一致性 Hash算法
关于一致性Hash算法，在我之前的博文中已经有多次提到了，MemCache超详细解读一文中”一致性Hash算法”部分，对于为什么要使用一致性Hash算法、一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读。
算法的具体原理这里再次贴上：
先构造一个长度为2 32 的整数环（这个环被称为一致性Hash环），根据节点名称的 Hash 值（其分布为[0, 2 32 -1]）将服务器节点放置在这个Hash环上，然后根据数据的Key值计算得到其Hash值（其分布也为[0, 2 32 -1]），接着在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点，完成Key到服务器的映射查找。
这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。
当然，万事不可能十全十美，一致性Hash算法比普通的余数Hash算法更具有伸缩性，但是同时其算法实现也更为复杂，本文就来研究一下，如何利用 Java 代码实现一致性Hash算法。在开始之前，先对一致性Hash算法中的几个核心问题进行一些探究。
数据结构的选取
一致性Hash算法最先要考虑的一个问题是：构造出一个长度为2 32 的整数环，根据节点名称的Hash值将服务器节点放置在这个Hash环上。
那么，整数环应该使用何种数据结构，才能使得运行时的 时间复杂度 最低？首先说明一点，关于时间复杂度，常见的时间复杂度与时间效率的关系有如下的经验规则：
O(1) < O(log 2 N) < O(N) < O(N * log 2 N) < O(N 2 ) < O(N 3 ) < O(N!)
一般来说，前四个效率比较高，中间两个差强人意，最后一个后比较差（只要N比较大，这个算法就动不了了）。OK，继续前面的话题，应该如何选取数据结构，我认为有以下几种可行的解决方案。
1、解决方案一：排序+List
我想到的第一种思路是：算出所有待加入数据结构的节点名称的Hash值放入一个数组中，然后使用某种 排序算法 将其从小到大进行排序，最后将排序后的数据放入List中，采用List而不是数组是为了结点的扩展考虑。
之后，待路由的结点，只需要在List中找到第一个Hash值比它大的服务器节点就可以了 ，比如服务器节点的Hash值是[0,2,4,6,8,10]，带路由的结点是7，只需要找到第一个比7大的整数，也就是8，就是我们最终需要路由过去的服务器节点。
如果暂时不考虑前面的排序，那么这种解决方案的时间复杂度：
（1）最好的情况是第一次就找到，时间复杂度为O(1)
（2）最坏的情况是最后一次才找到，时间复杂度为O(N)
平均下来时间复杂度为O(0.5N+0.5)，忽略首项系数和常数，时间复杂度为O(N)。
但是如果考虑到之前的排序，我在网上找了张图，提供了各种排序算法的时间复杂度：
看得出来，排序算法要么稳定但是时间复杂度高、要么时间复杂度低但不稳定，看起来最好的归并排序法的时间复杂度仍然有O(N * logN)，稍微耗费性能了一些。
2、解决方案二：遍历+List
既然排序操作比较耗性能，那么能不能不排序？可以的，所以进一步的，有了第二种解决方案。
解决方案使用List不变，不过可以采用遍历的方式：
（1）服务器节点不排序，其Hash值全部直接放入一个List中
（2）带路由的节点，算出其Hash值，由于指明了”顺时针”，因此遍历List，比待路由的节点Hash值大的算出差值并记录，比待路由节点Hash值小的忽略
（3）算出所有的差值之后，最小的那个，就是最终需要路由过去的节点
在这个算法中，看一下时间复杂度：
1、最好情况是只有一个服务器节点的Hash值大于带路由结点的Hash值，其时间复杂度是O(N)+O(1)=O(N+1)，忽略常数项，即O(N)
2、最坏情况是所有服务器节点的Hash值都大于带路由结点的Hash值，其时间复杂度是O(N)+O(N)=O(2N)，忽略首项系数，即O(N)
所以，总的时间复杂度就是O(N)。其实算法还能更改进一些：给一个位置变量X，如果新的差值比原差值小，X替换为新的位置，否则X不变。这样遍历就减少了一轮，不过经过改进后的算法时间复杂度仍为O(N)。
总而言之，这个解决方案和解决方案一相比，总体来看，似乎更好了一些。
3、解决方案三：二叉查找树
抛开List这种数据结构，另一种数据结构则是使用 二叉查找树 。对于树不是很清楚的朋友可以简单看一下这篇文章树形结构。
当然我们不能简单地使用二叉查找树，因为可能出现不平衡的情况。平衡二叉查找树有AVL树、 红黑树 等，这里使用红黑树，选用红黑树的原因有两点：
1、红黑树主要的作用是用于存储有序的数据，这其实和第一种解决方案的思路又不谋而合了，但是它的效率非常高
2、JDK里面提供了红黑树的代码实现TreeMap和TreeSet
另外，以TreeMap为例，TreeMap本身提供了一个tailMap(K fromKey)方法，支持从红黑树中查找比fromKey大的值的集合，但并不需要遍历整个数据结构。
使用红黑树，可以使得查找的时间复杂度降低为O(logN)，比上面两种解决方案，效率大大提升。
为了验证这个说法，我做了一次测试，从大量数据中查找第一个大于其中间值的那个数据，比如10000数据就找第一个大于5000的数据（模拟平均的情况）。看一下O(N)时间复杂度和O(logN)时间复杂度运行效率的对比：
