为什么PHP生成的随机数分布极不均匀

1、随机数本身就是随机的。

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2、如果有自增需求的话可以参考memcached uuid生成器，或者数据库id自增。

3、或者预定义一个数组，然后随机获取数组的数据，可以有效控制最后获取的值。

php mysql分布式数据库如何实现

当前做分布式的厂商有几家，我知道比较出名的有“华为云分布式数据库DDM”和“阿里云分布式数据库”，感兴趣可以自行搜素了解下。

分布式数据库的几点概念可以了解一下。

数据分库：

以表为单位，把原有数据库切分成多个数据库。切分后不同的表存储在不同的数据库上。

以表中的数据行记录为单位，把原有逻辑数据库切分成多个物理数据库分片，表数据记录分布存储在各个分片上。

路由分发：

在分布式数据库中，路由的作用即将SQL语句进行解析，并转发到正确的分片上，保证SQL执行后得到正确的结果，并且节约QPS资源。

读写分离：

数据库中对计算和缓存资源消耗较多的往往是密集或复杂的SQL查询。当系统资源被查询语句消耗，反过来会影响数据写入操作，进而导致数据库整体性能下降，响应缓慢。因此，当数据库CPU和内存资源占用居高不下，且读写比例较高时，可以为数据库添加只读数据库。

php的memcached分布式hash算法,如何解决分布不均?crc32这个算法没办法把key值均匀的分布出去

memcached的总结和分布式一致性hash

当前很多大型的web系统为了减轻数据库服务器负载，会采用memchached作为缓存系统以提高响应速度。

目录： （）

memchached简介

hash

取模

一致性hash

虚拟节点

源码解析

参考资料

1. memchached简介

memcached是一个开源的高性能分布式内存对象缓存系统。

其实思想还是比较简单的，实现包括server端（memcached开源项目一般只单指server端）和client端两部分:

server端本质是一个in-memory key-value store，通过在内存中维护一个大的hashmap用来存储小块的任意数据，对外通过统一的简单接口（memcached protocol）来提供操作。

client端是一个library，负责处理memcached protocol的网络通信细节，与memcached server通信，针对各种语言的不同实现分装了易用的API实现了与不同语言平台的集成。

web系统则通过client库来使用memcached进行对象缓存。

2. hash

memcached的分布式主要体现在client端，对于server端，仅仅是部署多个memcached server组成集群，每个server独自维护自己的数据（互相之间没有任何通信），通过daemon监听端口等待client端的请求。

而在client端，通过一致的hash算法，将要存储的数据分布到某个特定的server上进行存储，后续读取查询使用同样的hash算法即可定位。

client端可以采用各种hash算法来定位server：

取模

最简单的hash算法

targetServer = serverList[hash(key) % serverList.size]

直接用key的hash值（计算key的hash值的方法可以自由选择，比如算法CRC32、MD5,甚至本地hash系统，如java的hashcode）模上server总数来定位目标server。这种算法不仅简单，而且具有不错的随机分布特性。

但是问题也很明显，server总数不能轻易变化。因为如果增加/减少memcached server的数量，对原先存储的所有key的后续查询都将定位到别的server上，导致所有的cache都不能被命中而失效。

一致性hash

为了解决这个问题，需要采用一致性hash算法（consistent hash）

相对于取模的算法，一致性hash算法除了计算key的hash值外，还会计算每个server对应的hash值，然后将这些hash值映射到一个有限的值域上（比如0~2^32）。通过寻找hash值大于hash(key)的最小server作为存储该key数据的目标server。如果找不到，则直接把具有最小hash值的server作为目标server。

为了方便理解，可以把这个有限值域理解成一个环，值顺时针递增。

如上图所示，集群中一共有5个memcached server，已通过server的hash值分布到环中。

如果现在有一个写入cache的请求，首先计算x=hash(key)，映射到环中，然后从x顺时针查找，把找到的第一个server作为目标server来存储cache，如果超过了2^32仍然找不到，则命中第一个server。比如x的值介于A~B之间，那么命中的server节点应该是B节点

可以看到，通过这种算法，对于同一个key，存储和后续的查询都会定位到同一个memcached server上。

那么它是怎么解决增/删server导致的cache不能命中的问题呢？

假设，现在增加一个server F，如下图

此时，cache不能命中的问题仍然存在，但是只存在于B~F之间的位置（由C变成了F），其他位置（包括F~C）的cache的命中不受影响（删除server的情况类似）。尽管仍然有cache不能命中的存在，但是相对于取模的方式已经大幅减少了不能命中的cache数量。

