConsistentNode> listNodes = new ArrayList<ConsistentNode>();
    	listNodes.add(a);
    	listNodes.add(b);
    	ConsistentHash<ConsistentNode> consistentHash= new ConsistentHash<ConsistentNode>(40, listNodes);
    	
    	for(Integer temp=1;temp<100;temp++){
    		ConsistentNode node=consistentHash.get(temp);
        	System.out.println(temp+":"+node.getIp());
    	}
    	
    	
    	
    }
}

package com.yttd;

public class ConsistentNode {
public String ip;

public ConsistentNode(String ip){
	this.ip=ip;
}

public String getIp() {
	return ip;
}

public void setIp(String ip) {
	this.ip = ip;
}

}