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memcached的总结和分布式一致性hash
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当前很多大型的web系统为了减轻数据库服务器负载，会采用memchached作为缓存系统以提高响应速度。
目录： （）
memchached简介
hash
取模
一致性hash
虚拟节点
源码解析
参考资料
1. memchached简介
memcached是一个开源的高性能分布式内存对象缓存系统。
其实思想还是比较简单的，实现包括server端（memcached开源项目一般只单指server端）和client端两部分:
server端本质是一个in-memory key-value store，通过在内存中维护一个大的hashmap用来存储小块的任意数据，对外通过统一的简单接口（memcached protocol）来提供操作。
client端是一个library，负责处理memcached protocol的网络通信细节，与memcached server通信，针对各种语言的不同实现分装了易用的API实现了与不同语言平台的集成。
web系统则通过client库来使用memcached进行对象缓存。
2. hash
memcached的分布式主要体现在client端，对于server端，仅仅是部署多个memcached server组成集群，每个server独自维护自己的数据（互相之间没有任何通信），通过daemon监听端口等待client端的请求。
而在client端，通过一致的hash算法，将要存储的数据分布到某个特定的server上进行存储，后续读取查询使用同样的hash算法即可定位。
client端可以采用各种hash算法来定位server：
取模
最简单的hash算法
targetServer = serverList[hash(key) % serverList.size]
直接用key的hash值（计算key的hash值的方法可以自由选择，比如算法CRC32、MD5,甚至本地hash系统，如java的hashcode）模上server总数来定位目标server。这种算法不仅简单，而且具有不错的随机分布特性。
但是问题也很明显，server总数不能轻易变化。因为如果增加/减少memcached server的数量，对原先存储的所有key的后续查询都将定位到别的server上，导致所有的cache都不能被命中而失效。
一致性hash
为了解决这个问题，需要采用一致性hash算法（consistent hash）
相对于取模的算法，一致性hash算法除了计算key的hash值外，还会计算每个server对应的hash值，然后将这些hash值映射到一个有限的值域上（比如0~2^32）。通过寻找hash值大于hash(key)的最小server作为存储该key数据的目标server。如果找不到，则直接把具有最小hash值的server作为目标server。
为了方便理解，可以把这个有限值域理解成一个环，值顺时针递增。
如上图所示，集群中一共有5个memcached server，已通过server的hash值分布到环中。
如果现在有一个写入cache的请求，首先计算x=hash(key)，映射到环中，然后从x顺时针查找，把找到的第一个server作为目标server来存储cache，如果超过了2^32仍然找不到，则命中第一个server。比如x的值介于A~B之间，那么命中的server节点应该是B节点
可以看到，通过这种算法，对于同一个key，存储和后续的查询都会定位到同一个memcached server上。
那么它是怎么解决增/删server导致的cache不能命中的问题呢？
假设，现在增加一个server F，如下图
此时，cache不能命中的问题仍然存在，但是只存在于B~F之间的位置（由C变成了F），其他位置（包括F~C）的cache的命中不受影响（删除server的情况类似）。尽管仍然有cache不能命中的存在，但是相对于取模的方式已经大幅减少了不能命中的cache数量。
虚拟节点
但是，这种算法相对于取模方式也有一个缺陷：当server数量很少时，很可能他们在环中的分布不是特别均匀，进而导致cache不能均匀分布到所有的server上。
如图，一共有3台server – 1，2，4。命中4的几率远远高于1和2。
为解决这个问题，需要使用虚拟节点的思想：为每个物理节点（server）在环上分配100～200个点，这样环上的节点较多，就能抑制分布不均匀。
当为cache定位目标server时，如果定位到虚拟节点上，就表示cache真正的存储位置是在该虚拟节点代表的实际物理server上。
另外，如果每个实际server的负载能力不同，可以赋予不同的权重，根据权重分配不同数量的虚拟节点。
// 采用有序map来模拟环
this.consistentBuckets = new TreeMap();
MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5来计算key和server的hash值
// 计算总权重
if ( this.totalWeight for ( int i = 0; i this.weights.length; i++ )
this.totalWeight += ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];
} else if ( this.weights == null ) {
this.totalWeight = this.servers.length;
}
// 为每个server分配虚拟节点
for ( int i = 0; i servers.length; i++ ) {
// 计算当前server的权重
int thisWeight = 1;
if ( this.weights != null this.weights[i] != null )
thisWeight = this.weights[i];
// factor用来控制每个server分配的虚拟节点数量
// 权重都相同时，factor=40
// 权重不同时，factor=40*server总数*该server权重所占的百分比
// 总的来说，权重越大，factor越大，可以分配越多的虚拟节点
double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );
for ( long j = 0; j factor; j++ ) {
// 每个server有factor个hash值
// 使用server的域名或IP加上编号来计算hash值
// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor个数据用来生成hash值：
// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor
byte[] d = md5.digest( ( servers[i] + "-" + j ).getBytes() );
// 每个hash值生成4个虚拟节点
for ( int h = 0 ; h 4; h++ ) {
Long k =
((long)(d[3+h*4]0xFF) 24)
| ((long)(d[2+h*4]0xFF) 16)
| ((long)(d[1+h*4]0xFF) 8 )
| ((long)(d[0+h*4]0xFF));
// 在环上保存节点
consistentBuckets.put( k, servers[i] );
}
}
