memcached全面剖析–memcached的分布式算法
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，但服务器端并无“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，其实现很是简单。 至于memcached的分布式，则是彻底由客户端程序库实现的。 这种分布式是memcached的最大特色。javascript
memcached的分布式是什么意思？
这里屡次使用了“分布式”这个词，但并未作详细解释。 如今开始简单地介绍一下其原理，各个客户端的实现基本相同。php
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。html
图1 分布式简介：准备java
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。node
图2 分布式简介：添加时web
一样，“kanagawa”“chiba”“saitama”“gunma”都是先选择服务器再保存。算法
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。 函数库经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，而后发送get命令。 只要数据没有由于某些缘由被删除，就能得到保存的值。数据库
图3 分布式简介：获取时缓存
这样，将不一样的键保存到不一样的服务器上，就实现了memcached的分布式。 memcached服务器增多后，键就会分散，即便一台memcached服务器发生故障 没法链接，也不会影响其余的缓存，系统依然能继续运行。服务器
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的做者Brad Fitzpatrick的做品，能够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讲，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，根据其他数来选择服务器。
下面将Cache::Memcached简化成如下的Perl脚原本进行说明。
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获得的余数决定服务器。 上面的代码执行后输入如下结果：
tokyo => node2 kanagawa => node3 chiba => node2 saitama => node1 gunma => node1
根据该结果，“tokyo”分散到node2，“kanagawa”分散到node3等。 多说一句，当选择的服务器没法链接时，Cache::Memcached会将链接次数 添加到键以后，再次计算哈希值并尝试链接。这个动做称为rehash。 不但愿rehash时能够在生成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，数据的分散性也至关优秀，但也有其缺点。 那就是当添加或移除服务器时，缓存重组的代价至关巨大。 添加服务器后，余数就会产生巨变，这样就没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并访问的状况。 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 nod3 node1: a,c,d,e,h,j,n,u,w,x node2: g,i,k,l,p,r,s,y node3: 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。
接下来增长一台memcached服务器。
$ mod.pl node1 node2 node3 node4 node1: d,f,m,o,t,v node2: b,i,k,p,r,y node3: e,g,l,n,u,w node4: 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， 其余的全都移到了其余服务器。命中率下降到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降低，负载会集中到数据库服务器上， 有可能会发生没法提供正常服务的状况。
mixi的Web应用程序运用中也有这个问题，致使没法添加memcached服务器。 但因为使用了新的分布式方法，如今能够垂手可得地添加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以下所示：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。 而后用一样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到圆上。 而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。 若是超过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。余数分布式算法因为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上增长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
所以，Consistent Hashing最大限度地抑制了键的从新分布。 并且，有的Consistent Hashing的实现方法还采用了虚拟节点的思想。 使用通常的hash函数的话，服务器的映射地点的分布很是不均匀。 所以，使用虚拟节点的思想，为每一个物理节点（服务器） 在continuum上分配100～200个点。这样就能抑制分布不均匀， 最大限度地减少服务器增减时的缓存从新分布。
经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）和增长的服务器台数（m）计算增长服务器后的命中率计算公式以下：
(1 - n/(n+m)) * 100
支持Consistent Hashing的函数库
本连载中屡次介绍的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。
二者的接口都与Cache::Memcached几乎相同，若是正在使用Cache::Memcached， 那么就能够方便地替换过来。Cache::Memcached::Fast从新实现了libketama， 使用Consistent Hashing建立对象时能够指定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自己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。