java 中 TreeMap的实现原理。
- 有序的Key-value 集合,通过红黑树实现;
- 遍历时元素按照键key的自然顺序进行排序,也可以创建映射时提供的 Comparator 进行排序,具体取决于使用的构造方法
- TreeMap的基本操作 containsKey、get、put 和 remove 的时间复杂度是 log(n)
- 一致性Hash算法
//创建TreeMap对象:
TreeMap<String,Integer> treeMap = new TreeMap<String,Integer>();
//新增元素:
treeMap.put("hello",1);
treeMap.put("world",2);
treeMap.put("my",3);
treeMap.put("name",4);
//遍历元素, 按照key排序
Set<Map.Entry<String,Integer>> entrySet = treeMap.entrySet();
for(Map.Entry<String,Integer> entry : entrySet){
String key = entry.getKey();
Integer value = entry.getValue();
System.out.println("TreeMap元素的key:"+key+",value:"+value);
}
String firstKey = treeMap.firstKey();//获取集合内第一个元素
String lastKey =treeMap.lastKey();//获取集合内最后一个元素
String lowerKey =treeMap.lowerKey("jiaboyan");//获取集合内的key小于"jiaboyan"的第一个key
String ceilingKey =treeMap.ceilingKey("jiaboyan");//获取集合内的key大于等于"jiaboyan"的第一个key
参考 [红黑树](../Tree/9-红黑树\ R-B\ tree/红黑树.md)
一致性Hash算法解决的问题是: 数据均匀的分片存储在不同的机器节点上,且在机器节点上发送增删时 (扩容或者缩容时) ,最少数据集的映射(rehash) 规则发生改变。
简单说下原理:
treeMap 中 key 是 机器节点node 的 hash值, value 是机器节点 IP:port ; 使用TreeMap的 ceilingKey(hash) 这个 API 可以获得 第一个大于 这个 hash值的 节点
public class Demo {
private static String[] servers = {“ip1”, “1p2”, “ip3"};
private TreeMap treeMap; //
/* 一个数据key,会被分片到哪个机器上 */
public String shardingServer(String key) {
int dataHash = hash(key);
//怎么找大于 data_hash 值 的第一个节点? 借助 TreeMap 结构
String node = getServer(dataHash)
return node;
}
/* hash 函数*/
public int hash(String key){
}
//寻找第一个大于 hash 值的 node
private String getServer(String hash) {
return treeMap.ceilingKey(hash)
}
}