【策略】一致性Hash算法（Hash环）的java代码实现

【一】一致性hash算法，基本实现分布平衡。

 package org.ehking.quartz.curator;

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

 public class ConsistentHashingWithoutVirtualNode {
     /**
            * 待添加入Hash环的服务器列表
           */
          private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111",
                 "192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111"};

        /**
       * key表示服务器的hash值，value表示服务器的名称
          */
          private static SortedMap<Integer, String> sortedMap =
              new TreeMap<Integer, String>();

      /**
       * 程序初始化，将所有的服务器放入sortedMap中
      */
      static
   {
       for (int i = 0; i < servers.length; i++)
        {
           int hash = getHash(servers[i]);
           System.out.println("[" + servers[i] + "]加入集合中, 其Hash值为" + hash);
            sortedMap.put(hash, servers[i]);
        }
         System.out.println();
     }

      /**
       * 使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法，最终效果没区别
      */
      private static int getHash(String str)
      {
          final int p = 16777619;
          int hash = (int)2166136261L;
          for (int i = 0; i < str.length(); i++)
         hash = (hash ^ str.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;
      }

      /**
       * 得到应当路由到的结点
       */
      private static String getServer(String node)
      {
          // 得到带路由的结点的Hash值
          int hash = getHash(node);
         // 得到大于该Hash值的所有Map
          SortedMap<Integer, String> subMap =
                  sortedMap.tailMap(hash);
          // 第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
         Integer i = subMap.firstKey();
          // 返回对应的服务器名称
        return subMap.get(i);
      }

      public static void main(String[] args)
     {
          String[] nodes = {"127.0.0.1:1111", "221.226.0.1:2222", "10.211.0.1:3333"};
        for (int i = 0; i < nodes.length; i++)
            System.out.println("[" + nodes[i] + "]的hash值为" +
                     getHash(nodes[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(nodes[i]) + "]");
     }
 }

【二】借助虚拟节点，实现分布平衡的hash算法

 package org.ehking.quartz.curator;

 import java.util.ArrayList;
 import java.util.HashMap;
 import java.util.LinkedList;
 import java.util.List;
 import java.util.Set;
 import java.util.SortedMap;
 import java.util.TreeMap;
 import java.util.UUID;

 public class ConsistentHashingWithVirtualNode {
     /**
      * 待添加入Hash环的服务器列表
       */
     private static String[] servers = { "192.168.0.0:111","192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111"};

    /**
       * 真实结点列表,考虑到服务器上线、下线的场景，即添加、删除的场景会比较频繁，这里使用LinkedList会更好
      */
    private static List<String> realNodes = new LinkedList<String>();
    /**
     * 虚拟节点，key表示虚拟节点的hash值，value表示虚拟节点的名称
     */
    private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes =
            new TreeMap<Integer, String>();

     /**
       * 虚拟节点的数目，这里写死，为了演示需要，一个真实结点对应5个虚拟节点
     */
      private static final int VIRTUAL_NODES = 1000;

   static
   {
         // 先把原始的服务器添加到真实结点列表中
          for (int i = 0; i < servers.length; i++)
              realNodes.add(servers[i]);

         // 再添加虚拟节点，遍历LinkedList使用foreach循环效率会比较高
          for (String str : realNodes)
          {
              for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++)
              {
                String virtualNodeName = str + "&&VN" + String.valueOf(i);
                  int hash = getHash(virtualNodeName);
                  System.out.println("虚拟节点[" + virtualNodeName + "]被添加, hash值为" + hash);
                 virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);
             }
          }
          System.out.println();
    }

      /**
       * 使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法，最终效果没区别
       */
      private static int getHash(String str)
      {
          final int p = 16777619;
         int hash = (int)2166136261L;
         for (int i = 0; i < str.length(); i++)
             hash = (hash ^ str.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;
      }

      /**
       * 得到应当路由到的结点
       */
      private static String getServer(String node)
      {
          // 得到带路由的结点的Hash值
          int hash = getHash(node);
          // 得到大于该Hash值的所有Map
          SortedMap<Integer, String> subMap =
                  virtualNodes.tailMap(hash);
          Integer i=null;
          String virtualNode = null;
          if(subMap==null||subMap.size()==0){
              i=virtualNodes.firstKey();
              virtualNode=virtualNodes.get(i);
          }else{
               i = subMap.firstKey();
               virtualNode= subMap.get(i);
          }
          // 第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点

          // 返回对应的虚拟节点名称，这里字符串稍微截取一下
          return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&"));
      }

      public static void main(String[] args)
      {

         HashMap<String,Integer> map=new HashMap<String, Integer>();
          List<String> id=new ArrayList<String>();
          for(int i=0;i<1000;i++){
              id.add(UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""));
              //id.add("adasfdsafdsgfdsagdsafdsafdsaf"+i);
          }
          for (int i = 0; i < id.size(); i++){
              String aString=getServer(id.get(i));
              Integer aInteger=map.get(aString);
              if(aInteger==null){
                  map.put(aString,1);
              }else{
                  map.put(aString, aInteger+1);
              }
          }
          Set<String> set= map.keySet();
         for(String a:set){
             System.out.println("节点【"+a+"】分配到元素个数为==>"+map.get(a));
         }
     }
  }