摘要
在高并发环境下，大量的读、写请求涌向数据库，此时磁盘IO将成为瓶颈，从而导致过高的响应延迟，因此缓存应运而生。无论是单机缓存还是分布式缓存都有其适应场景和优缺点，当今存在的缓存产品也是数不胜数，最常见的有redis和memcached等，既然是分布式，那么他们是怎么实现分布式的呢？本文主要介绍分布式缓存服务mencached的分布式实现原理。
缓存本质
计算机体系缓存
什么是缓存，我们先看看计算机体系结构中的存储体系，根据冯·诺依曼计算机体系结构模型，计算机分为五大部分：运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。结合现代计算机，CPU包含运算器和控制器两个部分，CPU负责计算，其需要的数据由存储提供，存储分为几个级别，就拿我当前的PC举个例子，我的机器存储清单如下：
1.356G的磁盘
2.4G的内存
3.3MB三级缓存
4.256KB二级缓存(pre core)
除了上述部分，还有CPU内的寄存器，当然有的计算机还有一级缓存等。CPU运算器工作的时候需要数据，数据哪里来？首先从距离CPU最近的二级缓存去拿，这块缓存速度最快，通常也是体积最小，因为价格最贵：
带缓存的存储访问一般模型
如上图所示，缓存应用系统一般存储访问流程：首先访问缓存较快的存储介质，如果命中且未失效则返回内容，如果未命中或失效则访问较慢的存储介质将内容返回同时更新缓存。
memcached简介
memcached缓存应用
memcached缓存特点
1.协议简单
2.基于libevent的事件处理
3.内置内存存储方式
4.memcached不相互通信的分布式
memcached分布式原理
今天的内容主要涉及memcached特点的第四条，memcached不相互通信，那么memcached是如何实现分布式的呢？memcached的分布式实现主要依赖客户端的实现：
memcached分布式
如上图所示，我们看下缓存的存储的一般流程：
当数据到达客户端，客户端实现的算法就会根据“键”来决定保存的memcached服务器，服务器选定后，命令他保存数据。取的时候也一样，客户端根据“键”选择服务器，使用保存时候的相同算法就能保证选中和存的时候相同的服务器。
余数计算分散法
余数计算分散法是memcached标准的memcached分布式方法，算法如下：
代码如下:
CRC($key)%N
该算法下，客户端首先根据key来计算CRC，然后结果对服务器数进行取模得到memcached服务器节点，对于这种方式有两个问题值得说明一下：
1.当选择到的服务器无法连接的时候，一种解决办法是将尝试的连接次数加到key后面，然后重新进行hash，这种做法也叫rehash。
2.第二个问题也是这种方法的致命的缺点，尽管余数计算分散发相当简单，数据分散也很优秀，当添加或者移除服务器的时候，缓存重组的代价相当大。
Consistent Hashing算法
Consistent Hashing算法描述如下：首先求出memcached服务器节点的哈希值，并将其分配到0~2^32的圆上，这个圆我们可以把它叫做值域，然后用同样的方法求出存储数据键的哈希值，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0~2^32仍找不到，就会保存在第一台memcached服务器上：
memcachd基本原理
再抛出上面的问题，如果新添加或移除一台机器，在consistent Hashing算法下会有什么影响。上图中假设有四个节点，我们再添加一个节点叫node5:
添加了node节点之后
node5被放在了node4与node2之间，本来映射到node2和node4之间的区域都会找到node4，当有node5的时候，node5和node4之间的还是找到node4，而node5和node2之间的此时会找到node5，因此当添加一台服务器的时候受影响的仅仅是node5和node2区间。
优化的Consistent Hashing算法
上面可以看出使用consistent Hashing最大限度的抑制了键的重新分配，且有的consistent Hashing的实现方式还采用了虚拟节点的思想。问题起源于使用一般hash函数的话，服务器的映射地点的分布非常不均匀，从而导致数据库访问倾斜，大量的key被映射到同一台服务器上。为了避免这个问题，引入了虚拟节点的机制，为每台服务器计算出多个hash值，每个值对应环上的一个节点位置，这种节点叫虚拟节点。而key的映射方式不变，就是多了层从虚拟节点再映射到物理机的过程。这种优化下尽管物理机很少的情况下，只要虚拟节点足够多，也能够使用得key分布的相对均匀。
总结
本文介在理解缓存基本概念的情况下介绍了memcached的分布式算法实现原理，memcached的分布式是由客户端函数库实现的。