論數據分片技術及其應用
信1805-2班 20183583 張志偉
數據分片就是按照一定的規則，將數據集划分成相互獨立正交的數據子集。然后將數據子集分布到不同的節點上，通過設計合理的數據分片規則，可將系統中的數據分布在不同的物理數據庫中，達到提升應用系統數據處理速度的目的。在解決數據庫日志解析的問題中，我承擔了進行數據分片的任務。
數據分片，就是依照分片算法將數據打散到多個不同的節點上，每個節點上存儲部分數據。一般來說，分片算法最常見的就是Hash分片、一致性Hash分片和按照范圍數據分片三種。下面將對這三種分片技術進行簡單的闡釋，並介紹在數據庫日志解析中采用的分片方式。
Hash分片
Hash 分片的算法就是對緩存的 Key 做哈希計算，然后對總的緩存節點個數取余。你可以這么理解：比如說，我們部署了三個緩存節點組成一個緩存的集群，當有新的數據要寫入時，我們先對這個緩存的 Key 做比如 crc32 等 Hash 算法生成 Hash 值，然后對 Hash 值模 3，得出的結果就是要存入緩存節點的序號。
這個算法最大的優點就是簡單易理解，缺點是當增加或者減少緩存節點時，緩存總的節點個數變化造成計算出來的節點發生變化，從而造成緩存失效不可用。所以我建議你，如果采用這種方法，最好建立在你對於這組緩存命中率下降不敏感，比如下面還有另外一層緩存來兜底的情況下。那有沒有更好的方案能解決這個問題呢？那就是一致性 Hash 分片算法。
一致性Hash分片
用一致性 Hash 算法可以很好地解決增加和刪減節點時，命中率下降的問題。在這個算法中，我們將整個 Hash 值空間組織成一個虛擬的圓環，然后將緩存節點的 IP 地址或者主機名做 Hash 取值后，放置在這個圓環上。當我們需要確定某一個 Key 需要存取到哪個節點上的時候，先對這個 Key 做同樣的 Hash 取值，確定在環上的位置，然后按照順時針方向在環上“行走”，遇到的第一個緩存節點就是要訪問的節點。比方說下面這張圖里面，Key 1 和 Key 2 會落入到 Node 1 中，Key 3、Key 4 會落入到 Node 2 中，Key 5 落入到 Node 3 中，Key 6 落入到 Node 4 中。
這時如果在 Node 1 和 Node 2 之間增加一個 Node 5，你可以看到原本命中 Node 2 的 Key 3 現在命中到 Node 5，而其它的 Key 都沒有變化；同樣的道理，如果我們把 Node 3 從集群中移除，那么只會影響到 Key 5 。所以你看，在增加和刪除節點時，只有少量的 Key 會 漂移 到其它節點上，而大部分的 Key 命中的節點還是會保持不變，從而可以保證命中率不會大幅下降。
不過，事物總有兩面性。雖然這個算法對命中率的影響比較小，但它還是存在問題：
- 緩存節點在圓環上分布不平均，會造成部分緩存節點的壓力較大；
- 當某個節點故障時，這個節點所要承擔的所有訪問都會被順移到另一個節點上，會對后面這個節點造成壓力。
按照數據范圍分片
常見場景就是按照 時間區間 或 ID區間 來切分。例如：按日期將不同月甚至是日的數據分散到不同的庫中；將 userId 為 1~9999 的記錄分到第一個庫， 10000~20000 的分到第二個庫，以此類推。某種意義上，某些系統中使用的 "冷熱數據分離" ，將一些使用較少的歷史數據遷移到其他庫中，業務功能上只提供熱點數據的查詢，也是類似的實踐。
這樣的優點在於： - 單表大小可控
- 天然便於水平擴展，后期如果想對整個分片集群擴容時，只需要添加節點即可，無需對其他分片的數據進行遷移
- 使用分片字段進行范圍查找時，連續分片可快速定位分片進行快速查詢，有效避免跨分片查詢的問題。
缺點： - 熱點數據成為性能瓶頸。連續分片可能存在數據熱點，例如按時間字段分片，有些分片存儲最近時間段內的數據，可能會被頻繁的讀寫，而有些分片存儲的歷史數據，則很少被查詢。
數據庫日志解析進行分片
在解析數據庫日志的過程中，為了提高日志數據的解析和查找效率，也要進行分片。查找日志的過程中有一些關鍵的變量數值：事務日志的唯一標識就是TransactionID，事務的操作類型Operation主要是分為增刪改三類，AllocUnitName是事務操作的數據表名稱，再有就是事務的開始時間BeginTime和結束時間EndTime。在進行分片時，可以采用的分片技術有三種：Hash分片、一致性Hash分片和按照數據范圍分片。
在進行日志分析時，假定要使用Hash分片，那么可以根據TransactionID進行分片，但這樣分片的意義並不大，因為只是單純的將數據分開，但並沒有方便后續的查找和分析。我們最終采用的是按照數據范圍分片，首先，可以按照時間段進行分片，因為如果最終要做成一個數據庫同步軟件，我們需要做的工作，是要在能夠解析日志的基礎上加上定時任務，按照時間段進行分片，可以說是將每次同步的任務單獨存放，這樣分片不僅減小了每個分片的數據量，也方便后續出現問題時，進行按照任務進行排查，也便於統計每次任務所完成的數據量，操作類型。亦或是按照操作類型進行分片，將增刪改的分別單獨存放，這樣的類型區分明顯，降低了后續統計的工作量。也可以按照所操作的表進行分片，方便在進行數據增量同步時直接在對應的表進行操作，也可以給每一個表設置一個線程，提高效率。
綜合上面的幾種設想，在最終進行數據分片時，先按照時間段進行划分，也就是每次的同步任務是一個分片，在此基礎上按照所操作的表對象進行分，然后在按照操作類型分，這樣分完之后，單個分片的數據量大大減少，在進行查詢統計時，也可以根據需要來對這些小的分片按照需要進行組合，直接得到大部分想要的結果，大幅提高了執行效率。
小結
數據分片可以提高程序的可擴展性，提高性能，從而能夠支持起更加龐大的數據規模，當然分片也有不好的地方，因為數據進行了分片導致了數據過於分散，在進行數據備份和遷移時就會耗費更大的精力。