这个库提供了一个一致的哈希函数，它同时实现了一致性和一致性。
关于这个概念的详细信息，您应该查看以下资源 :

Overview

在这个包的上下文中，键分布在分区之间，分区也分布在成员之间。

当你创建一个新的一致实例或调用Add/Remove:

  • 成员名被散列并插入到散列环中，
  • 平均负荷由本文定义的算法计算，
  • 分区通过散列分区id分布在成员之间，它们都不会超过平均负载。

不能超过平均负载。因此，如果在尝试添加新成员时，所有成员都以最大加载量加载，它就会恐慌。

当你想通过调用LocateKey来定位一个键时:

  • 键(字节片)被哈希，
  • 哈希的结果是mod分区的数量，
  • 这个模的结果- MOD(哈希结果，分区计数)-是键将位于的分区
  • 在调用LocateKey之前，分区的所有者已经确定。因此它立即返回分区所有者。

没有内存是由一致分配的，除非当你想要定位一个键时哈希。

注意，创建后不能更改分区的数量。

Install

使用正确配置的Go环境:
go get github.com/buraksezer/consistent

你会在examples文件夹中找到一些有用的用法示例。

Configuration

  1. type Config struct {
  2.     // Hasher is responsible for generating unsigned, 64 bit hash of provided byte slice.
  3.     //哈希器负责生成所提供的字节片的无符号64位哈希
  4.     Hasher Hasher
  6.     // Keys are distributed among partitions. Prime numbers are good to
  7.     // distribute keys uniformly. Select a big PartitionCount if you have
  8.     // too many keys.
  9.     //键分布在分区之间。 质数对于均匀分配密钥是很好的。 如果你有太多的键，选择一个大的PartitionCount。  
  10.     PartitionCount int
  12.     // Members are replicated on consistent hash ring. This number controls
  13.     // the number each member is replicated on the ring.
  14.     //成员在一致的散列环上复制。 这个号码控制每个成员在环上复制的号码。
  15.     ReplicationFactor int
  17.     // Load is used to calculate average load. See the code, the paper and Google's 
  18.     // blog post to learn about it.
  19.     //负载用于计算平均负载。 请参阅代码、论文和谷歌的博客文章来了解它。  
  20.     Load float64
  21. }

任何哈希算法都可以用作实现哈希接口的哈希器。请查看示例部分的示例。

Usage

LocateKey函数在集群中为你的key找到一个成员:

  1. // With a properly configured and initialized consistent instance
  2. // 使用正确配置和初始化的一致实例
  3. key := []byte("my-key")
  4. member := c.LocateKey(key)

它返回您之前添加的成员的线程安全副本。

第二个最常用的函数是GetClosestN。

  1. // With a properly configured and initialized consistent instance
  3. key := []byte("my-key")
  4. members, err := c.GetClosestN(key, 2)

这可能有助于找到存储密钥的备份节点。