昊天

当前很多大型的web系统为了减轻数据库服务器负载，会采用memchached作为缓存系统以提高响应速度。

目录：

1. memchached简介
2. hash
   • 取模
   • 一致性hash
   • 虚拟节点
   • 源码解析
3. 参考资料

1. memchached简介

memcached是一个开源的高性能分布式内存对象缓存系统。
其实思想还是比较简单的，实现包括server端（memcached开源项目一般只单指server端）和client端两部分:

• server端本质是一个in-memory key-value store，通过在内存中维护一个大的hashmap用来存储小块的任意数据，对外通过统一的简单接口（memcached protocol）来提供操作。
• client端是一个library，负责处理memcached protocol的网络通信细节，与memcached server通信，针对各种语言的不同实现分装了易用的API实现了与不同语言平台的集成。
• web系统则通过client库来使用memcached进行对象缓存。

2. hash

memcached的分布式主要体现在client端，对于server端，仅仅是部署多个memcached server组成集群，每个server独自维护自己的数据（互相之间没有任何通信），通过daemon监听端口等待client端的请求。
而在client端，通过一致的hash算法，将要存储的数据分布到某个特定的server上进行存储，后续读取查询使用同样的hash算法即可定位。

client端可以采用各种hash算法来定位server：
取模
最简单的hash算法

targetServer = serverList[hash(key) % serverList.size]

直接用key的hash值（计算key的hash值的方法可以自由选择，比如算法CRC32、MD5,甚至本地hash系统，如java的hashcode）模上server总数来定位目标server。这种算法不仅简单，而且具有不错的随机分布特性。

但是问题也很明显，server总数不能轻易变化。因为如果增加/减少memcached server的数量，对原先存储的所有key的后续查询都将定位到别的server上，导致所有的cache都不能被命中而失效。

一致性hash
为了解决这个问题，需要采用一致性hash算法（consistent hash）
相对于取模的算法，一致性hash算法除了计算key的hash值外，还会计算每个server对应的hash值，然后将这些hash值映射到一个有限的值域上（比如0~2^32）。通过寻找hash值大于hash(key)的最小server作为存储该key数据的目标server。如果找不到，则直接把具有最小hash值的server作为目标server。

为了方便理解，可以把这个有限值域理解成一个环，值顺时针递增。

如上图所示，集群中一共有5个memcached server，已通过server的hash值分布到环中。

如果现在有一个写入cache的请求，首先计算x=hash(key)，映射到环中，然后从x顺时针查找，把找到的第一个server作为目标server来存储cache，如果超过了2^32仍然找不到，则命中第一个server。比如x的值介于A~B之间，那么命中的server节点应该是B节点

可以看到，通过这种算法，对于同一个key，存储和后续的查询都会定位到同一个memcached server上。

那么它是怎么解决增/删server导致的cache不能命中的问题呢？
假设，现在增加一个server F，如下图


此时，cache不能命中的问题仍然存在，但是只存在于B~F之间的位置（由C变成了F），其他位置（包括F~C）的cache的命中不受影响（删除server的情况类似）。尽管仍然有cache不能命中的存在，但是相对于取模的方式已经大幅减少了不能命中的cache数量。

虚拟节点
但是，这种算法相对于取模方式也有一个缺陷：当server数量很少时，很可能他们在环中的分布不是特别均匀，进而导致cache不能均匀分布到所有的server上。

如图，一共有3台server – 1，2，4。命中4的几率远远高于1和2。
为解决这个问题，需要使用虚拟节点的思想：为每个物理节点（server）在环上分配100～200个点，这样环上的节点较多，就能抑制分布不均匀。
当为cache定位目标server时，如果定位到虚拟节点上，就表示cache真正的存储位置是在该虚拟节点代表的实际物理server上。

另外，如果每个实际server的负载能力不同，可以赋予不同的权重，根据权重分配不同数量的虚拟节点。

源码解析
下面结合一个java的memcached client（gwhalin / Memcached-Java-Client）的源码来看一下consistent hash的实现。
首先看server的分布：

// 采用有序map来模拟环
this.consistentBuckets = new TreeMap();

MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5来计算key和server的hash值

// 计算总权重
if ( this.totalWeight 	for ( int i = 0; i < this.weights.length; i++ )
		this.totalWeight += ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];
} else if ( this.weights == null ) {
	this.totalWeight = this.servers.length;
}

// 为每个server分配虚拟节点
for ( int i = 0; i < servers.length; i++ ) {
	// 计算当前server的权重
	int thisWeight = 1;
	if ( this.weights != null && this.weights[i] != null )
		thisWeight = this.weights[i];

	// factor用来控制每个server分配的虚拟节点数量
	// 权重都相同时，factor=40
	// 权重不同时，factor=40*server总数*该server权重所占的百分比
	// 总的来说，权重越大，factor越大，可以分配越多的虚拟节点
	double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );

	for ( long j = 0; j < factor; j++ ) {
		// 每个server有factor个hash值
		// 使用server的域名或IP加上编号来计算hash值
		// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor个数据用来生成hash值：
		// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor
		byte[] d = md5.digest( ( servers[i] + "-" + j ).getBytes() );

		// 每个hash值生成4个虚拟节点
		for ( int h = 0 ; h < 4; h++ ) {
			Long k =
				((long)(d[3+h*4]&0xFF) << 24)
			      | ((long)(d[2+h*4]&0xFF) << 16)
			      | ((long)(d[1+h*4]&0xFF) << 8 )
			      | ((long)(d[0+h*4]&0xFF));

			// 在环上保存节点
			consistentBuckets.put( k, servers[i] );
		}

	}
	// 每个server一共分配4*factor个虚拟节点
}

每个server根据权重获得一个虚拟节点数量控制因子factor，然后由services[i]+”-”+i来生成factor个hash值，生成hash值时采用MD5算法。
由于MD5长度是16个字节，正好划分成4段，每段4字节，这样每段就对应一个虚拟节点。linex-liney通过把这一段的4字节拼装成连续的32bit，作为低32位拉升为一个Long。

为key定位cache存储的server：

// 用MD5来计算key的hash值
MessageDigest md5 = MD5.get();
md5.reset();
md5.update( key.getBytes() );
byte[] bKey = md5.digest();

// 取MD5值的低32位作为key的hash值
long hv = ((long)(bKey[3]&0xFF) << 24) | ((long)(bKey[2]&0xFF) << 16) | ((long)(bKey[1]&0xFF) << 8 ) | (long)(bKey[0]&0xFF);

// hv的tailMap的第一个虚拟节点对应的即是目标server
SortedMap tmap = this.consistentBuckets.tailMap( hv );
return ( tmap.isEmpty() ) ? this.consistentBuckets.firstKey() : tmap.firstKey();

3. 参考资料

1. 首次提出consistent hash的论文 – “Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web”
2. Consistent hashing Wiki – http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing
3. Ketama: Consistent Hashing
4. memcached开源项目主页
5. memcached google code主页
6. gwhalin / Memcached-Java-Client主页