// 每个server一共分配4*factor个虚拟节点
}
// 采用有序map来模拟环
this.consistentBuckets = new TreeMap();
MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5来计算key和server的hash值
// 计算总权重
if ( this.totalWeight for ( int i = 0; i this.weights.length; i++ )
this.totalWeight += ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];
} else if ( this.weights == null ) {
this.totalWeight = this.servers.length;
}
// 为每个server分配虚拟节点
for ( int i = 0; i servers.length; i++ ) {
// 计算当前server的权重
int thisWeight = 1;
if ( this.weights != null this.weights[i] != null )
thisWeight = this.weights[i];
// factor用来控制每个server分配的虚拟节点数量
// 权重都相同时，factor=40
// 权重不同时，factor=40*server总数*该server权重所占的百分比
// 总的来说，权重越大，factor越大，可以分配越多的虚拟节点
double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );
for ( long j = 0; j factor; j++ ) {
// 每个server有factor个hash值
// 使用server的域名或IP加上编号来计算hash值
// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor个数据用来生成hash值：
// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor
byte[] d = md5.digest( ( servers[i] + "-" + j ).getBytes() );
// 每个hash值生成4个虚拟节点
for ( int h = 0 ; h 4; h++ ) {
Long k =
((long)(d[3+h*4]0xFF) 24)
| ((long)(d[2+h*4]0xFF) 16)
| ((long)(d[1+h*4]0xFF) 8 )
| ((long)(d[0+h*4]0xFF));
// 在环上保存节点
consistentBuckets.put( k, servers[i] );
}
}
// 每个server一共分配4*factor个虚拟节点
}
// 用MD5来计算key的hash值
MessageDigest md5 = MD5.get();
md5.reset();
md5.update( key.getBytes() );
byte[] bKey = md5.digest();
// 取MD5值的低32位作为key的hash值
long hv = ((long)(bKey[3]0xFF) 24) | ((long)(bKey[2]0xFF) 16) | ((long)(bKey[1]0xFF) 8 ) | (long)(bKey[0]0xFF);
// hv的tailMap的第一个虚拟节点对应的即是目标server
SortedMap tmap = this.consistentBuckets.tailMap( hv );
return ( tmap.isEmpty() ) ? this.consistentBuckets.firstKey() : tmap.firstKey();
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普通的Web开发，常用的模式就是用户登录之后，登录状态信息保存在Session中，用户一些常用的热数据保存在文件缓存中，用户上传的附件信息保存在Web服务器的某个目录上。这种方式对于一般的Web应用，使用很方便，完全能够胜任。但是对于高并发的企业级网站，就应付不了了。需要采用Web集群实现负载均衡。
使用Web集群方式部署之后，首要调整的就是用户状态信息与附件信息。用户状态不能再保存到Session中，缓存也不能用本地Web服务器的文件缓存，以及附件，也不能保存在Web服务器上了。因为要保证集群里面的各个Web服务器，状态完全一致。因此，需要将用户状态、缓存等保存到专用的缓存服务器，比如Memcache。附件需要保存到云存储中。
Web负载均衡
Web负载均衡（Load Balancing），简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”，而采用恰当的分配方式，对于保护处于后端的Web服务器来说，非常重要。
负载均衡的策略有很多，我们从简单的讲起。
1. HTTP重定向
当用户发来请求的时候，Web服务器通过修改HTTP响应头中的Location标记来返回一个新的url，然后浏览器再继续请求这个新url，实际上就是页面重定向。通过重定向，来达到“负载均衡”的目标。
2. 反向代理负载均衡
反向代理服务的核心工作主要是转发HTTP请求，扮演了浏览器端和后台Web服务器中转的角色。因为它工作在HTTP层（应用层），也就是网络七层结构中的第七层，因此也被称为“七层负载均衡”。可以做反向代理的软件很多，比较常见的一种是Nginx。
Nginx是一种非常灵活的反向代理软件，可以自由定制化转发策略，分配服务器流量的权重等。反向代理中，常见的一个问题，就是Web服务器存储的session数据。
3. IP负载均衡
IP负载均衡服务是工作在网络层（修改IP）和传输层（修改端口，第四层），比起工作在应用层（第七层）性能要高出非常多。原理是，他是对IP层的数据包的IP地址和端口信息进行修改，达到负载均衡的目的。这种方式，也被称为“四层负载均衡”。常见的负载均衡方式，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虚拟服务），通过IPVS（IP Virtual Server，IP虚拟服务）来实现。
可以实现.
将数据库放在不同的服务器上,主页的不同模块可以单独访问自己所需要的数据库,以减轻单独一个服务器的压力.
既可以每个模块都是不同数据库,也可以同个模块不同数据库,但这样没什么意思.
实际上,现在网络带宽大,服务器性能也好,再加以磁盘阵列保证数据.如果吞吐量大得惊人,没必要用分布式的,必竟维护比较麻烦.
象很多网络游戏在线人数那么多,或者象天涯猫扑那样,才需要用分布式,普通网站就几乎都用集中式的.
当前做分布式的厂商有几家，我知道比较出名的有“华为云分布式数据库DDM”和“阿里云分布式数据库”，感兴趣可以自行搜素了解下。
分布式数据库的几点概念可以了解一下。
数据分库：
以表为单位，把原有数据库切分成多个数据库。切分后不同的表存储在不同的数据库上。
以表中的数据行记录为单位，把原有逻辑数据库切分成多个物理数据库分片，表数据记录分布存储在各个分片上。
路由分发：
在分布式数据库中，路由的作用即将SQL语句进行解析，并转发到正确的分片上，保证SQL执行后得到正确的结果，并且节约QPS资源。
读写分离：
数据库中对计算和缓存资源消耗较多的往往是密集或复杂的SQL查询。当系统资源被查询语句消耗，反过来会影响数据写入操作，进而导致数据库整体性能下降，响应缓慢。因此，当数据库CPU和内存资源占用居高不下，且读写比例较高时，可以为数据库添加只读数据库。