基于Python实现Hash算法

# 1.需要记录的数据
records = [[1,50],[2,6],[3,47],[4,8],[5,9],[6,100]] # 数据键为日期，值为销售数量
# 2.定义存放的地址和数据
Sadress1 = {'192.168.1.1':1}
Sadress2 = {'192.168.1.2':2}
Sadress3 = {'192.168.1.3':4}
Sadress4 = {'192.168.1.4':6}

# 数据长度定义为
n = 20

# 判断哈希值，分段为0-1-2-4-6
for one in records:
    if one[0] % n <= Sadress1['192.168.1.1']: 
        Sadress1[one[0]]=one[1]
    elif one[0] % n <= Sadress2['192.168.1.2']:
        Sadress2[one[0]] = one[1]
    elif one[0] % n <= Sadress3['192.168.1.3']:
        Sadress3[one[0]] = one[1]
    elif one[0] % n <= Sadress4['192.168.1.4']:
        Sadress4[one[0]] = one[1]

print(Sadress1)
print(Sadress2)
print(Sadress3)
print(Sadress4)

import hashlib # 导入带shal（）哈希算法的函数库
class CHash(object):
    def __init__(self,nodes=None,v_num=2):# nodes节点存放节点地址，V-num一个节点对应,# 默认节点是为2
        self._v_num = v_num # 一个节点对应存放节点地址
        self._vNode_IP = {} #　用于虚拟节点的hash值与node的对应关系
        self._vNodeAdd = [] # 用于存放所有的虚拟节点的hash值，这里需要保持排序
        for node in nodes:
            self.addNode(node)
        print('\n虚拟节点哈希值升序排列：\n',self._vNodeAdd) # 对虚拟节点哈希地址进行从小到大排序

    # 1 建立虚拟节点环，顺序排列
    def addNode(self,node):
        for i in range(self._v_num):
            vNodeStr = '%s%s'%(node ,i) # 根据虚拟节点，为每个节点建立虚拟节点
            key = self._gen_key(vNodeStr) # 产生虚拟节点IP地址，服务器节点IP+i
            print('虚拟节点字符串',vNodeStr,'对应哈希值',key)
            self._vNode_IP[key] = node # 虚拟节点哈希地址为键，节点为IP地址为值
            self._vNodeAdd.append(key) # 对应虚拟节点哈希地址进行独立储存
            self._vNodeAdd.sort()
    # 2 删除退出节点地址及对应的虚拟地址
    def Del_Node(self,node): # 删除退出节点地址及对应的虚拟地址
        for i in range(self._v_num):
            vNodeStr = '%s%s'%(node,i)
            key = self._gen_key(vNodeStr)  # 产生虚拟节点的哈希地址
            del self._vNode_IP[key] # 通过哈希地址删除字典里面的虚拟节点信息
            self._vNodeAdd.remove(key) # 删除虚拟节点的哈希地址
    # 3 返回数据储存对应的服务器地址
    def dataNode(self,data):
        if self._vNodeAdd: # 虚拟节点的哈希地址列表不为空
            key = self._gen_key(data) # 产生业务数据对应的哈希地址
            print(data,'哈希地址',key)
            for node_key in self._vNodeAdd: # 获取虚拟节点的哈希地址
                if key <= node_key: # 业务数据的哈希地址<= 当前虚拟节点的哈希地址
                    return self._vNode_IP[node_key] # 返回当前虚拟节点哈希地址对应节点IP
            return self._vNodeAdd[self._vNodeAdd[0]] # 如果业务数据的哈希值超过所有节点的地址，则归入并返回第一个IP地址

        else:
            return None # 没有节点

    # 4 通过shal()产生哈希值
    @staticmethod # 装饰器
    def _gen_key(key_str):
        Hash_value = hashlib.sha1(key_str.encode('utf-8')).hexdigest()

        return Hash_value

# 测试
C_H = CHash(['192.168.1.1','192.168.1.2','192.168.1.3','192.168.1.4'])
data =['Mike','Margge','Maria']
print('\n正常情况下，存储数据时，归入的节点地址：')
print(data[0]+'存入的节点IP地址：',C_H.dataNode(data[0]))
print(data[1]+'存入的节点IP地址：',C_H.dataNode(data[1]))
print(data[2]+'存入的节点IP地址：',C_H.dataNode(data[2]))
# 192.168.2.1删除节点
print('\n192.168.1.2节点脱离分布式系统的情况：')
C_H.Del_Node('192.168.1.2') # 删除节点
print(data[0]+'存入的节点IP地址：',C_H.dataNode(data[0]))
print(data[1]+'存入的节点IP地址：',C_H.dataNode(data[1]))
print(data[2]+'存入的节点IP地址：',C_H.dataNode(data[2]))