分布式算法设计基础

并行与分布式计算基础知识在计算机科学领域中，随着数据规模和计算需求的不断增长，越来越多的任务需要同时进行处理。

为了实现高效的计算和数据处理，计算机领域涌现出了并行计算和分布式计算两个重要概念。

并行计算是指将一个任务分解为多个子任务，并同时在多个处理单元上进行处理，以提高计算速度和效率。

这种处理方式通常应用于单个计算机上，通过利用机器的多个核心或线程来同时执行多个任务。

分布式计算则是将一个任务分发给多个计算机或服务器进行处理，每个计算机独立运行一部分任务，最终将结果汇总以获得最终结果。

这种处理方式通常应用于网络环境下，可以利用多台计算机的资源来处理大规模的数据和计算任务。

并行计算和分布式计算的基础知识包括以下几个方面：1. 并行计算模型并行计算的模型可以分为共享内存模型和消息传递模型两种。

共享内存模型是指多个处理单元共享同一块内存空间，并通过对共享内存的读写来进行通信和同步。

每个处理单元可以独立访问内存，并且可以通过修改共享数据来与其他处理单元进行交互。

消息传递模型是指处理单元之间通过发送和接收消息进行通信。

每个处理单元有自己的私有内存，需要通过消息传递来实现不同处理单元之间的数据共享和同步。

2. 并行算法设计在并行计算中，算法的设计至关重要。

好的并行算法可以充分发挥处理单元的计算能力，提高计算效率。

并行算法的设计考虑到任务的划分和通信。

任务的划分需要将一个大任务分解为多个更小的子任务，并合理分配给不同的处理单元。

通信部分则需要设计好处理单元之间的数据传输和同步机制。

3. 分布式计算系统分布式计算系统是一组相互连接的计算机组成的系统，用于处理大规模的数据和计算任务。

这些计算机可以分布在不同的地理位置，并通过网络连接进行通信和协作。

分布式计算系统通常包括任务调度器、数据分发和结果合并等组件。

任务调度器负责将任务划分为多个子任务，并将其分发给不同的计算机执行。

数据分发和结果合并负责将数据传输到计算机节点并从节点上收集处理结果。

学习分布式系统需要怎样的知识
学习分布式系统需要掌握以下知识：
1. 计算机基础知识：包括计算机体系结构、操作系统原理、网络通信原理等基础知识，对计算机硬件和软件有一定的了解。

