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场景设定

• 真实节点（服务器）：NodeA 和 NodeB
• 虚拟节点副本数：m.replicas = 3
• 数据键："Data1"、"Data2"、"Data3"

我们将：

1. 初始化一致性哈希环。
2. 添加真实节点，并生成虚拟节点。
3. 存储数据，将数据键映射到真实节点。
4. 查找数据，根据数据键找到对应的真实节点。
5. 模拟节点的增减，观察数据映射的变化。

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步骤 1：初始化一致性哈希环

首先，创建一个一致性哈希环的结构体 Map，包含以下属性：

• hash：哈希函数。
• replicas：虚拟节点的数量（每个真实节点的副本数）。
• keys：存储虚拟节点的哈希值，有序排列。
• hashMap：映射虚拟节点哈希值到真实节点。

type Map struct {hash     HashFunc           // 哈希函数replicas int                // 虚拟节点副本数keys     []int              // 排序后的虚拟节点哈希值hashMap  map[int]string     // 虚拟节点哈希值到真实节点的映射
}

假设我们使用 Go 语言的 crc32.ChecksumIEEE 作为哈希函数。

func New(replicas int, fn HashFunc) *Map {return &Map{hash:     fn,replicas: replicas,hashMap:  make(map[int]string),}
}

初始化哈希环：

hashRing := New(3, crc32.ChecksumIEEE)

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步骤 2：添加真实节点并生成虚拟节点

调用 Add 方法，将真实节点 NodeA 和 NodeB 添加到哈希环中。

hashRing.Add("NodeA", "NodeB")

Add 方法的实现：

func (m *Map) Add(keys ...string) {for _, key := range keys {for i := 0; i < m.replicas; i++ {virtualNodeID := strconv.Itoa(i) + keyhash := int(m.hash([]byte(virtualNodeID)))m.keys = append(m.keys, hash)m.hashMap[hash] = key}}sort.Ints(m.keys)
}

执行过程：

• 为每个真实节点生成 3 个虚拟节点。
• 计算每个虚拟节点的哈希值，并建立映射关系。

示例：

• 对于 NodeA：

  • 虚拟节点 "0NodeA"，哈希值 hash("0NodeA")
  • 虚拟节点 "1NodeA"，哈希值 hash("1NodeA")
  • 虚拟节点 "2NodeA"，哈希值 hash("2NodeA")

• 对于 NodeB：

  • 虚拟节点 "0NodeB"，哈希值 hash("0NodeB")
  • 虚拟节点 "1NodeB"，哈希值 hash("1NodeB")
  • 虚拟节点 "2NodeB"，哈希值 hash("2NodeB")

假设计算得到以下哈希值：

虚拟节点标识符	哈希值（假设）	真实节点
"0NodeA"	105	NodeA
"1NodeA"	215	NodeA
"2NodeA"	325	NodeA
"0NodeB"	125	NodeB
"1NodeB"	235	NodeB
"2NodeB"	345	NodeB

• 将哈希值添加到 m.keys 列表中。
• 建立哈希值到真实节点的映射 m.hashMap。

排序后的 m.keys 列表：

m.keys = [105, 125, 215, 235, 325, 345]

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步骤 3：存储数据

数据键：

• "Data1"
• "Data2"
• "Data3"

存储过程：

对于每个数据键，执行以下步骤：

1. 计算数据键的哈希值。
2. 在 m.keys 中查找第一个大于等于该哈希值的虚拟节点。
3. 通过 m.hashMap 获取对应的真实节点。

实现代码：

func (m *Map) Get(key string) string {if len(m.keys) == 0 {return ""}hash := int(m.hash([]byte(key)))idx := sort.Search(len(m.keys), func(i int) bool {return m.keys[i] >= hash})return m.hashMap[m.keys[idx%len(m.keys)]]
}

具体执行：

• 数据键 "Data1"：

  • 计算哈希值：

    hash("Data1") = 220  // 假设哈希值为 220
    

  • 查找虚拟节点：

    • m.keys 列表：[105, 125, 215, 235, 325, 345]
    • 使用 sort.Search，找到索引 idx = 3（因为 m.keys[3] = 235 >= 220）

  • 获取真实节点：

    node = m.hashMap[m.keys[3]]  // m.keys[3] = 235
    node = "NodeB"
    

  • 存储位置："Data1" 存储在 NodeB

• 数据键 "Data2"：

  • 计算哈希值：

    hash("Data2") = 330  // 假设哈希值为 330
    

  • 查找虚拟节点：

    • 找到索引 idx = 5（因为 m.keys[5] = 345 >= 330）

  • 获取真实节点：

    node = m.hashMap[m.keys[5]]  // m.keys[5] = 345
    node = "NodeB"
    

