五分钟带你玩转mycat（二）mycat的分片算法

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小鲍侃java 发表于 2021/09/09 23:13:57 2021/09/09
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【摘要】 分片枚举 通过在配置文件中配置可能的枚举 id，自己配置分片，本规则适用于特定的场景，比如有些业务需要按照省 份或区县来做保存，而全国省份区县固定的，这类业务使用本条规则，配置如下： <tableRule name="sharding-by-intfile"><rule><columns>user...

分片枚举

通过在配置文件中配置可能的枚举 id，自己配置分片，本规则适用于特定的场景，比如有些业务需要按照省 份或区县来做保存，而全国省份区县固定的，这类业务使用本条规则，配置如下：


      <tableRule name="sharding-by-intfile">
      <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>hash-int</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
      <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
      <property name="type">0</property>
      <property name="defaultNode">0</property>
      </function>
      partition-hash-int.txt 配置：
      10000=0
      10010=1
      DEFAULT_NODE=1
  
 

      上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，
      其中分片函数配置中，mapFile 标识配置文件名称，type 默认值为 0，0 表示 Integer，非零表示 String，
      所有的节点配置都是从 0 开始，及 0 代表节点 1
      /**
      * defaultNode 默认节点:小于 0 表示不设置默认节点，大于等于 0 表示设置默认节点
      * 默认节点的作用：枚举分片时，如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点
      * 如果不配置默认节点（defaultNode 值小于 0 表示不配置默认节点），碰到
      * 不识别的枚举值就会报错，
      * like this：can’t find datanode for sharding column:column_nameval:ffffffff
      */

固定分片 hash 算法

本条规则类似于十进制的求模运算，区别在于是二进制的操作,是取 id 的二进制低 10 位，即 id 二进制 &1111111111。 此算法的优点在于如果按照 10 进制取模运算，在连续插入 1-10 时候 1-10 会被分到 1-10 个分片，增 大了插入的事务控制难度，而此算法根据二进制则可能会分到连续的分片，减少插入事务事务控制难度。


      <tableRule name="rule1">
      <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>func1</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
      <property name="partitionCount">2,1</property>
      <property name="partitionLength">256,512</property>
      </function>
  
 

      配置说明：
      上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，
      partitionCount 分片个数列表，partitionLength 分片范围列表
      分区长度:默认为最大 2^n=1024 ,即最大支持 1024 分区
      约 束 :
      count,length 两个数组的长度必须是一致的。
      1024 = sum((count[i]*length[i])). count 和 length 两个向量的点积恒等于 1024
      用法例子：
      本例的分区策略：希望将数据水平分成 3 份，前两份各占 25%，第三份占 50%。（故本例非均匀分区）
      // |<———————1024———————————>|
      // |<—-256—>|<—-256—>|<———-512————->|
      // | partition0 | partition1 | partition2 |
      // | 共 2 份,故 count[0]=2 | 共 1 份，故 count[1]=1 |
      int[] count = new int[] { 2, 1 };
      int[] length = new int[] { 256, 512 };
      PartitionUtil pu = new PartitionUtil(count, length);
  
 

      // 下面代码演示分别以 offerId 字段或 memberId 字段根据上述分区策略拆分的分配结果
      int DEFAULT_STR_HEAD_LEN = 8; // cobar 默认会配置为此值
      long offerId = 12345;
      String memberId = "qiushuo";
      // 若根据 offerId 分配，partNo1 将等于 0，即按照上述分区策略，offerId 为 12345 时将会被分配
      到 partition0 中
      int partNo1 = pu.partition(offerId);
      // 若根据 memberId 分配，partNo2 将等于 2，即按照上述分区策略，memberId 为 qiushuo 时将会被
      分到 partition2 中
      int partNo2 = pu.partition(memberId, 0, DEFAULT_STR_HEAD_LEN);

如果需要平均分配设置：平均分为 4 分片，partitionCount*partitionLength=1024


      <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
      <property name="partitionCount">4</property>
      <property name="partitionLength">256</property>
      </function>

范围约定

此分片适用于，提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片， start <= range <= end. range start-end ,data node index K=1000,M=10000.


