原创  Memcached分布式实现原理

分类: 2015-10-29T11:35:48    1018人阅读   

Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态、数据库驱动网站的速度。

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。每个服务器都是完全独立和隔离的服务。 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

分布式原理

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。

 

分布式算法

缓存系统中应用比较多的是余数计算分散和一致性 HASH 计算分散。

余数计算分散

原理

余数计算分散法简单来说,就是 “ 根据服务器台数的余数进行分散 ” 。

1.       求得传入键的整数哈希值( int hashCode )。

2.       使用计算出的 hashCode 除以服务器台数 (N) 取余数( C=hashCode % N )

3.       在 N 台服务器中选择序号为 C 的服务器。

特点

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。

Consistent Hashing

算法

一致性 HASH 算法我的理解,简单来说就是 , 在一个大的数据范围内的构建一个虚拟的环,首( 0 )尾(Integer.MAXVALUE )相接的圆环,然后通过 某种 HASH 算法 增加虚拟节点的方式( 1 个实体节点可以虚拟 N个虚拟阶段,如 160 , 200 , 1000 等)让节点更为均匀的分别在环上。 KEY 请求的时候,也通过相同的某种HASH 算法 计算出 HASH 值,然后在在到环上定位同向最接近的虚拟节点,最后通过虚拟节点与实体节点的对应关系找到服务的实体节点。


网上介绍很多,图也多,不想在截取了。那就给个连接:

http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393

另外公司现有的项目中也使用 Consistent Hashing 用于分表定位,缓存定位等。工程项目中也有先关算法的实现。

 

特点

1. 算法实现比较麻烦,需要构建虚拟环。

2. 解决了余数算法增加节点命中大幅额度降低的问题,理论上,插入一个实体节点,平均会影响到:虚拟节点数/2 的节点数据的命中

 

参考:http://tech.idv2.com/2008/07/10/memcached-001/


分享到: