Golang 实现一致性哈希负载均衡
package load_balance
import (
"errors"
"fmt"
"hash/crc32"
"sort"
"strconv"
"strings"
"sync"
)
type Hash func(data []byte) uint32
type UInt32Slice []uint32
func (s UInt32Slice) Len() int {
return len(s)
}
func (s UInt32Slice) Less(i, j int) bool {
return s[i] < s[j]
}
func (s UInt32Slice) Swap(i, j int) {
s[i], s[j] = s[j], s[i]
}
type HashBanlance struct {
mux sync.RWMutex
hash Hash
replicas int //复制因子
keys UInt32Slice //已排序的节点hash切片
hashMap map[uint32]string //节点哈希和Key的map,键是hash值，值是节点key
//观察主体
conf LoadBalanceConf
}
func NewHashBanlance(replicas int, fn Hash) *HashBanlance {
m := &HashBanlance{
replicas: replicas,
hash: fn,
hashMap: make(map[uint32]string),
}
if m.hash == nil {
//最多32位,保证是一个2^32-1环
m.hash = crc32.ChecksumIEEE
}
return m
}
// 验证是否为空
func (c *HashBanlance) IsEmpty() bool {
return len(c.keys) == 0
}
// Add 方法用来添加缓存节点，参数为节点key，比如使用IP
func (c *HashBanlance) Add(params ...string) error {
if len(params) == 0 {
return errors.New("param len 1 at least")
}
addr := params[0]
c.mux.Lock()
defer c.mux.Unlock()
// 结合复制因子计算所有虚拟节点的hash值，并存入m.keys中，同时在m.hashMap中保存哈希值和key的映射
for i := 0; i < c.replicas; i++ {
hash := c.hash([]byte(strconv.Itoa(i) + addr))
c.keys = append(c.keys, hash)
c.hashMap[hash] = addr
}
// 对所有虚拟节点的哈希值进行排序，方便之后进行二分查找
sort.Sort(c.keys)
return nil
}
// Get 方法根据给定的对象获取最靠近它的那个节点
func (c *HashBanlance) Get(key string) (string, error) {
if c.IsEmpty() {
return "", errors.New("node is empty")
}
hash := c.hash([]byte(key))
// 通过二分查找获取最优节点，第一个"服务器hash"值大于"数据hash"值的就是最优"服务器节点"
idx := sort.Search(len(c.keys), func(i int) bool { return c.keys[i] >= hash })
// 如果查找结果 大于 服务器节点哈希数组的最大索引，表示此时该对象哈希值位于最后一个节点之后，那么放入第一个节点中
if idx == len(c.keys) {
idx = 0
}
c.mux.RLock()
defer c.mux.RUnlock()
return c.hashMap[c.keys[idx]], nil
}
func (c *HashBanlance) SetConf(conf LoadBalanceConf) {
c.conf = conf
}