      <tableRule name="auto-sharding-long">
      <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>rang-long</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="rang-long" class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
      <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
      <property name="defaultNode">0</property>
      </function>
  
 


      配置说明：
      上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，
      rang-long 函数中 mapFile 代表配置文件路径
      defaultNode 超过范围后的默认节点。
      所有的节点配置都是从 0 开始，及 0 代表节点 1，此配置非常简单，即预先制定可能的 id 范围到某个分片
      0-500M=0
      500M-1000M=1
      1000M-1500M=2
      或
      0-10000000=0
      10000001-20000000=1

取 模

此规则为对分片字段求摸运算


      <tableRule name="mod-long">
      <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>mod-long</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
      <!-- how many data nodes -->
      <property name="count">3</property>
      </function>
  
 

      配置说明：
      上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，
      此种配置非常明确即根据 id 进行十进制求模预算，相比固定分片 hash，此种在批量插入时可能存在批量插入单
      事务插入多数据分片，增大事务一致性难度。

按日期（天）分片

此规则为按天分片。


      <tableRule name="sharding-by-date">
      <rule>
      <columns>create_time</columns>
      <algorithm>sharding-by-date</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="sharding-by-date" class="io.mycat.route.function.PartitionByDate">
      <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
      <property name="sBeginDate">2014-01-01</property>
      <property name="sEndDate">2014-01-02</property>
      <property name="sPartionDay">10</property>
      </function>
  
 

      配置说明：
      columns ：标识将要分片的表字段
      algorithm ：分片函数
      dateFormat ：日期格式
      sBeginDate ：开始日期
      sEndDate：结束日期
      sPartionDay ：分区天数，即默认从开始日期算起，分隔 10 天一个分区
      如果配置了 sEndDate 则代表数据达到了这个日期的分片后后循环从开始分片插入。
      Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate(“2014-01-01”));
      Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate(“2014-01-10”));
      Assert.assertEquals(true, 1 == partition.calculate(“2014-01-11”));
      Assert.assertEquals(true, 12 == partition.calculate(“2014-05-01”));

取模范围约束

此种规则是取模运算与范围约束的结合，主要为了后续数据迁移做准备，即可以自主决定取模后数据的节点 分布。


      <tableRule name="sharding-by-pattern">
      <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>sharding-by-pattern</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="sharding-by-pattern" class="io.mycat.route.function.PartitionByPattern"
      <property name="patternValue">256</property>
      <property name="defaultNode">2</property>
      <property name="mapFile">partition-pattern.txt</property>
      </function>

partition-pattern.txt


      partition-pattern.txt
      # id partition range start-end ,data node index
      ###### first host configuration
      1-32=0
      33-64=1
      65-96=2
      97-128=3
      ######## second host configuration
      129-160=4
      161-192=5
      193-224=6
      225-256=7
      0-0=7
  
 

      配置说明：
      上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，defaoultNode
      默认节点，如果配置了默认，则不会按照求模运算
      mapFile 配置文件路径
      配置文件中，1-32 即代表 id%256 后分布的范围，如果在 1-32 则在分区 1，其他类推，如果 id 非数据，则
      会分配在 defaoultNode 默认节点
      String idVal = “0”;
      Assert.assertEquals(true, 7 == autoPartition.calculate(idVal));
      idVal = “45a”;
      Assert.assertEquals(true, 2 == autoPartition.calculate(idVal));

截取数字做 hash 求模范围约束

此种规则类似于取模范围约束，此规则支持数据符号字母取模。


      <tableRule name="sharding-by-prefixpattern">
      <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>sharding-by-prefixpattern</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="sharding-by-pattern"
      class="io.mycat.route.function.PartitionByPrefixPattern">
      <property name="patternValue">256</property>
      <property name="prefixLength">5</property>
      <property name="mapFile">partition-pattern.txt</property>
      </function>

partition-pattern.txt


      partition-pattern.txt
      # range start-end ,data node index
      # ASCII
      # 8-57=0-9 阿拉伯数字
      # 64、65-90=@、A-Z
      # 97-122=a-z
      ###### first host configuration
      1-4=0
      5-8=1
      9-12=2
      13-16=3
      ###### second host configuration
      17-20=4
      21-24=5
      25-28=6
      29-32=7
      0-0=7
  
