Problem
在 Consistent Hashing I 中我们介绍了一个比较简单的一致性哈希算法，这个简单的版本有两个缺陷：
- 增加一台机器之后，数据全部从其中一台机器过来，这一台机器的读负载过大，对正常的服务会造成影响。
- 当增加到3台机器的时候，每台服务器的负载量不均衡，为1:1:2。
为了解决这个问题，引入了 micro-shards 的概念，一个更好的算法是这样：
- 将 360° 的区间分得更细。从 0~359 变为一个 0 ~ n-1 的区间，将这个区间首尾相接，连成一个圆。
- 当加入一台新的机器的时候，随机选择在圆周中撒 k 个点，代表这台机器的 k 个 micro-shards。
- 每个数据在圆周上也对应一个点，这个点通过一个 hash function 来计算。
- 一个数据该属于那台机器负责管理，是按照该数据对应的圆周上的点在圆上顺时针碰到的第一个 micro-shard 点所属的机器来决定。
n 和 k在真实的 NoSQL 数据库中一般是 2^64 和 1000。
请实现这种引入了 micro-shard 的 consistent hashing 的方法。主要实现如下的三个函数：
- create(int n, int k)
- addMachine(int machine_id) // add a new machine, return a list of shard ids.
- getMachineIdByHashCode(int hashcode) // return machine id
Notice
当 n 为 2^64 时，在这个区间内随机基本不会出现重复。 当 n 为 2^64 时，在这个区间内随机基本不会出现重复。 但是为了方便测试您程序的正确性，n 在数据中可能会比较小，所以你必须保证你生成的 k 个随机数不会出现重复。 当 n 为 2^64 时，在这个区间内随机基本不会出现重复。 但是为了方便测试您程序的正确性，n 在数据中可能会比较小，所以你必须保证你生成的 k 个随机数不会出现重复。 LintCode并不会判断你addMachine的返回结果的正确性（因为是随机数），只会根据您返回的addMachine的结果判断你getMachineIdByHashCode结果的正确性。Example
create(100, 3) addMachine(1) >> [3, 41, 90] => 三个随机数 getMachineIdByHashCode(4) >> 1 addMachine(2) >> [11, 55, 83] getMachineIdByHashCode(61) >> 2 getMachineIdByHashCode(91) >> 1
Solution
class Solution {
private:
static int shardNum;
static int microShardNum;
static vector<int> shard2mach;
public:
// @param n a positive integer
// @param k a positive integer
// @return a Solution object
static Solution create(int n, int k) {
shardNum = n;
microShardNum = k;
shard2mach.resize(n);
for(int i = 0; i < n; i++) {
shard2mach[i] = -1;
}
}
// @param machine_id an integer
// @return a list of shard ids
vector<int> addMachine(int machine_id) {
srand(time(NULL));
int count = 0;
vector<int> ret;
while(count < microShardNum) {
int number = rand() % shardNum;
if (shard2mach[number] == -1) {
count++;
shard2mach[number] = machine_id;
ret.push_back(number);
}
}
return ret;
}
// @param hashcode an integer
// @return a machine id
int getMachineIdByHashCode(int hashcode) {
int i = hashcode;
while(true) {
if (i == shardNum) {
i = 0;
}
if (shard2mach[i] != -1) {
return shard2mach[i];
}
i++;
}
}
};
int Solution::shardNum;
int Solution::microShardNum;
vector<int> Solution::shard2mach;
