Description
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在 Consistent Hashing I 中我们介绍了一个比较简单的一致性哈希算法,这个简单的版本有两个缺陷:
- 增加一台机器之后,数据全部从其中一台机器过来,这一台机器的读负载过大,对正常的服务会造成影响。
- 当增加到3台机器的时候,每台服务器的负载量不均衡,为1:1:2。
为了解决这个问题,引入了 micro-shards 的概念,一个更好的算法是这样:
- 将 360° 的区间分得更细。从 0~359 变为一个 0 ~ n-1 的区间,将这个区间首尾相接,连成一个圆。
- 当加入一台新的机器的时候,随机选择在圆周中撒 k 个点,代表这台机器的 k 个 micro-shards。
- 每个数据在圆周上也对应一个点,这个点通过一个 hash function 来计算。
- 一个数据该属于哪台机器负责管理,是按照该数据对应的圆周上的点在圆上顺时针碰到的第一个 micro-shard 点所属的机器来决定。
n 和 k在真实的 NoSQL 数据库中一般是 2^64 和 1000。
请实现这种引入了 micro-shard 的 consistent hashing 的方法。主要实现如下的三个函数:
create(int n, int k)
addMachine(int machine_id)
// add a new machine, return a list of shard ids.getMachineIdByHashCode(int hashcode)
// return machine id
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Example
样例 1:
输入:
create(100, 3)
addMachine(1)
getMachineIdByHashCode(4)
addMachine(2)
getMachineIdByHashCode(61)
getMachineIdByHashCode(91)
输出:
[77,83,86]
1
[15,35,93]
1
2
样例 2:
输入: create(10, 5) addMachine(1) getMachineIdByHashCode(4) addMachine(2) getMachineIdByHashCode(0) getMachineIdByHashCode(1) getMachineIdByHashCode(2) getMachineIdByHashCode(3) getMachineIdByHashCode(4) getMachineIdByHashCode(5) 输出: [2,3,5,6,7] 1 [0,1,4,8,9] 2 2 1 1 2 1
Code (Java):public class Solution { /* * @param n: a positive integer * @param k: a positive integer * @return: a Solution object */ private int n; private int k; private TreeMap<Integer, Integer> virtualToPhysicalMap; public static Solution create(int n, int k) { Solution sol = new Solution(); // Write your code here sol.n = n; sol.k = k; sol.virtualToPhysicalMap = new TreeMap<>(); return sol; } /* * @param machine_id: An integer * @return: a list of shard ids */ public List<Integer> addMachine(int machine_id) { // write your code here List<Integer> ans = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < k; i++) { int virtualNode = getVirtualNode(); virtualToPhysicalMap.put(virtualNode, machine_id); System.out.println(virtualNode + " " + machine_id); ans.add(virtualNode); } return ans; } /* * @param hashcode: An integer * @return: A machine id */ public int getMachineIdByHashCode(int hashcode) { // write your code here Map.Entry<Integer, Integer> entry = virtualToPhysicalMap.ceilingEntry(hashcode); return entry == null ? virtualToPhysicalMap.firstEntry().getValue() : entry.getValue(); } private int getVirtualNode() { Random rand = new Random(); int node = rand.nextInt(n); while (virtualToPhysicalMap.containsKey(node)) { node = rand.nextInt(n); } return node; } }
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