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　　服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo，Agent数量 不受限

　　实现负载均衡是后端领域一个重要的话题，一致性哈希算法是实现服务器负载均衡的方法之一，你很可能已在一些远程服务框架中使用过它。下面我们尝试一下自己实现一致性哈希算法。

　　3.封装操作zookeeper和发布远程服务的接口供自己调用, 本案例中发布远程服务使用Java自身提供的rmi包完成, 如果没有了解过可以参考这篇

　　重温一遍模拟的过程: 首先分别在7777, 8888, 9999端口启动了3台服务器. 然后启动客户端进行访问. 7777, 8888端口的两台服务器设置性能指数为1000, 而9999端口的服务器性能指数设置为300。

　　在客户端运行期间, 我手动关闭了8888端口的服务器, 客户端正常打印出服务器变化信息。此时理论上不会有访问被路由到8888端口的服务器。当我重新启动8888端口服务器时, 客户端打印出服务器变化信息, 访问能正常到达8888端口服务器。

　　从测试数据可以看出, 不管是8888端口服务器宕机之前, 还是宕机之后, 三台服务器接收的访问量和性能指数成正比，成功地验证了一致性哈希算法的负载均衡作用。

　　初识一致性哈希算法的时候, 对这种奇特的思路佩服得五体投地。但是一致性哈希算法除了能够让后端服务器实现负载均衡, 还有一个特点可能是其他负载均衡算法所不具备的。

　　这个特点是基于哈希函数的, 我们知道通过哈希函数, 固定的输入能够产生固定的输出. 换句话说, 同样的请求会路由到相同的服务器. 这点就很牛逼了, 我们可以结合一致性哈希算法和缓存机制提供后端服务器的性能。

　　比如说在一个分布式系统中, 有一个服务器集群提供查询用户信息的方法, 每个请求将会带着用户的uid到达, 我们可以通过哈希函数进行处理(从上面的演示代码可以看到, 这点是可以轻松实现的), 使同样的uid路由到某个独定的服务器. 这样我们就可以在服务器上对该的uid背后的用户信息进行缓存, 从而减少对数据库或其他中间件的操作, 从而提高系统效率。

　　当然如果使用该策略的话, 你可能还要考虑缓存更新等操作, 但作为一种优良的策略, 我们可以考虑在适当的场合灵活运用。

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