关于一致性hash的讲解网上很多，我们不说，具体看下dubbo里面是如何的实现一致性hash算法的。
我们先看下ConsistentHashLoadBalance里面的doSelect方法
private final ConcurrentMap<String, ConsistentHashSelector<?>> selectors = new ConcurrentHashMap<String, ConsistentHashSelector<?>>();
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + methodName;
int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
//等于说selectors里面缓存了 key（服务名+方法）对应的ConsistentHashSelector
ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
//当selector为空，说明这个key对应的服务方法还没有调用过
//如果selector.identityHashCode != identityHashCode说明invokers发生了动态变化
//都需要重构ConsistentHashSelector
if (selector == null || selector.identityHashCode != identityHashCode) {
selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, methodName, identityHashCode));
selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
}
//使用选择器针对invocation进行选择，我们可以看到这个selectors的这个缓存是很大的，如果有一万个服务，每个服务一万个方法，那么这个缓存的大小相当的恐怖了，
但是底层使用了currentmap，会自动的进行优化
return selector.select(invocation);
}
那接下来我们看下ConsistentHashSelector具体是怎么实现的，如下
private static final class ConsistentHashSelector<T> {
//虚拟节点 Long 为其对应的hash环上的值 Invoker为实际对应的invoker
private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers;
//hash环上的复制节点数
private final int replicaNumber;
//此ConsistentHashSelector对应的hash值，用于判断此ConsistentHashSelector是否有过期（如果invokers发生了变化，这个值会失效）
private final int identityHashCode;
//根据哪些argumentIndex来计算virtualInvokers里面的Long值
private final int[] argumentIndex;
}
我们看看其构造函数
ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
this.virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>();
this.identityHashCode = identityHashCode;
URL url = invokers.get(0).getUrl();
//缺省160个
this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes", 160);
//缺省使用第一个参数计算hash值
String[] index = Constants.COMMA_SPLIT_PATTERN.split(url.getMethodParameter(methodName, "hash.arguments", "0"));
argumentIndex = new int[index.length];
for (int i = 0; i < index.length; i++) {
argumentIndex[i] = Integer.parseInt(index[i]);
}
//默认将每个invoker复制160份，分散到hash环
for (Invoker<T> invoker : invokers) {
String address = invoker.getUrl().getAddress();
for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
byte[] digest = md5(address + i);
for (int h = 0; h < 4; h++) {
long m = hash(digest, h);
virtualInvokers.put(m, invoker);
}
}
}
}
我们再看下最核心的一个方法
//直接根据hash值在红黑树上面找到小于hash值的第一个Invoker
//如果没有找到，那么返回第一个（要形成环）
private Invoker<T> selectForKey(long hash) {
Map.Entry<Long, Invoker<T>> entry = virtualInvokers.tailMap(hash, true).firstEntry();
if (entry == null) {
entry = virtualInvokers.firstEntry();
}
return entry.getValue();
}
如上，根据treeMap就巧妙的实现了一个一致性hash环。
