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memcached全面剖析–2.理解memcached的内存存储
memcached全面剖析–3.memcached的删除机制和发展方向
memcached全面剖析–4. memcached的分布式算法
memcached全面剖析–5. memcached的应用和兼容程序
发表日：2008/7/23
作者：长野雅广(Masahiro Nagano)
原文链接：http://gihyo.jp/dev/feature/01/memcached/0004
我是Mixi的长野。
第2次、
第3次
由前坂介绍了memcached的内部情况。本次不再介绍memcached的内部结构，
开始介绍memcached的分布式。
memcached的分布式
正如第1次中介绍的那样，
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。
服务器端仅包括
第2次、
第3次
前坂介绍的内存存储功能，其实现非常简单。
至于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。
memcached的分布式是什么意思？
这里多次使用了“分布式”这个词，但并未做详细解释。
现在开始简单地介绍一下其原理，各个客户端的实现基本相同。
下面假设memcached服务器有node1～node3三台，
应用程序要保存键名为“tokyo”“kanagawa”“chiba”“saitama”“gunma”
的数据。
图1 分布式简介：准备
首先向memcached中添加“tokyo”。将“tokyo”传给客户端程序库后，
客户端实现的算法就会根据“键”来决定保存数据的memcached服务器。
服务器选定后，即命令它保存“tokyo”及其值。
图2 分布式简介：添加时
同样，“kanagawa”“chiba”“saitama”“gunma”都是先选择服务器再保存。
接下来获取保存的数据。获取时也要将要获取的键“tokyo”传递给函数库。
函数库通过与数据保存时相同的算法，根据“键”选择服务器。
使用的算法相同，就能选中与保存时相同的服务器，然后发送get命令。
只要数据没有因为某些原因被删除，就能获得保存的值。
图3 分布式简介：获取时
这样，将不同的键保存到不同的服务器上，就实现了memcached的分布式。
memcached服务器增多后，键就会分散，即使一台memcached服务器发生故障
无法连接，也不会影响其他的缓存，系统依然能继续运行。
接下来介绍第1次
中提到的Perl客户端函数库Cache::Memcached实现的分布式方法。
Cache::Memcached的分布式方法
Perl的memcached客户端函数库Cache::Memcached是
memcached的作者Brad Fitzpatrick的作品，可以说是原装的函数库了。
该函数库实现了分布式功能，是memcached标准的分布式方法。
根据余数计算分散
Cache::Memcached的分布式方法简单来说，就是“根据服务器台数的余数进行分散”。
求得键的整数哈希值，再除以服务器台数，根据其余数来选择服务器。
下面将Cache::Memcached简化成以下的Perl脚本来进行说明。
use strict;use warnings;use String::CRC32;
my @nodes = ('node1','node2','node3');my @keys = ('tokyo', 'kanagawa', 'chiba', 'saitama', 'gunma');
foreach my $key (@keys) { my $crc = crc32($key); # CRC値 my $mod = $crc % ( $#nodes + 1 ); my $server = $nodes[ $mod ]; # 根据余数选择服务器 printf "%s => %s\n", $key, $server;}
Cache::Memcached在求哈希值时使用了CRC。
首先求得字符串的CRC值，根据该值除以服务器节点数目得到的余数决定服务器。
上面的代码执行后输入以下结果：
tokyo => node2kanagawa => node3chiba => node2saitama => node1gunma => node1
根据该结果，“tokyo”分散到node2，“kanagawa”分散到node3等。
多说一句，当选择的服务器无法连接时，Cache::Memcached会将连接次数
添加到键之后，再次计算哈希值并尝试连接。这个动作称为rehash。
不希望rehash时可以在生成Cache::Memcached对象时指定“rehash => 0”选项。
根据余数计算分散的缺点
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。用Perl写段代码来验证其代价。
use strict;use warnings;use String::CRC32;
my @nodes = @ARGV;my @keys = ('a'..'z');my %nodes;
