标签：style os io 数据 for ar cti 代码
我知道一致性哈希算法。但是，在没遇到你的时候，我还不知道怎么写。因为我肯本还没来的思考。但是，现在我知道了~~嘿嘿。 这里主要讲的是memcached（以下简称mem）集群，遇到集群中某台服务器down（M服务器）后，无法get到mem的值，这就给程序带来了风险，我们需要将风险用算法分摊出去，并将M的mem分布到正常的服务器上（N是正常运转的服务器）。
先讨论风险分摊的理论算法思路（因为同步mem是另外一篇，有时间再聊聊）： 其实，主要思路很简单。通俗点儿来讲，就是理解将一个点分散为多个点分散在一个圆环上----俗称“虚拟节点”。，在数学的概念上，如果节点足够均匀的分布在一个圆环上 ，那么我们的风险也就平摊在每个节点上了。
前提：我们需要一种机制，将任意字符串按一个标准转换成整数crc32（），往高大上的讲就是hash它，让你对她爱慕有佳。
首先，第一步：添加节点a，这里不光是简单的添加，需要将节点虚拟成多个节点；言外之意，在一个圆环上随机分配a-$i个节点。 第二部：对每个虚拟节点hash掉，放在一个数组中，并按照key-value中的key来排序。ksort(),这个又是PHP的杰出代表者。 第三部：就是核心了，我们要找到新增的字符串应该在圆环上的位置，回到显示就是找到新增的mem数据应该插入到那台mem服务器上比较合理。我想的，这里也是做了前面步骤后，顺应的结果。 第四部：完善这个算法，我们理所当然的做到有增有减。addNode,delNode。
第五步：华丽丽的代码展示，雏形。
<?php
interface hash{
public function hash($str);
}
interface distribution{
public function lookup($key);
}
class Consistent implements hash,distribution{
protected $_postion=array();
protected $_mul=64;
public function hash($str){
return sprintf(‘%u‘,crc32($str));
}
public function lookup($key){
$point=$this->hash($key);
$node=current($this->_postion);
foreach($this->_postion as $k=>$v){
if($point <= $k){
$node=$v;
break;
}
}
return $node;
}
public function addNode($node){
for($i=0;$i<$this->_mul;$i++){
$this->_postion[$this->hash($node.‘-‘.$i)]=$node;
}
$this->_sortPos();
}
public function delNode($node){
foreach($this->_postion as $k=>$v){
if($v == $node){
unset($this->_postion[$k]);
}
}
}
public function _sortPos(){
ksort($this->_postion,SORT_REGULAR);
}
public function printPos(){
print_r($this->_postion);
}
}
$con=new Consistent();
$con->addNode(‘a‘);
$con->addNode(‘b‘);
$con->addNode(‘c‘);
// $con->delNode(‘c‘);
echo ‘所有服务器如下：<br/>‘;
$con->printPos();
echo ‘当前的键计算的hash落点是‘.$con->_hash(‘name‘),‘<br/>‘;
echo $con->lookup(‘name‘);
?>
一致性哈希算法运用到分布式,布布扣,bubuko.com
一致性哈希算法运用到分布式
标签：style os io 数据 for ar cti 代码
原文地址：http://www.cnblogs.com/iifeng/p/3892260.html