  • 存储位置："Data2" 存储在 NodeB

• 数据键 "Data3"：

  • 计算哈希值：

    hash("Data3") = 90  // 假设哈希值为 90
    

  • 查找虚拟节点：

    • 找到索引 idx = 0（因为 m.keys[0] = 105 >= 90）

  • 获取真实节点：

    node = m.hashMap[m.keys[0]]  // m.keys[0] = 105
    node = "NodeA"
    

  • 存储位置："Data3" 存储在 NodeA

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步骤 4：查找数据

当我们需要读取数据时，使用相同的 Get 方法，根据数据键找到对应的真实节点，然后从该节点获取数据。

示例：

• 查找 "Data1"：

  • 计算哈希值 hash("Data1") = 220
  • 查找到虚拟节点哈希值 235
  • 映射到真实节点 NodeB
  • 从 NodeB 获取 "Data1" 数据

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步骤 5：模拟节点的增减

情况一：新增节点 NodeC

• 添加 NodeC：

  hashRing.Add("NodeC")
  

• 为 NodeC 创建虚拟节点：

  虚拟节点标识符	哈希值（假设）	真实节点
  "0NodeC"	160	NodeC
  "1NodeC"	270	NodeC
  "2NodeC"	380	NodeC

• 更新 m.keys 列表并排序：

  m.keys = [105, 125, 160, 215, 235, 270, 325, 345, 380]
  

• 重新映射数据：

  • "Data1"（哈希值 220）：

    • 新的索引 idx = 4（m.keys[4] = 235 >= 220）
    • 真实节点仍为 NodeB

  • "Data2"（哈希值 330）：

    • 新的索引 idx = 6（m.keys[6] = 325 < 330，但 m.keys[7] = 345 >= 330）
    • 真实节点为 NodeB（无变化）

  • "Data3"（哈希值 90）：

    • 索引 idx = 0（m.keys[0] = 105 >= 90）
    • 真实节点为 NodeA（无变化）

• 添加新数据 "Data4"（哈希值 280）：

  • 计算哈希值 hash("Data4") = 280
  • 索引 idx = 6（m.keys[6] = 325 >= 280）
  • 真实节点为 NodeA
  • "Data4" 存储在 NodeA

情况二：移除节点 NodeB

• 从哈希环中移除 NodeB：

  hashRing.Remove("NodeB")
  

• Remove 方法的实现（简化版）：

  func (m *Map) Remove(key string) {for i := 0; i < m.replicas; i++ {virtualNodeID := strconv.Itoa(i) + keyhash := int(m.hash([]byte(virtualNodeID)))idx := sort.Search(len(m.keys), func(i int) bool {return m.keys[i] == hash})if idx < len(m.keys) && m.keys[idx] == hash {m.keys = append(m.keys[:idx], m.keys[idx+1:]...)}delete(m.hashMap, hash)}
  }
  

• 更新后的 m.keys 列表：

  m.keys = [105, 160, 215, 270, 325, 380]
  

• 重新映射数据：

  • "Data1"（哈希值 220）：

    • 新的索引 idx = 3（m.keys[3] = 270 >= 220）
    • 真实节点为 NodeC（原来是 NodeB）

  • "Data2"（哈希值 330）：

    • 新的索引 idx = 5（m.keys[5] = 380 >= 330）
    • 真实节点为 NodeC（原来是 NodeB）

  • "Data3"（哈希值 90）：

    • 索引 idx = 0（m.keys[0] = 105 >= 90）
    • 真实节点为 NodeA（无变化）

• 结果：

  • "Data1" 和 "Data2" 重新映射到 NodeC
  • "Data3" 仍然在 NodeA

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总结

通过以上模拟，我们可以看到：

• 一致性哈希算法在节点增减时，只有部分数据需要重新映射，保证了数据迁移的最小化。
• 虚拟节点的引入，使得数据在真实节点间分布更加均衡，避免了数据倾斜。
• 通过哈希环的顺时针查找，简单高效地实现了数据键到节点的映射。

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注意事项：

• 哈希函数的选择：应使用分布性良好的哈希函数，避免哈希冲突。
• 虚拟节点数量的设定：虚拟节点越多，数据分布越均衡，但也增加了哈希环的维护开销。
• 一致性：在分布式环境中，各节点应共享相同的哈希环视图，保证一致性。