分布式缓存需考虑如下三点：
1、缓存本身的水平线性扩展的问题。
2、缓存大病罚下的本身性能问题。
3、避免缓存的单点鼓掌问题。
分布式缓存
存在的问题：
1、内存本身的管理问题。内存的分配，管理和回收机制。
2、分布式管理和分布式算法。
3、缓存键值管理和路由。
常见分布式算法
Memcached在实现分布集群部署时，Memcached服务端的之间是没有通讯的，服务端是伪分布式，实现分布式是由客户端实现的，客户端实现了分布式算法把数据保存到不同的Memcached 服务端。
1.取模
currServer = serverList[ hash(key) % sizeof(serverList) ]
余数计算的方法简单，数据的分散性也相当优秀，但也有其缺点。那就是当添加或移除服务器时，缓存重组的代价相当巨大。添加服务器后，余数就会产生巨变，这样就无法获取与保存时相同的服务器，从而影响缓存的命中。
2.一致性hash
原理，首先求出memcached 服务器（节点）的哈希值，并将其配置到0～232的圆（continuum）上。然后用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到圆上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。如果超过232 仍然找不到服务器，就会保存到第一台memcached 。
二、多副本、故障转移
memcached对容错不做处理的，也就是说当Memcached 服务端挂掉或者 Memcached 重启复活，由于Memcached重启后无数据，对高并发的大型系统中，是没办法接受的，我们在集群的情况下，要做到负载均衡和容错 ，这种情况下， 服务器端挂掉，负载就不那么均衡，缓存数据也会丢失 ，重新对数据库进行操作，加大的系统的性能， 数据丢失容错也没做得那么好。 Memcache自身并没有实现集群功能，如果想用Memcahce实现集群需要借助第三方软件或者自己设计编程实现，如repcached、memagent、 memcached-ha等。