2. 数据结构与算法：掌握常见的数据结构和算法，如链表、树、图、排序算法等，能够灵活地选择和应用合适的数据结构和算法解决问题。

3. 分布式系统理论：了解分布式系统的基本原理和概念，如分布式计算、一致性、容错性、负载均衡等，熟悉分布式系统的架构和设计模式。

4. 编程语言和编程技能：掌握至少一门编程语言，如Java、Python、C++等，并具备良好的编程能力，能够开发和调试分布式系统的相关代码。

5. 数据库知识：熟悉数据库的基本概念和操作，了解SQL和NoSQL数据库的特点与应用场景，具备在分布式环境下处理数据的能力。

6. 操作系统和网络知识：了解操作系统和网络的基本原理，熟悉常用的操作系统和网络协议，能够进行系统和网络调优。

7. 容器和虚拟化技术：了解容器和虚拟化的基本原理和常用技术，如Docker、Kubernetes等，能够构建和管理分布式系统的容器化环境。

8. 性能调优和故障诊断：具备分析和优化分布式系统性能的能力，能够诊断和解决分布式系统中的常见故障和问题。

9. 分布式存储和计算技术：掌握分布式存储和计算技术，如分布式文件系统、分布式数据库、大数据处理等，了解相关的开源工具和框架。

10. 分布式系统安全：了解分布式系统的安全问题和解决方案，如身份认证、数据加密、访问控制等，具备保护分布式系统安全的能力。

以上是学习分布式系统所需要的基本知识，学习过程中还需要进行实际开发和实验，通过实践提升对分布式系统的理解和应用能力。

常见的分布式算法分布式算法是一种能够处理大规模分布式系统的算法。

随着云计算和大数据的不断发展，分布式算法也逐渐成为了计算机科学领域的热门研究方向。

本文将介绍几种常见的分布式算法。

1. Paxos算法Paxos算法是一种用于解决分布式一致性问题的经典算法。

它能够确保在一个分布式环境中，多个进程能够达成一致的决策，即使发生网络故障或进程崩溃等异常情况。

Paxos算法被广泛应用于分布式数据库、分布式文件系统等领域。

2. Raft算法Raft算法是一种新兴的分布式一致性算法，它与Paxos算法类似，但更易于理解和实现。

Raft算法的设计目标是使分布式系统的可理解性更高，从而降低系统实现和维护的难度。

因此，Raft算法在近年来得到了广泛的关注和应用。

3. MapReduce算法MapReduce算法是一种用于处理大规模数据的分布式算法。

它通过将大规模数据分解成多个小数据块，并将这些数据块分散到多个计算机节点上进行并行计算，从而实现高效的数据处理。

MapReduce算法被广泛应用于搜索引擎、数据仓库等领域。

4. Gossip算法Gossip算法是一种用于分布式信息传播的算法。

它通过模拟人类社交网络中的信息传播行为，实现分布式节点之间的信息传输和共享。

Gossip算法在分布式系统中具有很高的可扩展性和容错性，因此在云计算、分布式数据库等领域得到了广泛应用。

总之，分布式算法是一种非常重要的计算机科学研究方向，它能够提高分布式系统的可扩展性、可靠性和性能。

通过学习和应用以上几种常见的分布式算法，我们可以更好地理解和应用分布式系统，从而促进分布式计算的发展。

分布式计算架构设计与实现随着人工智能、大数据、物联网等新技术的发展，计算机系统面临着越来越大的数据量和复杂的计算任务。

传统的计算机架构已经不足以满足需求，分布式计算架构应运而生。

本文将探讨分布式计算架构的设计与实现。

一、分布式计算架构的概念分布式计算架构是指一个由多个计算机协同工作组成的计算环境，分布式计算系统中的计算机节点互相通信，相互协作，共同完成一个计算任务。

与传统的集中式计算环境相比，分布式计算系统具有如下优点：1.可靠性高：由于分布式计算系统中每个节点都是相互独立的，当其中的一个节点出现故障时，其他节点仍然可以正常工作。

