dubbo负载均衡代码分析2(一致性hash策略)

接上篇http://www.javashuo.com/article/p-fjpmnwyl-db.html说

这篇说dubbo一致性hash负载均衡策略。要先大体了解下，什么是一直性hash算法。
一致性hash算法最先是用来解决，分布式缓存在有节点变更（新增后者删除）后，节点负载不均衡问题的。
而用一致性hash算法，就是为了达到，当集群中有节点加入或者节点删除时，尽可能把负载的变化（加负，减负）均摊到每个节点。
而没有接点变化时，一直性hash自己就是基本均衡（看hash函数）的负载策略。
基于dubbo一致性Hash，相同参数的请求老是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，本来发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引发剧烈变更。
咱们以3个服务提供者（invoker1,invoker2,invoker3）,每一个invoker虚拟3个节点（v1,v2,v3）,把这9个节点映射到[0,23]的值域为例
看下图：

那么dubbo认为
当一个接口方法参数(一个或者多个链接后)hash后获得的hash(key1)值19，那么它应该调用invoker2_v2节点，实际就是invoker2真实节点。
当一个接口方法参数(一个或者多个链接后)hash后获得的hash(key2)值7，那么它应该调用invoker3_v2节点，实际就是invoker3真实节点。

接下来看看具体代码实现：

/**
 * ConsistentHashLoadBalance
 *
 * @author william.liangf
 */
public class ConsistentHashLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
    //接口名.方法名称为key hash选择器为value的map.每一个方法一个选择器。
    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) {
        //接口名.方法名称为key
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
        //取的invokers对象的hashcode,验证对象变化
        int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
        //根据key获取hash选择器
        ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
        if (selector == null || selector.identityHashCode != identityHashCode) {
            //选择器为null或者，对象已变化，就建立新选择器放入map中
            selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, invocation.getMethodName(), identityHashCode));
            selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
        }
        //经过选择器的select方法，返回选中的invoker
        return selector.select(invocation);
    }

    private static final class ConsistentHashSelector<T> {
        //hash 环（值域）中，某些值(全部虚拟节点数)到虚拟节点的映射。
        private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers;
        //每一个invoker 须要虚拟的节点数
        private final int replicaNumber;

        private final int identityHashCode;

        private final int[] argumentIndex;

        ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
            //基于红黑树实现的有序map,有序很重要。
            this.virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>();
            this.identityHashCode = identityHashCode;
            URL url = invokers.get(0).getUrl();
            //获取虚拟节点数，默认160个节点，配置例子 <dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />
            this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes", 160);
            //获取须要hash的参数位置。配置例子<dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" /> 默认只hash第一个，0位置参数
            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]);
            }
            for (Invoker<T> invoker : invokers) {
                //获取提供者host:port形式地址，以160个虚拟节点为例
                String address = invoker.getUrl().getAddress();
                for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
                    byte[] digest = md5(address + i);//host:port(0,1,2,3.....39),40份
                    //每一个再分别，hash 4次，（这样每一个机器就虚拟了160份）
                    for (int h = 0; h < 4; h++) {
                        long m = hash(digest, h);
                        //160份虚拟节点，每一份都映射同一个实际节点
                        virtualInvokers.put(m, invoker);
                    }
                }
            }
        }

        public Invoker<T> select(Invocation invocation) {
            String key = toKey(invocation.getArguments());
            //对拼接后的参数作MD5指纹摘要
            byte[] digest = md5(key);
           //摘要后，hash计算
            return selectForKey(hash(digest, 0));
        }

        /***
         * 把参数直接拼接。
         * @param args
         * @return
         */
        private String toKey(Object[] args) {
            StringBuilder buf = new StringBuilder();
            for (int i : argumentIndex) {
                if (i >= 0 && i < args.length) {
                    buf.append(args[i]);
                }
            }
            return buf.toString();
        }
        //根据hash值，选择invoker方法的核心方法
        private Invoker<T> selectForKey(long hash) {
            Invoker<T> invoker;
            Long key = hash;
	    //若是key不在map里，也有可能key已在map里，直接走下面流程
            if (!virtualInvokers.containsKey(key)) {
                //方法加参数hash 参数的key，没在已近映射的ma中，
                //返回比key 大的map值
                SortedMap<Long, Invoker<T>> tailMap = virtualInvokers.tailMap(key);
                if (tailMap.isEmpty()) {//若是key最大，就取虚拟节点第一个(key值最小的节点）
                    key = virtualInvokers.firstKey();
                } else {
                    //取比key大的keys中，最小的一个节点，（离key最近的，大于key的节点）
                    key = tailMap.firstKey();
                }
            }
            //获取key映射的实际invoker
            invoker = virtualInvokers.get(key);
            return invoker;
        }
//hash 算法，也很关键
        private long hash(byte[] digest, int number) {
            //number能够是，0,1,2,3 long 类型64 bit位
            //最后0xFFFFFFFFL;保证4字节位表示数值。至关于Ingter型数值。因此hash环的值域是[0,Integer.max_value]
            //每次取digest4个字节（|操做），组成4字节的数值。
            //当number 为 0,1,2,3时，分别对应digest第
            // 1，2,3,4;
            // 5,6,7，8；
            // 9,10,11,12;
            // 13,14,15,16;字节
            //4批
            return (
                    (
                     //digest的第4(number 为 0时),8(number 为 1),12(number 为 2),16(number 为 3)字节，&0xFF后，左移24位
                     (long) (digest[3 + number * 4] & 0xFF) << 24
                    )
                    |(
                     //digest的第3,7,11,15字节，&0xFF后，左移16位
                     (long) (digest[2 + number * 4] & 0xFF) << 16
                    )
                    |(
                     //digest的第2,6,10,14字节，&0xFF后，左移8位
                      (long) (digest[1 + number * 4] & 0xFF) << 8
                    )
                    |(
                    //digest的第1,5,9,13字节，&0xFF
                      digest[number * 4] & 0xFF
                    )
                    )
                    & 0xFFFFFFFFL;
        }
        //返回16字节总共128bit位的MD5指纹签名byte[]。
        private byte[] md5(String value) {
            MessageDigest md5;
            try {
                md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
            } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
                throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
            }
            md5.reset();
            byte[] bytes;
            try {
                bytes = value.getBytes("UTF-8");
            } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
            }
            md5.update(bytes);
            return md5.digest();
        }

    }

}