浅谈数据分区、分布式集群
01
容量瓶颈驱动数据分区
数据库的使用过程中，经常会遇到各种各样的瓶颈。例如CPU、内存、网络带宽、磁盘等等，今天我们主要看磁盘容量这个方面。
传统的数据库适合的场景比较有限，以redis为例，通常单个实例控制在5G以内比较合适。如果容量太大的话，例如40G容量，在执行bgsave或者bgrewriteaof的时候，fork操作会产生阻塞1s以上的时间，这对于某些低延时的应用程序来讲是无法忍受的。
在这种情况下，我们就需要对Redis实例的数据进行分区。
02
数据分区方法
通常来讲，数据分区分为两种类型的方案：
其一：业务侧数据分区。
顾名思义，就是业务侧对数据进行拆分，例如将一个30GB的Redis实例，拆分成3个10GB的Redis实例，然后不同的业务场景，使用不同的Redis实例。
它的优点：分区逻辑业务可控
它的缺点：需要业务自己处理数据路由，故障转移等问题。
其二：数据库代理方案
这个方案中，客户端不做任何修改，而数据库层面利用集群架构来满足业务需求。
它的优点：简化客户端分布式逻辑
它的缺点：加重了服务部署的复杂度和性能损耗（由于有proxy的存在）
03
数据分区理论
一个完整的分布式数据库架构，必须包含数据分区方法、集群搭建方法、节点通信方式、集群动态扩缩容、请求路由配置、故障转移方法等模块。
这其中，最重要的，要属数据分区方法，而传统的数据分区方法包含顺序分区和哈希分区。
顺序分区比较容易理解，它就是计算出来数据值的范围，然后根据实例个数，顺序的将数据落在每个实例上；
哈希分区利用一种算法，将数据值进行计算，然后取模，让数据落在某一个范围的hash区间内，最终实现数据分区。
顺序分区计算方法简单，容易操作，支持范围查询；但是从离散性上来讲，不如hash分区，如果写入的数据连续，容易出现热数据片段；
hash分区显然离散程度更好，写入更加均匀；但是在进行查询的时候，不支持范围查询，而且计算相对复杂，还需要处理hash碰撞问题。
一般需要根据具体的业务场景来确定，例如要支持范围查询，则使用顺序分区，例如要保证写入离散，数据分布更均匀，则建议使用hash分区。
04
常见hash分区规则
顺序分区相对比较简单，这里不做分析。在hash分区中，不同的hash规则，关注点也不同。常见的hash规则如下：
1、节点取余分区
要想让数据落在[1,N]这个区间，需要使用下面的公式：
hash(key)%N
取余即可，其中hash是采用的hash函数。
这种方案最简单，还可以提前预分区，但是它的一个缺点是扩容或者缩容的时候（N需要改变），节点需要重新进行hash运算，涉及了数据迁移。
2、一致性hash分区
它的设计理念是为每一个节点分配一个ID，ID的区间比较大。
这些ID组成一个环形区域，数据读写操作的时候，先根据key计算hash值，然后在这个环中找到第一个大于或者等于这个hash值的ID值，将数据写入到这个ID的节点中。
如下图，有4个ID，分别是1、2、3、4
每个key计算完hash值之后，根据hash函数的最终结果，确定落在哪一个节点上。
这种方式的优点是：加入或者删除节点，只影响哈希环中的相邻节点，不影响其他节点。
缺点:节点数量较少的时候，容易出现某个节点宕机，导致大部分数据失效；另外，加减节点可能造成部分数据无法命中。
具体实现可以参考MC的一致性hash环。
3、虚拟槽分区
提前固定一个区间，例如[0~1023], 这个区间的每一个数，都称之为一个槽。槽的范围一般远远大于节点个数。
将所有的key值都通过某个hash函数映射到槽中，槽是集群内数据管理和迁移的基本单位，然后每个数据节点负责一定的槽数量。
这种大范围的槽分布，可以方便数据拆分和集群扩展。具体实现，可以参考Redis Cluster或者Codis