因此，分布式计算系统有更高的可靠性。

2.灵活性好：分布式计算系统可以根据需要动态添加或删除计算节点，从而适应不同规模和需求的计算任务。

3.处理能力强：由于分布式计算系统可以在多个计算节点同时工作，其处理能力也相应增强。

4.可扩展性强：分布式计算系统可以通过增加节点数量来提高系统的整体性能。

二、分布式计算架构的设计分布式计算架构的设计是一个复杂的过程，需要考虑很多因素。

下面介绍一些常用的分布式计算架构设计模式。

1.客户端-服务器架构客户端-服务器架构是最常用的分布式计算架构之一，它将计算任务分成客户端和服务器两个部分。

客户端向服务器发出请求，服务器根据所收到的请求来进行计算，并将计算结果返回给客户端。

客户端-服务器架构可以降低系统的复杂性，提高系统的可靠性和安全性。

但是，由于服务器要承担所有计算任务，如果客户端数量过多，服务器负载会变得非常大，导致系统性能受到影响。

2.对等网络架构对等网络架构是一种去中心化的分布式计算架构。

在对等网络架构中，每个节点都是对等的，它们之间相互通信，共同完成计算任务。

对等网络架构的优点是可以充分利用每个节点的计算能力，当其中的一个节点出现故障时，其他节点仍然可以正常工作。

但是，对等网络架构的缺点是系统的设计和管理比较困难。

3.基于消息传递的架构基于消息传递的架构是一种基于消息传递的分布式计算架构。

深入理解分布式计算的基本原理与方法分布式计算是一种利用多个计算机协同工作来完成一个任务的计算模型。

它将一个大的计算任务分解成多个小的子任务，并将这些子任务分派给多台计算机同时运算，最后将结果进行整合。

分布式计算具有高效、可伸缩、容错等特点，广泛应用于数据处理、科学计算、云计算等领域。

分布式计算的基本原理是任务分解与结果整合。

具体来说，分布式计算将一个大的计算任务分解成多个小的子任务，并将这些子任务分配给不同的计算机节点进行并行计算。

每个计算机节点负责完成自己的子任务，并将运算结果返回。

最后，将各个计算节点的结果进行整合，得到最终的计算结果。

在分布式计算中，有三个关键概念：任务调度、数据通信和容错处理。

任务调度是指如何将任务分解成多个子任务，并将这些子任务分派给计算机节点进行计算。

数据通信是指节点之间如何进行信息交流和数据传输，以便节点可以相互协作完成任务。

容错处理是指如何处理节点故障或通信异常等异常情况，以保证整个分布式系统的稳定性和可靠性。

在分布式计算中，有多种任务调度方式，如静态任务划分、动态任务划分和任务合作。

静态任务划分是指在任务开始之前就将任务划分成多个子任务，并在各个计算机节点上进行并行计算。

动态任务划分是指根据实际运行情况，动态地将任务划分成多个子任务，并动态地分配给计算机节点。

任务合作是指计算机节点之间相互协作，共同完成一个任务，每个节点负责计算任务中的一部分，并将计算结果传递给其他节点进行进一步计算。

数据通信在分布式计算中起着至关重要的作用。

分布式计算系统需要能够进行高效的数据传输和信息交流，以保证节点之间能够及时、准确地进行任务分发和结果传递。

为了实现高效的数据通信，可以采用消息传递机制，即通过消息传递的方式进行节点之间的通信。

消息传递可以分为同步消息传递和异步消息传递两种方式。

同步消息传递是指发送方等待接收方接收完消息后再继续执行，而异步消息传递是指发送方发送消息后立即继续执行，不等待接收方的响应。

CAD软件中的分布式设计和计算方法分布式设计和计算是一种基于计算机网络和云计算技术的CAD（计算机辅助设计）软件开发和运行的方法。

这种方法的核心理念是将计算和设计任务分发到多个计算节点上进行并行处理，以提高计算效率和设计质量。

本文将详细介绍CAD软件中的分布式设计和计算方法及其应用。

一、分布式设计和计算的基本概念分布式设计和计算是一种以计算机网络为基础的计算模式，其核心思想是将计算和设计任务分发到多个计算节点上进行并行处理。

分布式设计和计算的基本概念包括：1.计算节点：计算节点是指网络中的一个计算机或计算机集群，可以完成分布式计算任务。

2.任务分发：任务分发是指将设计和计算任务分发到计算节点上进行并行处理的过程。

任务分发可以根据不同的算法或策略进行。

3.任务协作：任务协作是指计算节点间的协同工作，包括任务结果的传输和共享，以及计算节点的互相通信和协调。

4.任务调度：任务调度是指根据任务的优先级、资源的利用率和计算节点的负载等因素，将任务分发到最适合的计算节点上进行处理的过程。

二、分布式设计和计算的优势分布式设计和计算在CAD软件中的应用有很多优势，包括：1.提高计算效率：分布式设计和计算能够将设计和计算任务分发到多个计算节点上进行并行处理，大大提高了计算效率。

2.降低硬件成本：分布式设计和计算可以利用计算节点的空闲资源进行计算，减少了硬件投资和维护成本。

3.增加数据安全性：分布式设计和计算可以将数据分割成多个部分，并分别存储在不同的计算节点上，提高了数据的安全性。

4.提高系统可伸缩性：分布式设计和计算可以根据计算节点的数量和负载进行动态调整，具有良好的系统可伸缩性。

5.提供灵活的计算资源：通过分布式设计和计算，用户可以根据实际需求请求不同规模的计算资源，提高了资源的利用率。

三、分布式设计和计算的应用分布式设计和计算在CAD软件中的应用非常广泛，包括：1.大规模模拟计算：分布式设计和计算可以将大规模的模拟计算任务分发到多个计算节点上进行并行处理，提高计算效率。

