MySQL分库分表详情(2)-木庄网络博客

一致性取模方法缺点： 嗯，比起以上两种，可以认为没有。

三、单元测试

OK，不废话，接下来上单元测试,假设有三个节点，每个节点有三个虚拟节点的情况

package com.hyh.core.test;

import com.hyh.utils.common.StringUtils;
import org.junit.Test;

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

/**
 * 一致性HASH TEST
 *
 * @Author heyuhua
 * @create 2021/1/31 19:50
 */
public class ConsistentHashTest {

    //待添加入Hash环的服务器列表
    private static String[] servers = {"192.168.5.1", "192.168.5.2", "192.168.5.3"};

    //真实结点列表,考虑到服务器上线、下线的场景，即添加、删除的场景会比较频繁，这里使用LinkedList会更好
    private static List<String> realNodes = new LinkedList<>();

    //虚拟节点，key表示虚拟节点的hash值，value表示虚拟节点的名称
    private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<>();

    //一个真实结点对应3个虚拟节点
    private static final int VIRTUAL_NODES = 3;

    /**
     * 测试有虚拟节点的一致性HASH
     */
    @Test
    public void testConsistentHash() {
        initNodes();
        String[] users = {"user1", "user2", "user3", "user4", "user5", "user6", "user7", "user8", "user9"};
        for (int i = 0; i < users.length; i++)
            System.out.println("[" + users[i] + "]的hash值为" +
                    getHash(users[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(users[i]) + "]");
    }

    /**
     * 先把原始的服务器添加到真实结点列表中
     */
    public void initNodes() {
        for (int i = 0; i < servers.length; i++)
            realNodes.add(servers[i]);
        for (String str : realNodes) {
            for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++) {
                String virtualNodeName = str + "-虚拟节点" + String.valueOf(i);
                int hash = getHash(virtualNodeName);
                System.out.println("虚拟节点[" + virtualNodeName + "]被添加, hash值为" + hash);
                virtualNodes.put(hash, virtualNodeName);
            }
        }
        System.out.println();
    }

    //使用FNV1_32_HASH算法计算服务器的Hash值,这里不使用重写hashCode的方法，最终效果没区别
    private static int getHash(String str) {
        final int p = 16777619;
        int hash = (int) 2166136261L;
        for (int i = 0; i < str.length(); i++)
            hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
        hash += hash << 13;
        hash ^= hash >> 7;
        hash += hash << 3;
        hash ^= hash >> 17;
        hash += hash << 5;

        // 如果算出来的值为负数则取其绝对值
        if (hash < 0)
            hash = Math.abs(hash);
        return hash;
    }

    //得到应当路由到的结点
    private static String getServer(String key) {
        //得到该key的hash值
        int hash = getHash(key);
        // 得到大于该Hash值的所有Map
        SortedMap<Integer, String> subMap = virtualNodes.tailMap(hash);
        String virtualNode;
        if (subMap.isEmpty()) {
            //如果没有比该key的hash值大的，则从第一个node开始
            Integer i = virtualNodes.firstKey();
            //返回对应的服务器
            virtualNode = virtualNodes.get(i);
        } else {
            //第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
            Integer i = subMap.firstKey();
            //返回对应的服务器
            virtualNode = subMap.get(i);
        }
        //virtualNode虚拟节点名称要截取一下
        if (StringUtils.isNotBlank(virtualNode)) {
            return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("-"));
        }
        return null;
    }
}

这里模拟9个用户对象hash后被路由的情况，看下结果

总结：

分库分表在分布式微服务架构环境下建议强烈使用一致性HASH算法来做，当然分布式环境下也会产生业务数据数据一致性、分布式事务问题，下期咱们再来探讨数据一致性、分布式事务的解决方案

到此这篇关于MySQL分库分表详情的文章就介绍到这了,更多相关MySQL分库分表内容请搜索

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