接上篇https://my.oschina.net/u/146130/blog/1572870说

这篇说dubbo一致性hash负载均衡策略。要先大致了解下，什么是一直性hash算法。
一致性hash算法最早是用来解决，分布式缓存在有节点变动（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，尽量把负载的变化（加负，减负）均摊到每一个节点。
而没有接点变化时，一直性hash本身就是基本均衡（看hash函数）的负载策略。
基于dubbo一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
我们以3个服务提供者（invoker1,invoker2,invoker3）,每个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(一个或者多个连接后)hash后得到的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(一个或者多个连接后)hash后得到的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.每个方法一个选择器。private final ConcurrentMap<String, ConsistentHashSelector<?>> selectors = new ConcurrentHashMap<String, ConsistentHashSelector<?>>();@SuppressWarnings("unchecked")@Overrideprotected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {//接口名.方法名称为keyString 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，就创建新选择器放入map中selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, invocation.getMethodName(), identityHashCode));selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);}//通过选择器的select方法，返回选中的invokerreturn selector.select(invocation);}private static final class ConsistentHashSelector<T> {//hash 环（值域）中，某些值(所有虚拟节点数)到虚拟节点的映射。private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers;//每个invoker 需要虚拟的节点数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);//获取需要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//每个再分别，hash 4次，（这样每个机器就虚拟了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());//对拼接后的参数做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;//如果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()) {//如果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invokerinvoker = virtualInvokers.get(key);return invoker;}
//hash 算法，也很关键private long hash(byte[] digest, int number) {//number可以是，0,1,2,3 long 类型64 bit位//最后0xFFFFFFFFL;保证4字节位表示数值。相当于Ingter型数值。所以hash环的值域是[0,Integer.max_value]//每次取digest4个字节（|操作），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，&0xFFdigest[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();}}}