2. 全局节点分布方式的扩容
全局节点分配方式同样存在扩容的问题，不过它早就考虑到这个问题，并且这么设计就是为了便于扩容，主要的扩容方式是两种：
(1) 通过节点自然增加来分配Key到节点的映射扩容
这 种是最典型、最简单、最节约机器资源的扩容方式，大致就是按照每个节点分配指定的数据量，比如一个节点存储10万用户数据，第一个节点存储0-10w用户 数据，第二个节点存储10w-20w用户数据，第三个节点存储20w-30w用户信息，依此类推，用户增加到一定数据量就增加节点服务器，同时把Key分 配到新增加的节点上，映射关系记录到全局表中，这样可以无限的增加节点。存在的问题是，如果早期的节点用户访问频率比较低，而后期增加的节点用户访问频率 比较高，则存在节点服务器负载不均衡的现象，这个也是可以想方案解决的。
(2) 通过概率算法来映射Key到节点的的扩容
这种方式是在既然有的节点基础上，给每个节点设定一个被分配到Key的概率，然后分配Key的时候，按照每个节点被指定的概率进行分配，如果每个节点平均的数据容量超过了指定的百分比，比如50%，那么这时候就考虑增加新节点，那么新节点增加Key的概率要大于旧节点。
一般情况下，对于节点的被分配的概率也是记录在数据库中的，比如我们把所有的概率为100，共有10个节点，那么设定每个节点被分配的数据的概率为10，我们查看数据表结构：
NodeID Weight
1 10
2 10
3 10
现在新加入了一个 节点，新加入的节点，被分配Key的几率要大于旧节点，那么就必须对这个新加入的节点进行概率计算，计算公式：10х+у=100, у>х，得出：у{10...90}，х{1...9}，x是单个旧节点的概率，旧节点的每个节点的概率是一样的，y是新节点的概率，按照这个计算 公式，推算出新节点y的概率的范围，具体按照具体不同应用的概率公式进行计算。