虚拟节点

但是，这种算法相对于取模方式也有一个缺陷：当server数量很少时，很可能他们在环中的分布不是特别均匀，进而导致cache不能均匀分布到所有的server上。

如图，一共有3台server – 1，2，4。命中4的几率远远高于1和2。

为解决这个问题，需要使用虚拟节点的思想：为每个物理节点（server）在环上分配100～200个点，这样环上的节点较多，就能抑制分布不均匀。

当为cache定位目标server时，如果定位到虚拟节点上，就表示cache真正的存储位置是在该虚拟节点代表的实际物理server上。

另外，如果每个实际server的负载能力不同，可以赋予不同的权重，根据权重分配不同数量的虚拟节点。

// 采用有序map来模拟环

this.consistentBuckets = new TreeMap();

MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5来计算key和server的hash值

// 计算总权重

if ( this.totalWeight for ( int i = 0; i this.weights.length; i++ )

this.totalWeight += ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];

} else if ( this.weights == null ) {

this.totalWeight = this.servers.length;

}

// 为每个server分配虚拟节点

for ( int i = 0; i servers.length; i++ ) {

// 计算当前server的权重

int thisWeight = 1;

if ( this.weights != null this.weights[i] != null )

thisWeight = this.weights[i];

// factor用来控制每个server分配的虚拟节点数量

// 权重都相同时，factor=40

// 权重不同时，factor=40*server总数*该server权重所占的百分比

// 总的来说，权重越大，factor越大，可以分配越多的虚拟节点

double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );

for ( long j = 0; j factor; j++ ) {

// 每个server有factor个hash值

// 使用server的域名或IP加上编号来计算hash值

// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor个数据用来生成hash值：

// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor

byte[] d = md5.digest( ( servers[i] + "-" + j ).getBytes() );

// 每个hash值生成4个虚拟节点

for ( int h = 0 ; h 4; h++ ) {

Long k =

((long)(d[3+h*4]0xFF) 24)

| ((long)(d[2+h*4]0xFF) 16)

| ((long)(d[1+h*4]0xFF) 8 )

| ((long)(d[0+h*4]0xFF));

// 在环上保存节点

consistentBuckets.put( k, servers[i] );

}

}

// 每个server一共分配4*factor个虚拟节点

}

// 采用有序map来模拟环

this.consistentBuckets = new TreeMap();

MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5来计算key和server的hash值

// 计算总权重

if ( this.totalWeight for ( int i = 0; i this.weights.length; i++ )

this.totalWeight += ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];

} else if ( this.weights == null ) {

this.totalWeight = this.servers.length;

}

// 为每个server分配虚拟节点

for ( int i = 0; i servers.length; i++ ) {

// 计算当前server的权重

int thisWeight = 1;

if ( this.weights != null this.weights[i] != null )

thisWeight = this.weights[i];

// factor用来控制每个server分配的虚拟节点数量

// 权重都相同时，factor=40

// 权重不同时，factor=40*server总数*该server权重所占的百分比

// 总的来说，权重越大，factor越大，可以分配越多的虚拟节点

double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );

for ( long j = 0; j factor; j++ ) {

// 每个server有factor个hash值

// 使用server的域名或IP加上编号来计算hash值

// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor个数据用来生成hash值：

// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor

byte[] d = md5.digest( ( servers[i] + "-" + j ).getBytes() );

// 每个hash值生成4个虚拟节点

for ( int h = 0 ; h 4; h++ ) {

Long k =

((long)(d[3+h*4]0xFF) 24)

| ((long)(d[2+h*4]0xFF) 16)

| ((long)(d[1+h*4]0xFF) 8 )

| ((long)(d[0+h*4]0xFF));

// 在环上保存节点

consistentBuckets.put( k, servers[i] );

}

}

// 每个server一共分配4*factor个虚拟节点

}

// 用MD5来计算key的hash值

MessageDigest md5 = MD5.get();

md5.reset();

md5.update( key.getBytes() );

byte[] bKey = md5.digest();

// 取MD5值的低32位作为key的hash值

long hv = ((long)(bKey[3]0xFF) 24) | ((long)(bKey[2]0xFF) 16) | ((long)(bKey[1]0xFF) 8 ) | (long)(bKey[0]0xFF);

// hv的tailMap的第一个虚拟节点对应的即是目标server

SortedMap tmap = this.consistentBuckets.tailMap( hv );

return ( tmap.isEmpty() ) ? this.consistentBuckets.firstKey() : tmap.firstKey();

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php什么是分布式

php分布式是指多台服务器处理不同的工作，指的是业务上的一般，比如多台服务器有的处理日志分布到一些服务器，有的处理下单，分布到一些服务器。

当前标题：php数据分布 php中数据类型分几种,都有哪些数据类型
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