一致性哈希算法运用到分布式

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');

 

?>