当服务器的数据量和访问量很大的时候，我们可能需要寻找一种解决方案去解决诸如分布式、缓存优化的问题，这也是面试高级或资深服务器开发经常会遇到的问题。 我们先以一个例子来说明为什么要使用一致性哈希算法，这里以著名的开源缓存库memcache来说明： MemCache是什么 MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。MemCaChe是一个存储键值对的HashMap
今天我们就来看看工作和面试中经常被点名的算法，一致性hash算法，并且我会介绍它在实际的应用场景并用代码实现出来。
其中功能点1不够吸引人，PHP5版本之后，全线切OO编程，因此OO方法足够实现用户的直接使用，关键是功能点2。查阅资料可以得知，当网络抖动or部分服务临时不可用时，memcache扩展会主动的进行rehash，造成数据一致性问题，以一个简单的计数器（限流用）举例：
面临的问题 首先，只有存储型的组件，我们才会使用一致性hash；计算型的服务增删节点对整个任务一般没影响，所以负载均衡直接用random就可以。那么像redis、memcache怎么实现负载均衡的呢?
数据库专题（五）——Memcached技术 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、Slab分配算法保存数据 Memcached默认只能用1MB的存储空间，其在分配存储采用Slab算法，把1MB的固定大小内存划分成n块，称为一个slab页，每次向系统申请一个slab，并把其分为若干小块，称为chunk，分配给用户使用。 memcache设置每个chunk的大小共有40种，第一个chunk是80B，第二个开始每个是前面一个的1.25倍。但是为了更好利用空间，当chunk大小
一致性hash就是 计算每个分布式服务器落点的算法 假设，服务器都在一个线上或则环上，缓存请求落点顺时针寻找最近的服务器，这样的好处就是，如果一台服务器down了，只会影响一段缓存，其他的不受影响，加减服务器成本降到最低，如果是余数散列算法，只要down掉一台缓存失败率上升至少80%，所以memcache分布式，都是用一致性hash算法来计算服务器散列位置的，你用php的memcached扩展，add服务器，可以选择散列算法，默认是一致性hash，也可以选择余数。
网址：http://www.cnblogs.com/xrq730/p/4948707.html
在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求，起到负载均衡的作用。我们常想到的就是“哈希”，另外一个名词“一致性哈希”也经常被提起，甚至再面试中也会被经常被问。
一致性hash算法，是麻省理工学院1997年提出的一种算法，目前主要应用于分布式缓存当中。 一致性hash算法可以有效地解决分布式存储结构下动态增加和删除节点所带来的问题。 在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了一致性hash算法，可以说一致性hash算法是分布式系统负载均衡的首选算法。
四、php操作memcached 4.1、安装扩展 4.1.1、linux下安装扩展 PHP Memcache 扩展包下载地址：http://pecl.php.net/package-search.p
许多Web应用都将数据保存到MySQL这样的关系型数据库管理系统中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。 但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现数据库的负担加重、数据库响应恶化、 网站显示延迟等不良影响。分布式缓存是优化网站性能的重要手段，大量站点都通过可伸缩的服务器集群提供大规模热点数据缓存服务。通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，可以显著提高动态Web应用的速度和可扩展性。业界常用的有redis、memcached等，今天要讲的就是在python项目中如何使用memcached缓存服务。
关于一致性Hash算法，在我之前的博文中已经有多次提到了，MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分，对于为什么要使用一致性Hash算法和一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读。
是计算机中程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单元，是操作系统结构的基础。进程是一个执行中的程序
