Memcached分布式集群算法优化

分布式取模算法

原理

在Memcached分布式集群中，假设共有N个节点，从0到N-1进行编号。对于任意一个key，通过对N取模得到余数i，该key将被存储在第i个节点上。

取模算法对缓存命中率的影响

假设系统中有8台服务器，如果其中一台突然宕机，取模基数将从8变为7。这会导致大部分key需要重新分配，从而显著降低缓存命中率。具体来说，当N台服务器减少到N-1台时，每N(N-1)个key中只有(N-1)个key的取模结果保持不变，因此缓存命中率会急剧下降至1/(N-1)。由此可见，服务器数量越多，宕机带来的影响越大。

一致性哈希算法

原理

一致性哈希算法将服务器节点和key都映射到一个虚拟的圆环上，通常使用[0, 2^32-1]范围内的数字。每个key沿圆环顺时针方向查找，找到的第一个节点即为该key的存储节点。例如，假设系统中有四个节点a、b、c、d，均匀分布在圆环上的位置分别为a0、b3、c6、d9。若有一个key经过转换后得到值5，那么该key将被存储在节点c上。

这种映射方式是为了便于理解，在实际应用中可以通过自定义的转换规则来实现。需要注意的是，转换规则应尽量减少冲突，即不同节点名转换为相同整数的概率应尽可能低。

一致性哈希对节点的影响

当某个节点宕机后，仅影响该节点顺时针方向的下一个节点，而其他节点不受影响。因此，一致性哈希算法能够最大限度地减少键的重新分布，提高系统的稳定性。

虚拟节点

为了进一步优化一致性哈希算法，可以引入虚拟节点的概念。假设系统中有N个真实节点，每个真实节点映射为M个虚拟节点，总共M*N个虚拟节点均匀分布在圆环上。这样，当某个真实节点宕机后，其影响将被平均分摊到其他所有节点上，从而进一步提高系统的容错能力和性能。