带着问题学习分布式系统之数据分片

正文

在前文中，提出了分布式系统(尤其是分布式存储系统)需要解决的两个最主要的问题，即数据分片和数据冗余，下面这个图片(来源)形象生动的解释了其概念和区别：

其中数据即A、B属于数据分片，原始数据被拆分成两个正交子集分布在两个节点上。而数据集C属于数据冗余，同一份完整的数据在两个节点都有存储。当然，在实际的分布式系统中，数据分片和数据冗余一般都是共存的。

本文主要讨论数据分片的三个问题：

• (1)如何做数据分片，即如何将数据映射到节点
• (2)数据分片的特征值，即按照数据中的哪一个属性(字段)来分片
• (3)数据分片的元数据的管理，如何保证元数据服务器的高性能、高可用，如果是一组服务器，如何保证强一致性

所谓分布式系统，就是利用多个独立的计算机来解决单个节点(计算机)无法处理的存储、计算问题，这是非常典型的分而治之的思想。每个节点只负责原问题(即整个系统需要完成的任务)的一个子集，那么原问题如何拆分到多个节点?在分布式存储系统中，任务的拆分即数据分片。

何为数据分片(segment，fragment， shard， partition)，就是按照一定的规则，将数据集划分成相互独立、正交的数据子集，然后将数据子集分布到不同的节点上。注意，这里提到，数据分片需要按照一定的规则，不同的分布式应用有不同的规则，但都遵循同样的原则：按照最主要、最频繁使用的访问方式来分片。

三种数据分片方式

首先介绍三种分片方式：hash方式，一致性hash(consistent hash)，按照数据范围(range based)。对于任何方式，都需要思考以下几个问题：

1. 具体如何划分原始数据集?
2. 当原问题的规模变大的时候，能否通过增加节点来动态适应?
3. 当某个节点故障的时候，能否将该节点上的任务均衡的分摊到其他节点?
4. 对于可修改的数据(比如数据库数据)，如果某节点数据量变大，能否以及如何将部分数据迁移到其他负载较小的节点，及达到动态均衡的效果?
5. 元数据的管理(即数据与物理节点的对应关系)规模?元数据更新的频率以及复杂度?

为了后面分析不同的数据分片方式，假设有三个物理节点，编号为N0， N1， N2;有以下几条记录：

R0: {id: 95, name: 'aa', tag:'older'}  
R1: {id: 302, name: 'bb',}  
R2: {id: 759, name: 'aa',}  
R3: {id: 607, name: 'dd', age: 18}  
R4: {id: 904, name: 'ff',}  
R5: {id: 246, name: 'gg',}  
R6: {id: 148, name: 'ff',}  
R7: {id: 533, name: 'kk',} 

hash方式：

哈希表(散列表)是最为常见的数据结构，根据记录(或者对象)的关键值将记录映射到表中的一个槽(slot)，便于快速访问。绝大多数编程语言都有对hash表的支持，如python中的dict， C++中的map，Java中的Hashtable， Lua中的table等等。在哈希表中，最为简单的散列函数是 mod N(N为表的大小)。即首先将关键值计算出hash值(这里是一个整型)，通过对N取余，余数即在表中的位置。

数据分片的hash方式也是这个思想，即按照数据的某一特征(key)来计算哈希值，并将哈希值与系统中的节点建立映射关系,从而将哈希值不同的数据分布到不同的节点上。

我们选择id作为数据分片的key，那么各个节点负责的数据如下：

由此可以看到，按照hash方式做数据分片，映射关系非常简单;需要管理的元数据也非常之少，只需要记录节点的数目以及hash方式就行了。

但hash方式的缺点也非常明显：当加入或者删除一个节点的时候，大量的数据需要移动。比如在这里增加一个节点N3，因此hash方式变为了mod 4，数据的迁移如下：

在这种方式下，是不满足单调性(Monotonicity)的：如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。

在工程中，为了减少迁移的数据量，节点的数目可以成倍增长，这样概率上来讲至多有50%的数据迁移。

hash方式还有一个缺点，即很难解决数据不均衡的问题。有两种情况：原始数据的特征值分布不均匀，导致大量的数据集中到一个物理节点上;第二，对于可修改的记录数据，单条记录的数据变大。在这两种情况下，都会导致节点之间的负载不均衡，而且在hash方式下很难解决。

一致性hash

一致性hash是将数据按照特征值映射到一个首尾相接的hash环上，同时也将节点(按照IP地址或者机器名hash)映射到这个环上。对于数据，从数据在环上的位置开始，顺时针找到的第一个节点即为数据的存储节点。这里仍然以上述的数据为例，假设id的范围为[0， 1000]，N0， N1， N2在环上的位置分别是100， 400， 800，那么hash环示意图与数据的分布如下：

可以看到相比于上述的hash方式，一致性hash方式需要维护的元数据额外包含了节点在环上的位置，但这个数据量也是非常小的。

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!