1.为什么需要一致性哈希？ 在分布式服务集群中如MemCache（一个内存中存在的Hashmap），需要提供存储元素object的路由算法，来计算其应该所在的服务器位置。假设服务器集群是一个数组int[n-1] （n为服务器个数） ,如果使用这样的hash算法： 路由到的服务器的数组位置：index = hash(object) / n; 当增加一个节点或者减少一个节点时，会导致大量元素路由的服务器位置改变，导致请求object落空。 2.一致性哈希算法 一致性哈希的基本原理就是在一个hash环上（如范围0-2^32-1）计算服务器节点的hash值，如果一个object要寻找应该路由的服务器节点，则计算其hash值，并在环上顺时针查找离它最近的节点。如图：
有趣的算法（四）——一致性Hash算法模拟redis集群 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 redis的集群，对key存储在哪个服务器的问题上，采用的是一致性hash的原理。本文试着实现一致性hash算法， 以模拟redis的集群。 一致性hash是一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，在memcache和redis中也使用广泛。 当redis采用集群（cluster）时，对于服务器的节点分配和数据存储位置就是采用一致性hash的方式
分布式缓存架构 先看架构： 图一 用户通过访问http服务器，然后访问应用服务器资源，应用服务器
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缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 一、缓存概述 缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 1.1缓存的原理 （1） 将数据写入/读取速度更快的存储（设备）； （2） 将数据缓存到离应用最近的位置； （3） 将数据缓存到离用户最近的位置。 1.2缓存分类 在分布式系统中，缓存的应用非常广泛，从部署角度有以下几个方面的缓存应用。
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。
今天我想先给大家科普下一致性哈希算法这块，因为我下一篇文章关于缓存的高可用需要用到这个，但是又不能直接在里面写太多的代码以及关于一致性hash原理的解读，这样会失去对于缓存高可用的理解而且会造成文章很长，有担心有些朋友还没接触过一致性哈希算法，所以，我就将它单独拎出来讲一下。
NoSQL、尤其是key-value NoSQL在日常开发中扮演了非常重要的角色，除非对于关系型数据或者事务之类的有着非常强的诉求，不妨就根据业务特点试一下NoSQL，现在市面上的NoSQL非常多，比如说 Redis、Tair、Rockes DB、MongoDB等，每种都有自己的特点。 本篇文章就K-V的NoSQL数据库展开描述，对于常用的Redis、LevelDB、Tair、美团KV实战等进行分析，在高可用、性能优化方面这些它们都做了哪些事情，我们之后应该如何做技术选型和设计，从这些组件中能得到哪些优秀共性。
Redis服务器是一个事件驱动程序，服务器需要处理以下两类事件：文件事件（服务器对套接字操作的抽象）和时间事件（服务器对定时操作的抽象）。Redis的定时机制就是借助时间事件实现的。 一个时间事件主要由以下三个属性组成：id：时间事件标识号；when：记录时间事件的到达时间；timeProc：时间事件处理器，当时间事件到达时，服务器就会调用相应的处理器来处理时间。一个时间事件根据时间事件处理器的返回值来判断是定时事件还是周期性事件。
Nginx的负载均衡功能依赖于 ngx_http_upstream_module，可用于定义由 proxy_pass, fastcgi_pass, uwsgi_pass, scgi_pass, memcached_pass, 和 grpc_pass 指令引用的服务器组；
一致性哈希用于解决分布式缓存系统中的数据选择节点存储问题和数据选择节点读取问题以及在增删节点后减少数据缓存的消失范畴，防止雪崩的发生。
memcached 虽然称为 “ 分布式 ” 缓存服务器，但服务器端并没有 “ 分布式 ” 功能。每个服务器都是完全独立和隔离的服务。 memcached 的分布式，则是完全由客户端程序库实现的。 这种分布式是 memcached 的最大特点。
1、轮询（默认） 每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 upstream backserver { server 192.168.0.14; server 192.168.0.15; }
