在分布式系統中，為了提高可用性、性能和擴展性，通常會使用多臺服務器來構建一個Memcached集群。Memcached是一個高性能的分布式內存緩存系統，可以用于緩存數據以減輕數據庫或其他后端存儲的負載。

　　以下我們看一個具體的示例，展示了如何使用Python的memcached庫來實現一個簡單的Memcached分布式集群。在實際生產環境中，我們需要更多的配置和考慮更多的因素來確?？煽啃院透呖捎眯?，但這個示例可以讓我們了解基本的實現方法。

　　假設我們有3臺服務器，分別具有IP地址192.168.1.101、192.168.1.102和192.168.1.103。

　　首先，我們需要安裝Python的memcached庫：

pip install python-memcached

　　接下來，我們編寫一個Python程序來實現Memcached的分布式集群。我們使用一致性哈希算法來分配數據到不同的服務器。

import memcache

# 定義服務器列表
servers = ['192.168.1.101:11211', '192.168.1.102:11211', '192.168.1.103:11211']

# 創建一個Memcached客戶端，并使用一致性哈希算法
client = memcache.Client(servers, hash_fn=hash)

# 存儲數據的函數
def store_data(key, value):
    client.set(key, value)

# 獲取數據的函數
def get_data(key):
    return client.get(key)

# 刪除數據的函數
def delete_data(key):
    client.delete(key)

# 演示使用
if __name__ == "__main__":
    # 存儲數據
    store_data('user:1', 'John Doe')
    store_data('user:2', 'Jane Smith')
    store_data('user:3', 'Bob Johnson')

    # 獲取數據
    print(get_data('user:1'))
    print(get_data('user:2'))
    print(get_data('user:3'))

    # 刪除數據
    delete_data('user:1')
    delete_data('user:2')
    delete_data('user:3')

　　在這個例子中，我們通過一致性哈希算法將數據分布在不同的服務器上。當增加或刪除服務器時，只有部分數據需要重新映射。這就是一致性哈希的優勢所在。

　　需要注意的是，以上給出的只是一個示例，實際的Memcached集群需要更多的配置和考慮因素。在生產環境中，我們需要考慮數據備份、故障轉移、服務器節點的動態添加和刪除等。此外，還要確保網絡穩定性和安全性，以及適當的監控和運維措施。