memcached如何实现分布式？
memcached是一个“分布式内存对象缓存系统”，然而memcached并不像mongodb那样，允许配置多个节点，且节点之间“自动分配数据”，就是说memcached节点之间是不能互相通信的，因此，memcached的分布式，要靠用户去设计算法，把数据分布在多个memcached节点中。
分布式之取模算法
N个节点，从节点0到节点N-1。key对N取模，余i，则key落在第i台服务器上。
取模算法对缓存命中率的影响
假设有N台服务器，运行中突然down掉一台，那么取模的底数就变为了N-1
后果是什么呢？
后果是命中率在服务器down期间内，急剧下降至1/N-1;服务器越多，则down机后果越严重。
一致性哈希算法原理
把各服务器节点映射放在钟表的各个时刻上, 把key 也映射到钟表的某个时刻上。该key 沿钟表顺时针走,碰到的第1 个节点即为该key 的存储节点。
一致性哈希对其他节点的影响
当某个节点down 后,只影响该节点顺时针之后的1 个节点,而其他节点不受影响.因此，Consistent Hashing 最大限度地抑制了键的重新分布。
一致性哈希+虚拟节点对缓存命中率的影响
节点在圆环上分配分配均匀,因此承担的任务也平均,但事实上, 一般的Hash 函数对于节点在圆环上的映射,并不均匀。当某个节点down 后,直接冲击下1 个节点,对下1 个节点冲击过大,能否把down 节点上的压力平均的分担到所有节点上?答案是可以的。
引入虚拟节点
虚拟节点即----N 个真实节点,把每个真实节点映射成M 个虚拟节点, 再把M*N 个虚拟节点,散列在圆环上. 各真实节点对应的虚拟节点相互交错分布这样,某真实节点down 后,则把其影响平均分担到其他所有节点上。