注：为方便描述，下面的排序全为正序（从小到大排序）
创新互联成立以来不断整合自身及行业资源、不断突破观念以使企业策略得到完善和成熟，建立了一套“以技术为基点，以客户需求中心、市场为导向”的快速反应体系。对公司的主营项目，如中高端企业网站企划 / 设计、行业 / 企业门户设计推广、行业门户平台运营、成都APP应用开发、移动网站建设、微信网站制作、软件开发、四川乐山服务器托管等实行标准化操作，让客户可以直观的预知到从创新互联可以获得的服务效果。
假设有一个数组[a,b,c,d]
冒泡排序依次比较相邻的两个元素，如果前面的元素大于后面的元素，则两元素交换位置；否则，位置不变。具体步骤：
1，比较a,b这两个元素，如果ab,则交换位置，数组变为：[b,a,c,d]
2，比较a,c这两个元素，如果ac,则位置不变，数组变为：[b,a,c,d]
3，比较c,d这两个元素，如果cd,则交换位置，数组变为：[b,a,d,c]
完成第一轮比较后，可以发现最大的数c已经排（冒）在最后面了，接着再进行第二轮比较，但第二轮比较不必比较最后一个元素了，因为最后一个元素已经是最大的了。
第二轮比较结束后，第二大的数也会冒到倒数第二的位置。
依次类推，再进行第三轮，，，
就这样最大的数一直往后排（冒），最后完成排序。所以我们称这种排序算法为冒泡排序。
选择排序是一种直观的算法，每一轮会选出列中最小的值，把最小值排到前面。具体步骤如下:
插入排序步骤大致如下：
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能性。
步骤：
从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），
重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
可以在查询获取50条后对数据进行处理，那就是用公式如何50条取12条的问题，当然也可用随机，但是随机的分布就不是那么均匀了，另外也可用直接查询的时候用随机或者分段取值
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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大致思路
1）取份数的平均值
2）根据允许的各份数间最大差值，动态调整随机数范围，形成各份的数量
3）最后一份的数量由前面已经分出的决定，以保证各份的总和为指定值
代码如下：
?php
$total = 100; //待划分的数字
$div = 5; //分成的份数
$area = 10; //各份数间允许的最大差值
$average = round($total / $div);
$sum = 0;
$result = array_fill( 1, $div, 0 );
for( $i = 1; $i $div; $i++ ){
//根据已产生的随机数情况，调整新随机数范围，以保证各份间差值在指定范围内
if( $sum 0 ){
$max = 0;
$min = 0 - round( $area / 2 );
}elseif( $sum 0 ){
$min = 0;
$max = round( $area / 2 );
}else{
$max = round( $area / 2 );
$min = 0 - round( $area / 2 );
}
//产生各份的份额
$random = rand( $min, $max );
$sum += $random;
$result[$i] = $average + $random;
}
//最后一份的份额由前面的结果决定，以保证各份的总和为指定值
$result[$div] = $average - $sum;
//结果呈现
echo '划分情况：br';
foreach( $result as $temp ){
echo $temp, 'br';
}
echo '总和：', array_sum( $result );
exit;
?