分布式计算原理分布式计算是一种利用多台计算机协同工作来完成单个任务的计算方式。

它可以将一个大型任务分解成许多小的子任务，然后分配给不同的计算机进行处理，最终将各个计算结果合并在一起，从而完成整个任务。

分布式计算的原理是基于计算机网络和并行计算技术，它可以提高计算效率，提升系统的可靠性和可用性。

首先，分布式计算的原理之一是任务分解和分配。

在分布式计算系统中，一个大型任务会被分解成若干个小的子任务，然后这些子任务会被分配给不同的计算节点进行处理。

这样可以充分利用各个计算节点的计算资源，提高整个系统的计算效率。

其次，分布式计算的原理还包括通信和协调。

在分布式计算系统中，各个计算节点之间需要进行通信和协调，以确保它们能够有效地协同工作。

这就需要设计合适的通信协议和协调机制，以确保各个计算节点之间能够互相通信，协同完成任务。

另外，分布式计算的原理还包括容错和恢复。

在分布式计算系统中，由于涉及多台计算机，可能会出现计算节点故障或通信故障的情况。

因此，需要设计相应的容错和恢复机制，以确保系统能够在出现故障时自动进行恢复，保证系统的可靠性和可用性。

此外，分布式计算的原理还包括数据共享和一致性。

在分布式计算系统中，不同的计算节点可能需要共享数据，因此需要设计合适的数据共享机制，以确保各个计算节点之间能够共享数据，并且保持数据的一致性。

总的来说，分布式计算的原理是基于任务分解和分配、通信和协调、容错和恢复、数据共享和一致性等技术，通过这些技术来实现多台计算机的协同工作，提高计算效率，提升系统的可靠性和可用性。

分布式计算已经广泛应用于各种领域，如云计算、大数据分析、人工智能等，成为了当今计算领域的重要技术之一。

分布式系统原理与范型
分布式系统是由多个独立计算机组成的系统，它们通过网络进行通信和协作，以实现共同的任务。

分布式系统的设计和实现涉及到多种原理和范型，这些范型描述了不同方面的分布式系统行为和特征。

1. 分布式计算原理：分布式系统的核心，它描述了如何将任务分配到不同计算节点上进行并行计算。

其中最常用的原理是MapReduce，它将任务划分为多个子任务，每个节点负责处理其中的一部分，最后将结果汇总。

其他常见的分布式计算原理包括Flocking，Migrating，Scatter/Gather 等。

2. 通信原理：描述了分布式系统中不同节点之间的通信方式和协议。

常用的通信原理包括RPC（远程过程调用），消息队列，RESTful API 等。

3. 一致性原理：描述了分布式系统中不同节点之间如何保持数据一致性的方法。

常见的一致性原理包括Paxos算法，Raft算法，分布式锁等。

4. 可靠性原理：描述了分布式系统如何保障可靠性和容错性。

其中最常见的原理是副本备份，即将关键数据在多个节点上备份，以防止单点故障和数据丢失。

还有其他的可靠性原理，如容错冗余，自适应容错等。

5. 安全原理：描述了分布式系统如何保障数据的安全性和隐私性。

常见的安全原理包括身份认证，数据加密，防火墙等。

以上是分布式系统中常见的原理和范型，它们都是构建高可用、可靠、安全的分布式系统的基础。

不同原理和范型之间相互关联，它们之间的交互和协作影响着系统的整体性能和稳定性。

分布式系统知识点积累总结一、分布式系统概述分布式系统是一个由多台计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协作，共同完成某个任务。

