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Java客户端函数库CacheUtil实现的分布式方法。
根据余数计算分散
public int hashKey(String key, int serverSize) {
int hash = key.hashCode();
return Math.abs(hash) % serverSize;
}
方法返回值就是要存储的节点。因为每个key的hashCode都是确定的，cache服务器的数目也是一定的，所以 Math.abs(hash) % serverSize值是确定的，故存储和获取时都能保证是同一台cache服务器。
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。
Consistent Hashing
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
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。