PHP中如何实现一致性哈希算法的分布算法？

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目录+传统算法缺陷+算法思想+算法实现+总结+传统算法缺陷+对于服务器分片，我们要考虑的方面有如下三点：数据平均分布，查找定位准确，降低停机影响。+传统算法一般是将数据的键作为分片依据。

目录

• 传统算法缺陷
• 算法思想
• 算法实现
• 总结

传统算法缺陷

对于服务器分布，我们要考虑的东西有如下三点：数据平均分布，查找定位准确，降低宕机影响。

传统算法一般是将数据的键用算法映射出数字，对其用服务器数量取模，并根据结果选择要存储的服务器。其能达到数据平均分布和查找定位准确的要求，并且优点是算法简单，存取时的计算量都比较小（在数据非常大时才会明显）。

但其有一个致命缺点，即一个服务器宕机后的影响很大，我们可以推算一下一台服务器宕机后的影响：

• 原有数据大部分丢失：服务器数量减少一台，取模数减1导致取模值错乱，如果以前有N台服务器，那么宕机后数据只有1/(n*(n-1))的数据能够被准确查找到。
• 负载无法均衡导致集体宕机：如果没有及时处理宕机的服务器，那么他的存储任务将会被顺序积累给它的下一个服务器，那么下一个服务器也会很快被压致宕机，如此一来，服务器组很快会集体宕机。

算法思想

一致性哈希算法是使用一定的哈希算法，将大量的数据平均映射到不同的存储目标上，在保证其查找准确性的同时，还要考虑其中一个存储目标失效时，其他存储目标对其责任存储内容的负载均衡。