一致性哈希是分佈式計算領域被普遍應用的一個算法。在許多分佈式系統包括 Amazon Dynamo, memcached, Riak 等中都有使用。 一致性哈希的原理比較簡單,網上有不少介紹的比較好的文章,也有一些相關的代碼,可是都不太使人滿意,所以本身實現了一個。代碼很簡單,放在了 github 上面。node
##consistent_hash_mapgit
一致性哈希的功能被封裝在模板類consistent_hash_map中:github
template <typename T, typename Hash, typename Alloc = std::allocator<std::pair<const typename Hash::result_type,T > > > class consistent_hash_map
consistent_hash_map 使用了stl map風格的接口。實際上其內部也使用了std::map 來管理和維護全部節點。算法
consistent_hash_map只提供最基本的一致性hash的功能,並不直接支持虛擬節點的概念,可是虛擬節點的概念能夠很容易的經過定製的T 和 Hash類型來實現。這樣設計的好處在於可使consitent_hash_map的設計和實現變得很是的簡單,同時留給用戶以極大的靈活性和可定製性。 後面的例子中將介紹如何實現虛擬節點。分佈式
##模板參數memcached
##member type size_type Hash::reslut_type hash函數返回值的類型 value_type std::pair<const size_type,T> first爲節點的哈希值,second爲節點 iterator a bidirectional iterator to value_type 雙向迭代器 reverse_iterator reverse_iterator<iterator> 反向迭代器函數
##member function std::size_t size() const; 返回consistent_hash_map內的節點數量。ui
bool empty() const; 判斷consistent_hash_map是否爲空 std::pair<iterator,bool> insert(const T& node); 插入一個節點,若是返回值中bool變量爲真,iterator則爲指向插入節點的迭代器。若是bool爲假,表示插入失敗。 插入失敗由於節點已經存在或者是節點的hash值與其餘節點發生衝突。 void erase(iterator it); 經過迭代器刪除指定節點。 std::size_t erase(const T& node); 經過節點值刪除指定節點。 iterator find(size_type hash); 經過傳入的hash值找對其在consistent_hash中對應的節點的迭代器。 iterator begin(); iterator end(); 返回對應迭代器 reverse_iterator rbegin(); reverse_iterator rend(); 返回對應的反向迭代器
##虛擬節點的例子設計
整個例子的完整代碼在這。 在這個例子中,咱們首先定義虛擬節點類型,和其對應的hasher。code
#include <stdint.h> #include <boost/format.hpp> #include <boost/crc.hpp> #include "consistent_hash_map.hpp" //全部主機的列表 const char* nodes[] = { "192.168.1.100", "192.168.1.101", "192.168.1.102", "192.168.1.103", "192.168.1.104" }; //虛擬節點 struct vnode_t { vnode_t() {} vnode_t(std::size_t n,std::size_t v):node_id(n),vnode_id(v) {} std::string to_str() const { return boost::str(boost::format("%1%-%2%") % nodes[node_id] % vnode_id); } std::size_t node_id; //主機ID,主機在主機列表中的索引 std::size_t vnode_id; //虛擬節點ID }; //hasher,使用CRC32做爲hash算法,注意須要定義result_type struct crc32_hasher { uint32_t operator()(const vnode_t& node) { boost::crc_32_type ret; std::string vnode = node.to_str(); ret.process_bytes(vnode.c_str(),vnode.size()); return ret.checksum(); } typedef uint32_t result_type; };
爲每一個主機生成100個虛擬節點,而後加入consistent_hash_map中。
typedef consistent_hash_map<vnode_t,crc32_hasher> consistent_hash_t; consistent_hash_t consistent_hash_; for(std::size_t i=0;i<5;++i) { for(std::size_t j=0;j<100;j++) { consistent_hash_.insert(vnode_t(i,j)); } }
查找某個hash值對應的vnode 和 主機:
consistent_hash_t::iterator it; it = consistent_hash_.find(290235110); //it -> first是該節點的hash值,it -> second是該虛擬節點。 std::cout<<boost::format("node:%1%,vnode:%2%,hash:%3%") % nodes[it->second.node_id] % it->second.vnode_id % it->first << std::endl;
遍歷consistent_hash中的全部的vnode,統計每一個虛擬節點的key的數量和每一個主機包含key的數量:
std::size_t sums[] = {0,0,0,0,0}; consistent_hash_t::iterator i = consistent_hash_.begin(); //第一個節點 consistent_hash_t::reverse_iterator j = consistent_hash_.rbegin(); //最後一個節點 std::size_t n = i->first + UINT32_MAX - j->first; //計算第一個節點包含的key的數量 std::cout<<boost::format("vnode:%1%,hash:%2%,contains:%3%") % i->second.to_str() % i->first % n << std::endl; sums[i->second.node_id] += n; //更新主機包含的key數量。 //計算剩餘全部節點包含的key的數量,並更新主機包括的key的數量。 uint32_t priv = i->first; uint32_t cur; consistent_hash_t::iterator end = consistent_hash_.end(); while(++i != end) { cur = i->first; n = cur - priv; std::cout<<boost::format("vnode:%1%,hash:%2%,contains:%3%") % i->second.to_str() % cur % n << std::endl; sums[i->second.node_id] += n; priv = cur; } for(std::size_t i=0;i<5;++i) { std::cout<<boost::format("node:%1% contains:%2%") % nodes[i] % sums[i] <<std::endl; }