# 第12天：实现哈希路由策略

## 📚 今日目标

1. 实现DBRouterStrategyHashCode类
2. 理解哈希算法的实现
3. 理解路由计算的逻辑
4. 实现DBRouterBase基类

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## 🛠️ 实践任务1：实现DBRouterStrategyHashCode

### 步骤1：创建DBRouterStrategyHashCode类

在 `src/main/java/cn/bugstack/middleware/db/router/strategy/impl/` 目录下创建 `DBRouterStrategyHashCode.java`：

```java
package cn.bugstack.middleware.db.router.strategy.impl;

import cn.bugstack.middleware.db.router.DBRouterConfig;
import cn.bugstack.middleware.db.router.DBContextHolder;
import cn.bugstack.middleware.db.router.strategy.IDBRouterStrategy;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * 哈希路由策略
 * 
 * 使用hashCode计算路由
 * 
 * @author 小傅哥
 */
public class DBRouterStrategyHashCode implements IDBRouterStrategy {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DBRouterStrategyHashCode.class);

    private DBRouterConfig dbRouterConfig;

    public DBRouterStrategyHashCode(DBRouterConfig dbRouterConfig) {
        this.dbRouterConfig = dbRouterConfig;
    }

    @Override
    public void doRouter(String dbKeyAttr) {
        int size = dbRouterConfig.getDbCount() * dbRouterConfig.getTbCount();
        
        // 哈希计算
        int idx = (size - 1) & (dbKeyAttr.hashCode() ^ (dbKeyAttr.hashCode() >>> 16));
        
        // 计算库索引和表索引
        int dbIdx = idx / dbRouterConfig.getTbCount() + 1;
        int tbIdx = idx % dbRouterConfig.getTbCount() + 1;
        
        // 设置到ThreadLocal
        setDBKey(dbIdx);
        setTBKey(tbIdx);
        
        logger.debug("数据库路由 dbIdx: {} tbIdx: {}", dbIdx, tbIdx);
    }

    @Override
    public void setDBKey(int dbIdx) {
        DBContextHolder.setDBKey(String.format("%02d", dbIdx));
    }

    @Override
    public void setTBKey(int tbIdx) {
        DBContextHolder.setTBKey(String.format("%02d", tbIdx));
    }

    @Override
    public int dbCount() {
        return dbRouterConfig.getDbCount();
    }

    @Override
    public int tbCount() {
        return dbRouterConfig.getTbCount();
    }

    @Override
    public void clear() {
        DBContextHolder.clearDBKey();
        DBContextHolder.clearTBKey();
    }
}
```

### 代码解释

1. **哈希计算**：
   ```java
   int idx = (size - 1) & (dbKeyAttr.hashCode() ^ (dbKeyAttr.hashCode() >>> 16));
   ```
   - 使用HashMap的哈希算法
   - `hashCode ^ (hashCode >>> 16)`：扰动函数，减少哈希冲突
   - `(size - 1) &`：取模运算（size必须是2的幂）

2. **计算库和表索引**：
   ```java
   int dbIdx = idx / tbCount + 1;  // 库索引（从1开始）
   int tbIdx = idx % tbCount + 1;  // 表索引（从1开始）
   ```

3. **设置到ThreadLocal**：
   - 格式化为两位数字（01, 02, ...）
   - 设置到DBContextHolder

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## 🛠️ 实践任务2：实现DBRouterBase基类

### 步骤1：创建DBRouterBase类

在 `src/main/java/cn/bugstack/middleware/db/router/` 目录下创建 `DBRouterBase.java`：

```java
package cn.bugstack.middleware.db.router;

/**
 * 数据库路由基类
 * 
 * 用于存储表索引信息
 * 
 * @author 小傅哥
 */
public class DBRouterBase {

    private String tbIdx;

    public String getTbIdx() {
        return tbIdx;
    }

    public void setTbIdx(String tbIdx) {
        this.tbIdx = tbIdx;
    }
}
```

### 使用场景

这个基类可以用于：
- 实体类继承，自动获取表索引
- 查询条件中指定表索引

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## 🎓 知识点拓展

### 拓展1：哈希算法的选择

**为什么用HashMap的哈希算法？**

```java
// HashMap的哈希算法
int hash = key.hashCode() ^ (key.hashCode() >>> 16);
int index = (n - 1) & hash;
```

**优点**：
- ✅ 分布均匀
- ✅ 减少冲突
- ✅ 性能好

**其他哈希算法**：
- MD5：安全性高，但性能差
- SHA：安全性高，但性能差
- CRC32：性能好，但分布可能不均匀

### 拓展2：取模运算的优化

**传统取模**：
```java
int index = hashCode % size;  // 慢
```

**位运算取模**（size是2的幂）：
```java
int index = (size - 1) & hashCode;  // 快
```

**为什么快？**
- 位运算比除法快
- 但要求size必须是2的幂

### 拓展3：哈希冲突处理

**问题**：不同的key可能计算出相同的索引

**解决方案**：
1. **开放地址法**：找下一个空位置
2. **链地址法**：用链表存储冲突的元素
3. **再哈希法**：用另一个哈希函数

**我们的项目**：
- 使用哈希算法，冲突概率低
- 如果冲突，数据会分布到不同的库表
- 这是可以接受的

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## ✅ 今日检查清单

- [ ] 实现了DBRouterStrategyHashCode类
- [ ] 理解了哈希算法的实现
- [ ] 理解了路由计算的逻辑
- [ ] 实现了DBRouterBase基类
- [ ] 理解了哈希冲突的处理
- [ ] 完成了拓展阅读

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## 🎯 明日预告

明天我们将完善AOP切面：
- 完善DBRouterJoinPoint类
- 处理类级别注解
- 处理异常情况

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## 💡 思考题

1. 为什么用HashMap的哈希算法？
2. 位运算取模为什么比除法快？
3. 如何处理哈希冲突？

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## 📚 参考资源

- [HashMap源码分析](https://www.baeldung.com/java-hashmap)
- [哈希算法原理](https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_function)
- [位运算优化](https://www.baeldung.com/java-bitwise-operators)