分布式系统的设计目标是提高系统的可靠性、可扩展性和性能。

二、分布式系统的特点1. 系统中的计算资源是分布在不同的计算节点上的，节点之间通过网络连接。

2. 节点之间相互独立，没有全局时钟，只能通过消息传递的方式进行协调。

3. 分布式系统需要解决数据一致性、并发控制和通信延迟等问题。

三、分布式系统的关键技术1. 通信技术：分布式系统中的节点通过网络通信进行信息交换，通信技术是分布式系统的基础。

2. 数据复制技术：为了提高系统的可靠性和可用性，分布式系统通常会采用数据复制技术。

3. 一致性协议：分布式系统中的数据一致性是一个重要的问题，一致性协议可以保证系统中的数据一致性。

4. 分布式事务：分布式系统中的多个节点可能需要协同完成一个复杂的任务，分布式事务可以确保系统执行的原子性和一致性。

5. 负载均衡：分布式系统中的节点需要协同处理大量的请求，负载均衡技术可以使得系统的负载得到均衡，提高系统性能和可用性。

四、分布式系统的常见问题及解决方案1. 数据一致性问题：分布式系统中的数据一致性是一个常见问题，解决方案包括使用一致性协议、版本控制和事务管理等技术。

2. 并发控制问题：分布式系统中的并发控制是一个重要问题，解决方案包括使用锁、分布式事务和分布式共享内存等技术。

3. 通信延迟问题：分布式系统中的通信延迟可能导致性能下降，解决方案包括使用消息队列、异步通信和缓存等技术。

4. 节点故障问题：分布式系统中的节点故障可能导致系统的不可用，解决方案包括使用容错技术、数据备份和自动故障转移等技术。

五、分布式系统的一些经典算法1. Paxos算法：Paxos算法是一种用于分布式系统中的一致性协议，它可以确保多个节点对某个值达成一致。

2. Raft算法：Raft算法是一种分布式一致性算法，相比Paxos算法更容易理解和实现。

分布式计算简单易懂实例分布式计算是一种将计算任务分布到多个计算机节点上执行的技术，通过协同工作完成复杂计算任务。

下面以一个简单的实例来介绍分布式计算的基本原理和过程。

实例：计算斐波那契数列假设我们需要计算斐波那契数列的前20个数，传统的计算方法是采用递归或循环的方式在单机上进行计算。

然而，随着计算任务的规模不断扩大，单机计算的能力可能无法满足需求。

此时，我们可以采用分布式计算的方法来解决问题。

1. 任务划分将计算斐波那契数列的任务划分为多个子任务，每个子任务负责计算斐波那契数列中的一个数。

在这个实例中，我们需要计算斐波那契数列的前20个数，因此可以将任务划分为20个子任务，每个子任务计算一个数。

2. 节点选择选择多个计算机节点来执行分布式计算任务。

这些节点可以是一台计算机的多核处理器，也可以是多台计算机。

在这个实例中，我们假设有4个计算机节点，分别为节点1、节点2、节点3和节点4。

3. 任务分配将子任务分配给各个计算机节点。

在这个实例中，我们可以将前10个子任务分配给节点1，接下来的10个子任务分配给节点2，再接下来的10个子任务分配给节点3和节点4。

4. 计算和结果收集各个节点分别执行分配给自己的子任务，计算出斐波那契数列中的对应数值。

计算完成后，将结果发送给一个结果收集节点。

在这个实例中，我们假设节点1、节点2、节点3和节点4将结果发送给节点5，节点5负责收集结果。

5. 结果合并结果收集节点将收到的结果进行合并，得到完整的斐波那契数列。

在这个实例中，节点5接收到节点1、节点2、节点3和节点4发送的结果后，将它们合并成完整的斐波那契数列。

通过以上步骤，我们采用了分布式计算的方法成功计算出斐波那契数列的前20个数。

这种方法将复杂的计算任务分布到多个节点上执行，提高了计算效率，满足了大规模计算任务的需求。

分布式计算的优势：1. 计算效率高：分布式计算将计算任务分布到多个节点上执行，充分利用了计算机的计算资源，提高了计算效率。

分布式算法的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解分布式算法的基本概念、原理和应用场景；2. 掌握分布式系统中的通信协议、一致性算法和故障恢复策略；3. 了解分布式算法在实际工程中的应用和优化方法。

技能目标：1. 能够运用分布式算法解决实际问题，如数据一致性、负载均衡等；2. 能够分析分布式系统的性能瓶颈，并提出相应的优化方案；3. 能够设计简单的分布式算法，并进行模拟实验和性能评估。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对分布式算法的兴趣和热情，激发探索精神；2. 增强学生的团队合作意识，培养协同解决问题的能力；3. 提高学生对分布式系统的认识，使其具备一定的时代背景和产业视野。

课程性质：本课程为高年级专业选修课，旨在帮助学生掌握分布式算法的基本理论和实践技能，提高解决实际问题的能力。

学生特点：学生具备一定的编程基础和算法知识，具有较强的学习能力和独立思考能力。

教学要求：注重理论与实践相结合，强调学生的主动参与和动手实践，鼓励学生进行创新性研究。

通过本课程的学习，使学生能够具备分布式系统设计与开发的能力，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。

二、教学内容1. 分布式算法概述：介绍分布式算法的基本概念、发展历程和应用领域，使学生建立整体认识。

- 教材章节：第1章 分布式算法导论- 内容列举：分布式系统的特点、分布式算法的重要性、典型应用场景2. 分布式系统通信：讲解分布式系统中通信协议的基本原理和实现方法，分析其性能。