github.com/golang/groupcache 存储的是kv结构，同是memcache作者出品.在放弃update/delete 的特性后，换来的是：Cluster 的能力，处理热点的能力。
一致性哈希算法（Consistent Hashing）最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出。简单来说，一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希空间环如下：
应用需要支撑大量并发量，但数据库的性能有限，所以使用缓存来减少数据库压力与提高访问性能。
来源：blog.csdn.net/liweisnake/article/details/104779497
近年来，随着云计算和大数据等概念的出现，分布式系统得到了普及。有这样一种系统为许多高流量动态网站和 Web 应用程序提供分布式缓存，这其中就利用了一种称为一致性Hash的算法。
Python连接memcached的库有很多，处于简单以及高效的原则，最终选择了pymemcache,
在学习一致性hash算法之前，首先要考虑下为什么要使用它，使用它能解决什么样的问题。带着问题去学习相信理解起来会更容易。
在 go-zero 的分布式缓存系统分享里，Kevin 重点讲到过一致性hash的原理和分布式缓存中的实践。本文来详细讲讲一致性hash的原理和在 go-zero 中的实现。
这里存在一种场景, 当一个缓存服务由多个服务器组共同提供时, key应该路由到哪一个服务.这里假如采用最通用的方式key%N(N为服务器数目), 这里乍一看没什么问题, 但是当服务器数目发送增加或减少时, 分配方式则变为key%(N+1)或key%(N-1).这里将会有大量的key失效迁移,如果后端key对应的是有状态的存储数据,那么毫无疑问,这种做法将导致服务器间大量的数据迁移,从而照成服务的不稳定. 为了解决类问题,一致性hash算法应运而生.
这两天看到技术群里，有小伙伴在讨论一致性hash算法的问题，正愁没啥写的题目就来了，那就简单介绍下它的原理。下边我们以分布式缓存中经典场景举例，面试中也是经常提及的一些话题，看看什么是一致性hash算法以及它有那些过人之处。
在研究分布式存储Ceph的CRUSH算法时，看到文章介绍它是一种特殊的一致性HASH算法，于是我便开始研究一致性HASH算法，做先期准备，发现理念确实接近,所以先研究一致性HASH算法的实现思路。
在分布式系统中，随着数据量的增加和负载的变化，对于存储系统的扩容变得尤为重要。Redis作为一种高性能的内存数据库，其在扩容方面采用了一致性Hash算法，以实现无缝的数据分布和负载均衡。本篇博客将详细探讨Redis的扩容机制，同时深入解析一致性Hash算法，并提供相应的代码示例。
一、MemCache简介 MemCache 是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。 MemCaChe 是一个存储键值对的 HashMap，在内存中对任意的数据（比如字符串、对象等）所使用的 key-value 存储，数据可以来自数据库调用、API调用，或者页面渲染的结果。MemCache 设计理念就是小而强大，它简单的设计促进了快速部署、易于开发并解决面对大规模的数据缓存的许多难题，而所开放的 API 使得 MemCache用于 Java、C/C++/C#、Perl、Python、PHP、Ruby 等大部分流行的程序语言。 另外，说一下为什么会有 Memcache 和 memcached 两种名称？其实 Memcache 是这个项目的名称（也时它客户端的名称），而 memcached 是它服务器端的主程序文件名。
当单个节点（缓存服务器等）的能力达到上限，一般需要增加节点来打破瓶颈。在分布式系统中，扩容缩容操作极为常见。为了保证数据的均匀，一般情况会采用对key值hash，然后取模的方式，然后根据结果，确认数据落到哪台节点上。如：hash(key)%N，这的确实现了初步的分布式，数据均匀分散到了各个节点上，流量请求也均匀的分散到了各个节点；但出现以下情况：
一致性Hash和有权重的轮询是较为复杂的。不仅sofa-rpc中有，dubbo中也有，不过dubbo中实现的更复杂。
该系列博文会告诉你什么是分布式系统，这对后端工程师来说是很重要的一门学问，我们会逐步了解常见的分布式技术、以及一些较为常见的分布式系统概念，同时也需要进一步了解zookeeper、分布式事务、分布式锁、负载均衡等技术，以便让你更完整地了解分布式技术的具体实战方法，为真正应用分布式技术做好准备。
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