因为再大就内存溢出了，所以只测试到4000000数据。可以看到，数据查找的效率，TreeMap是完胜的，其实再增大数据测试也是一样的，红黑树的数据结构决定了任何一个大于N的最小数据，它都只需要几次至几十次查找就可以查到。
当然，明确一点，有利必有弊，根据我另外一次测试得到的结论是， 为了维护红黑树，数据插入效率TreeMap在三种数据结构里面是最差的，且插入要慢上5~10倍 。
Hash值重新计算
服务器节点我们肯定用 字符串 来表示，比如”192.168.1.1″、”192.168.1.2″，根据字符串得到其Hash值，那么另外一个重要的问题就是Hash值要重新计算，这个问题是我在测试String的 hashCode ()方法的时候发现的，不妨来看一下为什么要重新计算Hash值：
我们在做集群的时候，集群点的IP以这种连续的形式存在是很正常的。看一下运行结果为：
192.168.0.0:111的哈希值：1845870087 192.168.0.1:111的哈希值：1874499238 192.168.0.2:111的哈希值：1903128389 192.168.0.3:111的哈希值：1931757540 192.168.0.4:111的哈希值：1960386691
这个就问题大了，[0,2 32 -1]的区间之中，5个HashCode值却只分布在这么小小的一个区间，什么概念？[0,2 32 -1]中有4294967296个数字，而我们的区间只有114516604，从概率学上讲这将导致97%待路由的服务器都被路由到”192.168.0.0″这个集群点上，简直是糟糕透了！
另外还有一个不好的地方：规定的区间是非负数，String的hashCode()方法却会产生负数（不信用”192.168.1.0:1111″试试看就知道了）。不过这个问题好解决，取绝对值就是一种解决的办法。
综上，String重写的hashCode()方法在一致性Hash算法中没有任何实用价值，得找个算法重新计算HashCode。这种重新计算Hash值的算法有很多，比如CRC32_HASH、FNV1_32_HASH、KETAMA_HASH等，其中KETAMA_HASH是默认的MemCache推荐的一致性Hash算法，用别的Hash算法也可以，比如FNV1_32_HASH算法的计算效率就会高一些。
一致性Hash算法实现版本1：不带虚拟节点
使用一致性Hash算法，尽管增强了系统的伸缩性，但是也有可能导致负载分布不均匀，解决办法就是使用 虚拟节点代替真实节点 ，第一个代码版本，先来个简单的，不带虚拟节点。
下面来看一下不带虚拟节点的一致性Hash算法的Java代码实现：
可以运行一下看一下结果：
看到经过FNV1_32_HASH算法重新计算过后的Hash值，就比原来String的hashCode()方法好多了。从运行结果来看，也没有问题，三个点路由到的都是顺时针离他们Hash值最近的那台服务器上。
使用虚拟节点来改善一致性Hash算法
上面的一致性Hash算法实现，可以在很大程度上解决很多 分布式 环境下不好的路由算法导致系统伸缩性差的问题，但是会带来另外一个问题：负载不均。
比如说有Hash环上有A、B、C三个服务器节点，分别有100个请求会被路由到相应服务器上。现在在A与B之间增加了一个节点D，这导致了原来会路由到B上的部分节点被路由到了D上，这样A、C上被路由到的请求明显多于B、D上的，原来三个服务器节点上均衡的负载被打破了。 某种程度上来说，这失去了 负载均衡 的意义，因为负载均衡的目的本身就是为了使得目标服务器均分所有的请求 。
解决这个问题的办法是引入虚拟节点，其工作原理是： 将一个物理节点拆分为多个虚拟节点，并且同一个物理节点的虚拟节点尽量均匀分布在Hash环上 。采取这样的方式，就可以有效地解决增加或减少节点时候的负载不均衡的问题。
至于一个物理节点应该拆分为多少虚拟节点，下面可以先看一张图：
横轴表示需要为每台福利服务器扩展的虚拟节点倍数，纵轴表示的是实际物理服务器数。可以看出，物理服务器很少，需要更大的虚拟节点；反之物理服务器比较多，虚拟节点就可以少一些。比如有10台物理服务器，那么差不多需要为每台服务器增加100~200个虚拟节点才可以达到真正的负载均衡。
一致性Hash算法实现版本2：带虚拟节点
在理解了使用虚拟节点来改善一致性Hash算法的理论基础之后，就可以尝试开发代码了。编程方面需要考虑的问题是：
1、一个真实结点如何对应成为多个虚拟节点？
2、虚拟节点找到后如何还原为真实结点？
这两个问题其实有很多解决办法，我这里使用了一种简单的办法，给每个真实结点后面根据虚拟节点加上后缀再取Hash值，比如”192.168.0.0:111″就把它变成”192.168.0.0:111&&VN0″到”192.168.0.0:111&&VN4″，VN就是Virtual Node的缩写，还原的时候只需要从头截取字符串到”&&”的位置就可以了。
下面来看一下带虚拟节点的一致性Hash算法的Java代码实现：
关注一下运行结果：
从代码运行结果看，每个点路由到的服务器都是Hash值顺时针离它最近的那个服务器节点，没有任何问题。
通过采取虚拟节点的方法，一个真实结点不再固定在Hash换上的某个点，而是大量地分布在整个Hash环上，这样即使上线、下线服务器，也不会造成整体的负载不均衡。
