Memcached分布式算法

Memcached的分布式方式
Memcached是要给分布式的缓存系统，但是Memcached的分布式是基于客户端的方式，Memcached的各个服务端并不会进行互相通信以共享信息。
Memcached的分布式客户端
客户端通过SockIOPool的servers参数来配置服务器地址列表，通过weight参数配置每台服务器的权重。在分布式的Memcached中，一个key只能存放在一台Memcache服务器上，这样可以防止出现刷新不同步的情况，也可以节约内存空间。

Memcached分布式余数计算法

1. 根据传入的key值求得key的hashcode值 H。
2. 计算H值与服务器总台数（C)的余数M（M = H%C）
3. 将对象存入序号为M的服务器上。
   余数计算法的特点
   余数计算的方法简单，数据的分散性也相当优秀，但也有其缺点。那就是
   当添加或移除服务器时，缓存重组的代价相当巨大。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，从而影响缓存的命中率

Memcached分布式一致性Hash算法

1. 先算每台服务器（节点）的hash值，然后将这些值映射到一个0到2^32次方的圆上。
2. 计算存储数据的key的hash值，然后将这个值同样也映射到服务器分布的圆上，然后顺时针查找，将数据保存到查找到的第一个服务器。
   
   3.采用一致性Hash算法，这样在添加一个服务器节点的时候。就只会影响增加服务器的地点逆时针方向的第一台服务器受影响。
   
   4.一致性Hash最大限度地抑制了键的重新分布。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）在圆上分配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。
   5.采用一致性Hash算法的情况下，由N台服务器增加M台服务器后，缓存的命中率为（1-N/（N+M))*100.