計算機體系快取
什麼是快取，我們先看看計算機體系結構中的儲存體系，根據馮·諾依曼計算機體系結構模型，計算機分為五大部分：運算器、控制器、儲存器、輸入裝置、輸出裝置。結合現代計算機，cpu包含運算器和控制器兩個部分，cpu負責計算，其需要的資料由儲存提供，儲存分為幾個級別，就拿我當前的pc舉個例子，機器儲存清單如下：
356g的磁碟
4g的記憶體
3mb**快取
256kb二級快取(pre core)
除了上述部分，還有cpu內的暫存器，當然有的計算機還有一級快取等。cpu運算器工作的時候需要資料，資料**來？首先從距離cpu最近的二級快取去拿，這塊快取速度最快，通常也是體積最小，因為**最貴：
儲存金字塔
如上圖所示，儲存體系就像個金子塔，最上層最快，**最貴，最下層最慢，**也最便宜，cpu的資料來源優先順序一層層從上到下去尋找資料。
很顯然，除了最慢的那塊儲存，在計算機體系中，相對較快的那些儲存都可以被稱為快取，他們解決的問題是讓儲存訪問更快。
快取應用系統
計算機體系儲存系統模型擴充套件到應用也是一樣，應用需要資料，資料**來？快取(更快的儲存)->db（較慢的儲存），他們的工作流程大致如下圖所示：
帶快取的儲存訪問一般模型
如上圖所示，快取應用系統一般儲存訪問流程：首先訪問快取較快的儲存介質，如果命中且未失效則返回內容，如果未命中或失效則訪問較慢的儲存介質將內容返回同時更新快取。
memcached是livejournal旗下的danga interactive公司的brad fitzpatric為首開發的一款軟體。現在已經成為mixi、hatena、facebook、vox、livejournal等眾多服務中提高web應用擴充套件性的重要因素。傳統的web應用都將資料儲存到rdbms中，應用伺服器從rdbms中讀取資料、處理資料並在瀏覽器中顯示。但是隨著資料量增大、訪問的集中、就會出現rdbms的負擔加重、資料庫響應變慢、導致整個系統響應延遲增加。
而memcached就是為了解決這個問題而出現的，memcached是一款高效能的分布式記憶體快取伺服器，一般目的是為了通過快取資料庫的查詢命中減少資料庫壓力、提高應用響應速度、提高可擴充套件性。
memcached快取特點
協議簡單
基於libevent的事件處理
內建記憶體儲存方式
memcached不相互通訊的分布式
memcached分布式原理
今天的內容主要涉及memcached特點的第四條，memcached不相互通訊，那麼memcached是如何實現分布式的呢？memcached的分布式實現主要依賴客戶端的實現：
如上圖所示，我們看下快取的儲存的一般流程：
當資料到達客戶端，客戶端實現的演算法就會根據「鍵」來決定儲存的memcached伺服器，伺服器選定後，命令他儲存資料。取的時候也一樣，客戶端根據「鍵」選擇伺服器，使用儲存時候的相同演算法就能保證選中和存的時候相同的伺服器。
餘數計算分散法是memcached標準的memcached分布式方法，演算法如下：
crc($key)%n
該演算法下，客戶端首先根據key來計算crc，然後結果對伺服器數進行取模得到memcached伺服器節點，對於這種方式有兩個問題值得說明一下：
當選擇到的伺服器無法連線的時候，一種解決辦法是將嘗試的連線次數加到key後面，然後重新進行hash，這種做法也叫rehash。
第二個問題也是這種方法的致命的缺點，儘管餘數計算分散發相當簡單，資料分散也很優秀，當新增或者移除伺服器的時候，快取重組的代價相當大。
consistent hashing演算法描述如下：首先求出memcached伺服器節點的雜湊值，並將其分配到02^32的圓上，這個圓我們可以把它叫做值域，然後用同樣的方法求出儲存資料鍵的雜湊值，並對映到圓上。然後從資料對映到的位置開始順時針查詢，將資料儲存到找到的第乙個伺服器上，如果超過02^32仍找不到，就會儲存在第一台memcached伺服器上：
memcachd基本原理
再丟擲上面的問題，如果新新增或移除一台機器，在consistent hashing演算法下會有什麼影響。上圖中假設有四個節點，我們再新增乙個節點叫node5
新增了node節點之後
node5被放在了node4與node2之間，本來對映到node2和node4之間的區域都會找到node4，當有node5的時候，node5和node4之間的還是找到node4，而node5和node2之間的此時會找到node5，因此當新增一台伺服器的時候受影響的僅僅是node5和node2區間。
優化的consistent hashing演算法
上面可以看出使用consistent hashing最大限度的抑制了鍵的重新分配，且有的consistent hashing的實現方式還採用了虛擬節點的思想。問題起源於使用一般hash函式的話，伺服器的對映地點的分布非常不均勻，從而導致資料庫訪問傾斜，大量的key被對映到同一臺伺服器上。為了避免這個問題，引入了虛擬節點的機制，為每台伺服器計算出多個hash值，每個值對應環上的乙個節點位置，這種節點叫虛擬節點。而key的對映方式不變，就是多了層從虛擬節點再對映到物理機的過程。這種優化下儘管物理機很少的情況下，只要虛擬節點足夠多，也能夠使用得key分布的相對均勻。
redis作為乙個高效能的key-value資料庫具有以下特徵：
多樣的資料模型
持久化主從同步
redis支援豐富的資料型別，最為常用的資料型別主要由五種：string、hash、list、set和sorted set。redis通常將資料儲存於記憶體中，或被配置為使用虛擬記憶體。redis有乙個很重要的特點就是它可以實現持久化資料，通過兩種方式可以實現資料持久化：使用rdb快照的方式，將記憶體中的資料不斷寫入磁碟；或使用類似mysql的aof日誌方式，記錄每次更新的日誌。前者效能較高，但是可能會引起一定程度的資料丟失；後者相反。 redis支援將資料同步到多台從資料庫上，這種特性對提高讀取效能非常有益。
2.8以前的版本：與memcached一致，可以在客戶端實現，也可以使用**，twitter已開發出用於redis和memcached的**twemproxy 。
3.0 以後的版本：相較於memcached只能採用客戶端實現分布式儲存，redis則在伺服器端構建分布式儲存。redis cluster是乙個實現了分布式且允許單點故障的redis高階版本，它沒有中心節點，各個節點地位一致，具有線性可伸縮的功能。如圖給出redis cluster的分布式儲存架構，其中節點與節點之間通過二進位制協議進行通訊，節點與客戶端之間通過ascii協議進行通訊。在資料的放置策略上，redis cluster將整個 key的數值域分成16384個雜湊槽，每個節點上可以儲存乙個或多個雜湊槽，也就是說當前redis cluster支援的最大節點數就是16384
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