 

      配置说明：
      上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，prefixLength
      ASCII 截取的位数
      mapFile 配置文件路径
      配置文件中，1-32 即代表 id%256 后分布的范围，如果在 1-32 则在分区 1，其他类推
      此种方式类似方式 6 只不过采取的是将列种获取前 prefixLength 位列所有 ASCII 码的和进行求模
      sum%patternValue ,获取的值，在范围内的分片数，
      String idVal=“gf89f9a”;
      Assert.assertEquals(true, 0==autoPartition.calculate(idVal));
      idVal=“8df99a”;
      Assert.assertEquals(true, 4==autoPartition.calculate(idVal));
      idVal=“8dhdf99a”;
      Assert.assertEquals(true, 3==autoPartition.calculate(idVal));

应用指定

此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片。


      <tableRule name="sharding-by-substring">
      <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>sharding-by-substring</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="sharding-by-substring"
      class="io.mycat.route.function.PartitionDirectBySubString">
      <property name="startIndex">0</property><!-- zero-based -->
      <property name="size">2</property>
      <property name="partitionCount">8</property>
      <property name="defaultPartition">0</property>
      </function>
  
 

      配置说明：
      上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数
      此方法为直接根据字符子串（必须是数字）计算分区号（由应用传递参数，显式指定分区号）。
      例如 id=05-100000002
      在此配置中代表根据 id 中从 startIndex=0，开始，截取 siz=2 位数字即 05，05 就是获取的分区，如果没传
      默认分配到 defaultPartition

截取数字 hash 解析

此规则是截取字符串中的 int 数值 hash 分片。


      <tableRule name="sharding-by-stringhash">
      <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>sharding-by-stringhash</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="sharding-by-stringhash"
      class="io.mycat.route.function.PartitionByString">
      <property name="partitionLength">512</property><!-- zero-based -->
      <property name="partitionCount">2</property>
      <property name="hashSlice">0:2</property>
      </function>
  
 

      配置说明：
      上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数
      函数中 partitionLength 代表字符串 hash 求模基数，
      partitionCount 分区数，
      hashSlice hash 预算位，即根据子字符串中 int 值 hash 运算
      hashSlice ： 0 means str.length(), -1 means str.length()-1
      /**
      * “2” -> (0,2)
      * “1:2” -> (1,2)
      * “1:” -> (1,0)
      * “-1:” -> (-1,0)
      * “:-1” -> (0,-1)
      * “:” -> (0,0)
      */
  
 

      例子：
      String idVal=null;
      rule.setPartitionLength("512");
      rule.setPartitionCount("2");
      rule.init();
      rule.setHashSlice("0:2");
      // idVal = "0";
      // Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));
      // idVal = "45a";
      // Assert.assertEquals(true, 1 == rule.calculate(idVal));
      //last 4
      rule = new PartitionByString();
      rule.setPartitionLength("512");
      rule.setPartitionCount("2");
      rule.init();
      //last 4 characters
      rule.setHashSlice("-4:0");
      idVal = "aaaabbb0000";
      Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));
      idVal = "aaaabbb2359";
      Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));

一致性 hash

一致性 hash 预算有效解决了分布式数据的扩容问题。


      <tableRule name="sharding-by-murmur">
      <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>murmur</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
      <property name="seed">0</property><!-- 默认是 0-->
      <property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片-->
      <property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点，默认是 160 倍，也就是虚拟节点数是物理节点数的 160 倍-->
      <!--
      <property name="weightMapFile">weightMapFile</property>
      节点的权重，没有指定权重的节点默认是 1。以 properties 文件的格式填写，以从 0 开始到 count-1 的整数值也就
      是节点索引为 key，以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数，否则以 1 代替 -->
      <!--
      <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
      用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况，如果指定了这个属性，会把虚拟节点的 murmur hash 值与物理节
      点的映射按行输出到这个文件，没有默认值，如果不指定，就不会输出任何东西 -->
      </function>

