如何用PHP實現分佈演算法之一致性雜湊演算法
傳統演算法缺陷
對於伺服器分佈，我們要考慮的東西有http://www.cppcns.com如下三點：資料平均分佈，查詢定位準確，降低宕機影響。
傳統演算法一般是將資料的鍵用演算法映射出數字，對其用伺服器數量取模，並根據結果選擇要儲存的伺服器。其能達到資料平均分佈和查詢定位準確的要求，並且優點是演算法簡單，存取時的計算量都比較小（在資料非常大時才會明顯）http://www.cppcns.com。
但其有一個致命缺點，即一個伺服器宕機後的影響很大，我們可以推算一下一臺伺服器宕機後的影響：
- 原有資料大部分丟失：伺服器數量減少一臺，取模數減1導致取模值錯亂，如果以前有N臺伺服器，那麼宕機後資料只有1/(n*(n-1))的資料能夠被準確查詢到。
- 負載無法均衡導致集體宕機：如果沒有及時處理宕機的伺服器，那麼他的儲存任務將會被順序積累給它的下一個伺服器，那麼下一個伺服器也會很快被壓致宕機，如此一來，伺服器組很快會集體宕機。
演算法思想
一致性雜湊演算法是使用一定的雜湊演算法，將大量的資料平均對映到不同的儲存目標上，在保證其查詢準確性的同時，還要考慮其中一個儲存目標失效時，其他儲存目標對其責任儲存內容的負載均衡。
一致性雜湊演算法的實現思想不難理解，如圖：
1.用一定的雜湊演算法（雜湊函式等）將一組伺服器的多個（數目自己設定）節點隨機對映分散到0-232之間，由於其隨機分佈，保證了其資料平均分佈的特點；
2.用同一演算法計算要儲存資料的鍵，根據伺服器節點確定其儲存的伺服器結點，由於
3.查詢資料時，再次用同一演算法計算鍵，並查詢伺服器的資料結點；
4.如果有一個伺服器宕機，消除其伺服器結點，並將資料放在下一個結點上，由於隨機節點位置的隨機性，所以資料被其他伺服器平均負載，也就降低了宕機影響。
需要注意的是，這個環形空間只是一個虛擬空間，只是表示了伺服器儲存的範圍和資料的落點，在進行儲存時，我們還要通過查詢到的落點，將資料放入對應的伺服器進行查改。
演算法實現
我們主要用到以下函式：
int crc32 ( string $str )
生成 st
string sprintf ( string $format [,mixed $args [,mixed $... ]] )
通過傳入的格式產生字串的特定格式形態。
實現如下：
class Consistance
{
protected $num=24; //設定每一個伺服器的節點數，數量越多，宕機時伺服器負載就會分佈得越平均，但也增大資料查詢消耗。
protected $nodes=array(); //當前伺服器組的結點列表。
//計算一個數據的雜湊值，用以確定位置
public function make_hash($data)
{
return sprintf('%u',crc32($data));
}
//遍歷當前伺服器組的節點列表，確定需要儲存/查詢的伺服器
public function set_loc($data)
{
$loc=self::make_hash($data);
foreach ($this->nodes as $key => $val)
{
if($loc<=$key)
{
www.cppcns.com return $val;
}
}
}
//新增一個伺服器，將其結點新增到伺服器組的節點列表內。
public function add_host($host)
{
for($i=0;$i<$this->num;$i++)
{
$key=sprintf('%u',crc32($host.'_'.$i));
$this->nodes[$key]=$host;
}
ksort($this->nodes); //對結點排序，這樣便於查詢。
}
//刪除一個伺服器，並將其對應節點從伺服器組的節點列表內移除。
public function remove_host($host)
{
for($i=0;$i<$this->num;$i++)
{
$key=sprintf('%u',crc32($host.'_'.$i));
unset($this->nodes[$key]);
}
}
}
我們用以下程式碼進行測試：
結果如下：
總結
演算法的實現到此，我們還可以對演算法進行優化，如在伺服器數量和每個伺服器節點數都很多的情況下，對查詢結點的過程進行優化，因為排序好的，可以用二分法進行查詢，加快查詢效率，這些，仁智各見吧。
另外，雖然nginx伺服器有一致性演算法的外掛，memcache和redis也都有相應的外掛，mysql的中介軟體有相應的整合，但是瞭解一致性雜湊演算法也很有意義。而且，我們也可以對其靈活使用，如對檔案等進行分散式管理等等。
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