foreach my $key ( @keys ) { my $hash = crc32($key); my $mod = $hash % ( $#nodes + 1 ); my $server = $nodes[ $mod ]; push @{ $nodes{ $server } }, $key;}
foreach my $node ( sort keys %nodes ) { printf "%s: %s\n", $node, join ",", @{ $nodes{$node} };}
这段Perl脚本演示了将“a”到“z”的键保存到memcached并访问的情况。
将其保存为mod.pl并执行。
首先，当服务器只有三台时：
$ mod.pl node1 node2 nod3node1: a,c,d,e,h,j,n,u,w,xnode2: g,i,k,l,p,r,s,ynode3: b,f,m,o,q,t,v,z
结果如上，node1保存a、c、d、e……，node2保存g、i、k……，
每台服务器都保存了8个到10个数据。
接下来增加一台memcached服务器。
$ mod.pl node1 node2 node3 node4node1: d,f,m,o,t,vnode2: b,i,k,p,r,ynode3: e,g,l,n,u,wnode4: a,c,h,j,q,s,x,z
添加了node4。可见，只有d、i、k、p、r、y命中了。像这样，添加节点后
键分散到的服务器会发生巨大变化。26个键中只有六个在访问原来的服务器，
其他的全都移到了其他服务器。命中率降低到23%。在Web应用程序中使用memcached时，
在添加memcached服务器的瞬间缓存效率会大幅度下降，负载会集中到数据库服务器上，
有可能会发生无法提供正常服务的情况。
mixi的Web应用程序运用中也有这个问题，导致无法添加memcached服务器。
但由于使用了新的分布式方法，现在可以轻而易举地添加memcached服务器了。
这种分布式方法称为 Consistent Hashing。
Consistent Hashing
关于Consistent Hashing的思想，mixi株式会社的开发blog等许多地方都介绍过，
这里只简单地说明一下。
Consistent Hashing的简单说明
Consistent Hashing如下所示：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服务器上。
图4 Consistent Hashing：基本原理
从上图的状态中添加一台memcached服务器。余数分布式算法由于保存键的服务器会发生巨大变化
而影响缓存的命中率，但Consistent Hashing中，只有在continuum上增加服务器的地点逆时针方向的
第一台服务器上的键会受到影响。
图5 Consistent Hashing：添加服务器
因此，Consistent Hashing最大限度地抑制了键的重新分布。
而且，有的Consistent Hashing的实现方法还采用了虚拟节点的思想。
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continuum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。
通过下文中介绍的使用Consistent Hashing算法的memcached客户端函数库进行测试的结果是，
由服务器台数（n）和增加的服务器台数（m）计算增加服务器后的命中率计算公式如下：
(1 - n/(n+m)) * 100
支持Consistent Hashing的函数库
本连载中多次介绍的Cache::Memcached虽然不支持Consistent Hashing，
但已有几个客户端函数库支持了这种新的分布式算法。
第一个支持Consistent Hashing和虚拟节点的memcached客户端函数库是
名为libketama的PHP库，由last.fm开发。
至于Perl客户端，连载的第1次
中介绍过的Cache::Memcached::Fast和Cache::Memcached::libmemcached支持
Consistent Hashing。
两者的接口都与Cache::Memcached几乎相同，如果正在使用Cache::Memcached，
那么就可以方便地替换过来。Cache::Memcached::Fast重新实现了libketama，
使用Consistent Hashing创建对象时可以指定ketama_points选项。
my $memcached = Cache::Memcached::Fast->new({ servers => ["192.168.0.1:11211","192.168.0.2:11211"], ketama_points => 150});
另外，Cache::Memcached::libmemcached 是一个使用了Brain Aker开发的C函数库libmemcached的Perl模块。
libmemcached本身支持几种分布式算法，也支持Consistent Hashing，
其Perl绑定也支持Consistent Hashing。
总结
本次介绍了memcached的分布式算法，主要有memcached的分布式是由客户端函数库实现，
以及高效率地分散数据的Consistent Hashing算法。下次将介绍mixi在memcached应用方面的一些经验，
和相关的兼容应用程序。