C++一致性哈希详解（手把手教你实现分布式系统中的负载均衡）

为什么需要一致性哈希？

假设你有 4 台缓存服务器，使用普通哈希 hash(key) % 4 来分配数据。如果第 3 台服务器宕机，你需要改为 hash(key) % 3，这会导致约 75% 的数据需要重新分配！而在 分布式系统负载均衡场景中，这种大规模迁移是不可接受的。

一致性哈希通过引入“虚拟节点”机制，不仅解决了节点变动带来的大规模重映射问题，还实现了更均匀的负载分布。

C++ 哈希环实现步骤

我们将使用 C++ 标准库中的 std::map 来模拟哈希环（因为 map 是有序的，天然支持环形查找）。以下是完整实现：

#include <iostream>#include <map>#include <vector>#include <string>#include <functional>#include <sstream>class ConsistentHash {private:    std::map<uint32_t, std::string> circle; // 哈希环：哈希值 -> 节点名    std::hash<std::string> hasher;          // C++ 内置字符串哈希函数    int virtualNodes;                       // 每个物理节点对应的虚拟节点数public:    ConsistentHash(int vnodes = 100) : virtualNodes(vnodes) {}    // 添加物理节点    void addNode(const std::string& node) {        for (int i = 0; i < virtualNodes; ++i) {            std::ostringstream key;            key << node << "#" << i;            uint32_t hash = hasher(key.str());            circle[hash] = node;        }    }    // 删除物理节点    void removeNode(const std::string& node) {        for (int i = 0; i < virtualNodes; ++i) {            std::ostringstream key;            key << node << "#" << i;            uint32_t hash = hasher(key.str());            circle.erase(hash);        }    }    // 获取 key 对应的节点    std::string getNode(const std::string& key) {        if (circle.empty()) {            return "";        }        uint32_t hash = hasher(key);        // 在 map 中查找第一个 >= hash 的节点        auto it = circle.lower_bound(hash);        if (it == circle.end()) {            // 如果没找到，说明 key 的哈希值最大，顺时针回到开头            it = circle.begin();        }        return it->second;    }};

代码解析

• 哈希环结构：使用 std::map<uint32_t, std::string> 存储虚拟节点的哈希值到物理节点名的映射。
• 虚拟节点：每个物理节点生成多个虚拟节点（如 100 个），以提高负载均衡性。例如 "server1#0", "server1#1" 等。
• 查找逻辑：对 key 计算哈希后，使用 lower_bound 找到顺时针方向第一个虚拟节点，即为目标服务器。

测试我们的实现

int main() {    ConsistentHash ch(50); // 每个节点50个虚拟节点    // 添加服务器节点    ch.addNode("server1");    ch.addNode("server2");    ch.addNode("server3");    // 测试几个 key 的分配    std::vector<std::string> keys = {"user:1001", "user:1002", "order:2001", "product:3001"};    for (const auto& key : keys) {        std::cout << key << " => " << ch.getNode(key) << std::endl;    }    // 模拟 server2 宕机    std::cout << "\nRemoving server2...\n";    ch.removeNode("server2");    for (const auto& key : keys) {        std::cout << key << " => " << ch.getNode(key) << std::endl;    }    return 0;}

运行这段代码，你会发现大多数 key 在移除 server2 后仍保持原分配，只有原本落在 server2 上的 key 被重新分配到下一个节点——这正是 一致性哈希算法教程希望你理解的核心优势！

总结

通过本教程，你已经掌握了如何用 C++ 实现一个简单但功能完整的一致性哈希系统。这项技术广泛应用于 Redis 集群、Memcached、分布式数据库等场景，是构建高可用、可扩展系统的基石。

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