- 教材章节：第2章 分布式系统通信- 内容列举：通信模型、通信协议、性能分析3. 一致性算法：探讨分布式系统中一致性算法的设计原理和实现方法，分析不同算法的性能特点。

- 教材章节：第3章 一致性算法- 内容列举：一致性模型、Paxos算法、Raft算法、Zab协议4. 分布式锁与事务：介绍分布式锁和分布式事务的基本概念，分析其实现机制和性能。

- 教材章节：第4章 分布式锁与事务- 内容列举：分布式锁、两阶段提交、三阶段提交5. 负载均衡与故障恢复：讲解分布式系统中的负载均衡策略和故障恢复机制，分析其应用场景。

基于对偶的分布式算法引言概述：随着云计算和大数据的兴起，分布式算法成为解决复杂问题的重要工具。

其中，基于对偶的分布式算法因其高效性和可扩展性而备受关注。

本文将就基于对偶的分布式算法进行详细阐述，包括其原理、应用、优缺点以及未来发展方向。

正文内容：1. 对偶理论的基本原理1.1 对偶理论的概念和定义1.2 对偶问题与原问题的关系1.3 对偶问题的解释和应用2. 基于对偶的分布式算法的优点2.1 高效性：基于对偶的分布式算法能够将原问题转化为对偶问题，从而减小问题规模，提高算法的运行效率。

2.2 可扩展性：对偶问题的分解能够使得算法可以在分布式环境下进行并行计算，从而实现算法的可扩展性。

2.3 灵活性：基于对偶的分布式算法可以根据不同的问题进行调整和优化，使得算法更加灵活和适应性强。

3. 基于对偶的分布式算法的应用3.1 图像处理：基于对偶的分布式算法在图像处理领域中有着广泛的应用，如图像分割、图像恢复等。

3.2 机器学习：对偶问题的分解和求解可以应用于机器学习中的优化问题，如支持向量机、逻辑回归等。

3.3 网络优化：基于对偶的分布式算法可以用于解决网络优化问题，如网络流量优化、网络资源分配等。

4. 基于对偶的分布式算法的缺点4.1 收敛速度：基于对偶的分布式算法在处理大规模问题时，可能会面临收敛速度较慢的问题。

4.2 算法复杂性：基于对偶的分布式算法的设计和实现较为复杂，需要充分考虑问题的特性和算法的可行性。

4.3 数据通信开销：分布式环境下的数据通信开销可能会影响算法的性能，需要进行合理的数据划分和通信策略。

5. 基于对偶的分布式算法的未来发展方向5.1 算法优化：进一步研究基于对偶的分布式算法的优化方法，提高算法的收敛速度和性能。

5.2 算法应用拓展：探索更多领域中基于对偶的分布式算法的应用，如自然语言处理、推荐系统等。

5.3 算法理论研究：深入研究基于对偶的分布式算法的理论基础，推动算法的发展和创新。

分布式算法(一致性Hash算法)一、分布式算法在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括：轮循算法(Round Robin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(Least Connection)、响应速度算法(Response Time)、加权法(Weighted )等。

其中哈希算法是最为常用的算法.典型的应用场景是：有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均分发到每台服务器上，每台机器负责1-N的服务。

常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N )：对机器编号从0到N-1，按照自定义的 hash()算法，对每个请求的hash()值按N取模，得到余数i，然后将请求分发到编号为i的机器。

但这样的算法方法存在致命问题，如果某一台机器宕机，那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理，这时需要将当掉的服务器从算法从去除，此时候会有(N-1)-N 的服务器的缓存数据需要重新进行计算;如果新增一台机器，会有N -(N+1)的服务器的缓存数据需要进行重新计算。

对于系统而言，这通常是不可接受的颠簸(因为这意味着大量缓存的失效或者数据需要转移)。

那么，如何设计一个负载均衡策略，使得受到影响的请求尽可能的少呢?在Memcached、Key-Value Store 、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法，可以说Consistent Hashing 是分布式系统负载均衡的首选算法。

二、分布式缓存问题在大型web应用中，缓存可算是当今的一个标准开发配置了。

在大规模的缓存应用中，应运而生了分布式缓存系统。

分布式缓存系统的基本原理，大家也有所耳闻。

key-value如何均匀的分散到集群中？说到此，最常规的方式莫过于hash取模的方式。

比如集群中可用机器适量为N，那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K) mod N对应的机器。