很多站长朋友们都不太清楚权重随机算法php，今天小编就来给大家整理权重随机算法php，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 php取随机数概率算法 2、 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 3、 求友情链接的随机算法（PHP） php取随机数概率算法问题有点模糊，我先暂时把“保留两位小数”理解成“[输出的随机数]保留两位小数”，而非其他因素保留多少小数。
又把“1-10”，理解成包括1和10在内其两数之间的小数，
把10-50，理解成10.01到50.00之间的数，不包括10.00。以此类推。
<?php
function genRandom(){
$p=rand(1,100);
if($p<=60) $r=rand(100,1000);
elseif($p>60 and $p<=85) $r=rand(1001,5000);
elseif($p>85 and $p<=95) $r=rand(5001,10000);
else $r=rand(10001, 20000);
return $r/100;
}
$a=array();
$total=50000;
for($i=0;$i<$total;$i++){
$c=genRandom();
if($c>=1 and $c<=10) $p=0;
elseif($c>10 and $c<=50) $p=1;
elseif($c>50 and $c<=100) $p=2;
elseif($c>100 and $c<=200) $p=3;
else $p=4;
if(!array_key_exists($p, $a)) $a[$p]=1;
else $a[$p]++;
}
if(!array_key_exists(4, $a)) $a[4]=0;
echo "总样本数".$total.'<br/>';
echo "1-10样本数".$a[0].', 占'.($a[0]/$total*100).'%<br/>';
echo ">10-50样本数".$a[1].', 占'.($a[1]/$total*100).'%<br/>';
echo ">50-100样本数".$a[2].', 占'.($a[2]/$total*100).'%<br/>';
echo ">100-200样本数".$a[3].', 占'.($a[3]/$total*100).'%<br/>';
echo "其他样本数".$a[4].', 占'.($a[4]/$total*100).'%<br/>';
总样本数50000
1-10样本数30052, 占60.104%
>10-50样本数12404, 占24.808%
>50-100样本数4993, 占9.986%
>100-200样本数2551, 占5.102%
其他样本数0, 占0%
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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求友情链接的随机算法（PHP）用一个表来做这个事，
思路是除开自己的9个网站机率是100%，取其中的3个，
也就是每个网站出现的概率是3/9;
然后这个概率是通过已经出现的网站友情链接来进行分配的，
就是说每个友情链接出现的次数是3次，出现3次了他的概率就是0，
其它的概率 剩余次数/(9-出现3次的友情链接次数)，
这样能达到你的要求了。
关于权重随机算法php的介绍到此就结束了，不知道本篇文章是否对您有帮助呢？如果你还想了解更多此类信息，记得收藏关注本站，我们会不定期更新哦。
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