Memcached笔记之分布式算法(idv2.com)

1.根据余数进行分散：离散度高，但是增加或者移除服务器的时候，缓存充足的代价非常大。添加服务器后，余数就会产生巨变，这样就无法获取与保存时相同的服务器，从而音像缓存的命中率。

2.Consistent Hashing：求出memcached服务器节点的哈希值，然后将其配置到0~2^32的圆上，然后用同样的方法求出存储数据的键的哈希，并映射到圆上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。如果超过2^32仍然找不到服务器，就会保存到第一胎memcached服务器上。

这样在添加一台服务器，只有在continuum上增加服务器的地点逆时针方向的第一胎服务器的键会受到影响，最大程度地抑制了键的重新分布。而且，有的Consistent Hashing的实现方法还采用了虚拟节点的思想。使用一般的hash函数的话，服务器的映射地点的分布非常不均匀。因此，使用虚拟节点的思想，为每个物理节点（服务器）在continuum上分配100~200个点。这样就能抑制分布不均匀，最大限度地减小服务器增减时的缓存重新分布。

    由服务器台数（n）和增加的服务器台数（m）计算增加服务器后的命中率计算公式：(1 ­ n/(n+m)) * 100