Memcache Hash演算法值得探索的內容

集團內部很多團隊都使用memcache來提高應用效能，最近的一次工作匯報中提及了memcache的hash演算法需要研究來滿足一些需求，同時提高memcache的利用效率。討論了一下最後自己總結了這麼幾點是對hash演算法需要著重考慮的。

問題：儲存資料如何均勻分散。如何把資料盡可能的散開儲存，這樣對於memcache的可擴充套件性才會有充分利用，試想如果演算法每次都會把資料定向到某幾台機器，那麼就會導致集群機器之間利用率的不均衡，無法發揮出集群效應。

增減機器減小對原有資料訪問的影響。由於業務量的增長勢必需要對後端的伺服器有所擴容，但是增加或者減少機器如何盡可能小的影響已有的快取資料，這點直接影響業務處理以及應用的效率。

提高memcache效率。memcache在壓力測試下也會暴露出對於網路資源的消耗問題，畢竟也是網路間的socket資料互動。

解決的一些思路和方法：

consistent hashing是一種比較好的解決思路。可以參看一下：

其中主要兩個亮點就是稀釋節點以及環狀分割槽段管理。稀釋節點就是將原來的節點再複製幾十倍，使得離散度更高，資料更加分散。環狀分割槽段管理，就能夠將資料分割槽管理，在加入和減少節點時對資料產生影響最低，最好的模擬就是解放前的地下工作者單線聯絡，如果**不會涉及到所有的地下黨同志。

儲存到memcache中的資料型別：

1． 一次寫入多次讀，很少更新。這種資料系統啟動以後構建，在非命中情況下不採用從後備資料來源中獲取資料來填充memcache。（也是提高效率，同時防止一些攻擊性的請求）

2． 多次寫入多次讀取。這類資料往往是在執行期被構建，非命中下會從後備資料來源中獲取，或者是某一種計算結果的快取。

對於第一類資料來說，增加機器需要重新構建，如果採用分割槽分段，那麼只需要構建某一部分的資料，或者是移動資料。對於第二類資料，增加機器如果採用簡單的hash演算法也問題不大，最多儲存多份，命中率降低，但是如果採用分割槽，也可以降低命中率下降的情況。

這裡只是丟擲問題，後續如何解決請各位看官各抒己見了。當然這裡自己也會考慮這方面的實現和設計。

Memcache Hash演算法值得探索的內容

集團內部很多團隊都使用memcache來提高應用效能，最近的一次工作匯報中提及了memcache的hash演算法需要研究來滿足一些需求，同時提高memcache的利用效率。討論了一下最後自己總結了這麼幾點是對hash演算法需要著重考慮的。問題 1.儲存資料如何均勻分散。如何把資料盡可能的散開儲存，這...

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集團內部很多團隊都使用memcache來提高應用效能，最近的一次工作匯報中提及了memcache的hash演算法需要研究來滿足一些需求，同時提高memcache的利用效率。討論了一下最後自己總結了這麼幾點是對hash演算法需要著重考慮的。問題 1.儲存資料如何均勻分散。如何把資料盡可能的散開儲存，這...