一致性哈希目标节点的计算验证逻辑

https://www.cnblogs.com/zhjh256/p/6634138.html介绍了一致性哈希的原理，本文进一步附加如何计算的问题。

附：一致性哈希计算目标节点的公式（之前为了满足测试要求可验证整理）

设：

1、物理节点数从1-10，通过dyn.spring.shardingDataSourceStart和dyn.spring.shardingDataSourceEnd设置。

2、每个物理节点关联100个虚拟节点（内部实现约定），共1000个虚拟节点。

3、哈希算法为FNV 32位散列函数（内部实现约定），返回正整型。

//FNV1_32_HASH算法

@Override

public Integer hash(String key) {

 

    final int p = 16777619;

    int hash = (int)2166136261L;

    for (int i = 0; i < key.length(); i++)

        hash = (hash ^ key.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;

}

 

4、以物理节点为外层循环、虚拟节点数为内层循环，计算出虚拟节点和物理节点的有序映射关系Map<虚拟节点id，物理节点id>，虚拟节点的key为：哈希("分片节点数据源.name"-"其相对位置（从1开始）"+虚拟节点编号)。

哈希值计算：

1、应用哈希算法到key，得到hashValue；

2、如果映射关系Map<虚拟节点id，物理节点id>中包含hashValue，返回物理节点；

3、如果映射关系Map<虚拟节点id，物理节点id>中不包含hashValue，则：

     a. 返回虚拟节点id大于hashValue的子视图tailMap；

     b. 如果子视图tailMap不为空，则返回第一个大于hashValue的虚拟节点；否则映射到Map<虚拟节点id，物理节点id>的第一个虚拟节点；

     c. 根据b的结果，返回物理节点。

 不少文章提到了一致性哈希在java中的实现treemap，可全文没见键treemap，不知道如何蹭的。