分布式缓存需考虑如下三点:
1、缓存本身的水平线性扩展的问题。
2、缓存大病罚下的本身性能问题。
3、避免缓存的单点鼓掌问题。
分布式缓存存在的问题:
1、内存本身的管理问题。内存的分配,管理和回收机制。
2、分布式管理和分布式算法。
3、缓存键值管理和路由。

常见分布式算法

        Memcached在实现分布集群部署时,Memcached服务端的之间是没有通讯的,服务端是伪分布式,实现分布式是由客户端实现的,客户端实现了分布式算法把数据保存到不同的Memcached 服务端。 

1.取模

currServer = serverList[ hash(key) % sizeof(serverList) ]
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。

2.一致性hash

原理,首先求出memcached 服务器(节点)的哈希值,并将其配置到0~232的圆(continuum)上。然后用同样的方法求出存储数据的键的哈希值,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232 仍然找不到服务器,就会保存到第一台memcached 。 

二、多副本、故障转移

memcached对容错不做处理的,也就是说当Memcached 服务端挂掉或者 Memcached 重启复活,由于Memcached重启后无数据,对高并发的大型系统中,是没办法接受的,我们在集群的情况下,要做到负载均衡和容错 ,这种情况下, 服务器端挂掉,负载就不那么均衡,缓存数据也会丢失 ,重新对数据库进行操作,加大的系统的性能, 数据丢失容错也没做得那么好。 Memcache自身并没有实现集群功能,如果想用Memcahce实现集群需要借助第三方软件或者自己设计编程实现,如repcached、memagent、 memcached-ha等。

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