一致性hash的C++实现
jopen
11年前
一致性哈希的C++实现
一致性哈希是分布式计算领域被广泛应用的一个算法。在许多分布式系统包括 Amazon Dynamo, memcached, Riak 等中都有使用。
一致性哈希的原理比较简单,网上有很多介绍的比较好的文章,也有一些相关的代码,但是都不太令人满意,因此自己实现了一个。代码很简单,放在了 github 上面。
consistent_hash_map
一致性哈希的功能被封装在模板类consistent_hash_map中:
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风格的接口。实际上其内部也使用了std::map 来管理和维护所有节点。
consistent_hash_map只提供最基本的一致性hash的功能,并不直接支持虚拟节点的概念,但是虚拟节点的概念可以很容易的通过定制的T 和 Hash类型来实现。这样设计的好处在于可以使consitent_hash_map的设计和实现变得非常的简单,同时留给用户以极大的灵活性和可定制性。
后面的例子中将介绍如何实现虚拟节点。
模板参数
- T: consistent hash的节点类型。
- Hash: 一元函数对象。接收T类型对象作为参数,返回一个整形作为其hash值,该hash值将被用于内部的排序。Hash需在其内部定义result_type 指明返回整形的类型。
- Alloc: 内存分配器,默认为std::allocator
member type
size_type Hash::reslut_type hash函数返回值的类型 value_type std::pair<const size_type,T> first为节点的哈希值,second为节点 iterator a bidirectional iterator to value_type 双向迭代器 reverse_iterator reverse_iterator<iterator> 反向迭代器
member function
std::size_t size() const; 返回consistent_hash_map内的节点数量。 bool empty() const; 判断consistent_hash_map是否为空 std::pair<iterator,bool> insert(const T& node); 插入一个节点,如果返回值中bool变量为真,iterator则为指向插入节点的迭代器。如果bool为假,表示插入失败。 插入失败因为节点已经存在或者是节点的hash值与其他节点发生冲突。 void erase(iterator it); 通过迭代器删除指定节点。 std::size_t erase(const T& node); 通过节点值删除指定节点。 iterator find(size_type hash); 通过传入的hash值找对其在consistent_hash中对应的节点的迭代器。 iterator begin(); iterator end(); 返回对应迭代器 reverse_iterator rbegin(); reverse_iterator rend(); 返回对应的反向迭代器
虚拟节点的例子
整个例子的完整代码在这。
在这个例子中,我们首先定义虚拟节点类型,和其对应的hasher。
#include <stdint.h> #include <boost/format.hpp> #include <boost/crc.hpp> #include "consistent_hash_map.hpp" //所有主机的列表 const char* nodes[] = { "192.168.1.100", "192.168.1.101", "192.168.1.102", "192.168.1.103", "192.168.1.104" }; //虚拟节点 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; //主机ID,主机在主机列表中的索引 std::size_t vnode_id; //虚拟节点ID }; //hasher,使用CRC32作为hash算法,注意需要定义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; };
为每个主机生成100个虚拟节点,然后加入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)); } }
查找某个hash值对应的vnode 和 主机:
consistent_hash_t::iterator it; it = consistent_hash_.find(290235110); //it -> first是该节点的hash值,it -> second是该虚拟节点。 std::cout<<boost::format("node:%1%,vnode:%2%,hash:%3%") % nodes[it->second.node_id] % it->second.vnode_id % it->first << std::endl;
遍历consistent_hash中的所有的vnode,统计每个虚拟节点的key的数量和每个主机包含key的数量:
std::size_t sums[] = {0,0,0,0,0}; consistent_hash_t::iterator i = consistent_hash_.begin(); //第一个节点 consistent_hash_t::reverse_iterator j = consistent_hash_.rbegin(); //最后一个节点 std::size_t n = i->first + UINT32_MAX - j->first; //计算第一个节点包含的key的数量 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; //更新主机包含的key数量。 //计算剩余所有节点包含的key的数量,并更新主机包括的key的数量。 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; }来自:http://my.oschina.net/u/90679/blog/188750