按单月小时拆分

此规则是单月内按照小时拆分，最小粒度是小时，可以一天最多 24 个分片，最少 1 个分片，一个月完后下月 从头开始循环。 每个月月尾，需要手工清理数据。


      <tableRule name="sharding-by-hour">
      <rule>
      <columns>create_time</columns>
      <algorithm>sharding-by-hour</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="sharding-by-hour" class="io.mycat.route.function.LatestMonthPartion">
      <property name="splitOneDay">24</property>
      </function>

配置说明： columns： 拆分字段，字符串类型（yyyymmddHH） splitOneDay ： 一天切分的分片数


      LatestMonthPartion partion = new LatestMonthPartion();
      partion.setSplitOneDay(24);
      Integer val = partion.calculate("2015020100");
      assertTrue(val == 0);
      val = partion.calculate("2015020216");
      assertTrue(val == 40);
      val = partion.calculate("2015022823");
      assertTrue(val == 27 * 24 + 23);
      Integer[] span = partion.calculateRange("2015020100", "2015022823");
      assertTrue(span.length == 27 * 24 + 23 + 1);
      assertTrue(span[0] == 0 && span[span.length - 1] == 27 * 24 + 23);
      span = partion.calculateRange("2015020100", "2015020123");
      assertTrue(span.length == 24);
      assertTrue(span[0] == 0 && span[span.length - 1] == 23);

范围求模分片

先进行范围分片计算出分片组，组内再求模 优点可以避免扩容时的数据迁移，又可以一定程度上避免范围分片的热点问题 综合了范围分片和求模分片的优点，分片组内使用求模可以保证组内数据比较均匀，分片组之间是范围分片可以 兼顾范围查询。 最好事先规划好分片的数量，数据扩容时按分片组扩容，则原有分片组的数据不需要迁移。由于分片组内数据比 较均匀，所以分片组内可以避免热点数据问题。


      <tableRule name="auto-sharding-rang-mod">
      <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>rang-mod</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="rang-mod"
      class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeMod">
      <property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property>
      <property name="defaultNode">21</property>
      </function>
  
 

      配置说明：
      上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，
      rang-mod 函数中 mapFile 代表配置文件路径
      defaultNode 超过范围后的默认节点顺序号，节点从 0 开始。
      partition-range-mod.txt
      range start-end ,data node group size
      以下配置一个范围代表一个分片组，=号后面的数字代表该分片组所拥有的分片的数量。
      0-200M=5 //代表有 5 个分片节点
      200M1-400M=1
      400M1-600M=4
      600M1-800M=4
      800M1-1000M=6

日期范围 hash 分片

思想与范围求模一致，当由于日期在取模会有数据集中问题，所以改成 hash 方法。 先根据日期分组，再根据时间 hash 使得短期内数据分布的更均匀 优点可以避免扩容时的数据迁移，又可以一定程度上避免范围分片的热点问题 要求日期格式尽量精确些，不然达不到局部均匀的目的


      <tableRule name="rangeDateHash">
      <rule>
      <columns>col_date</columns>
      <algorithm>range-date-hash</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="range-date-hash"
      class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeDateHash">
      <property name="sBeginDate">2014-01-01 00:00:00</property>
      <property name="sPartionDay">3</property>
      <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd HH:mm:ss</property>
      <property name="groupPartionSize">6</property>
      </function>

sPartionDay 代表多少天分一个分片

groupPartionSize 代表分片组的大小

冷热数据分片

根据日期查询日志数据 冷热数据分布 ，最近 n 个月的到实时交易库查询，超过 n 个月的按照 m 天分片。


      <tableRule name="sharding-by-date">
      <rule>
      <columns>create_time</columns>
      <algorithm>sharding-by-hotdate</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="sharding-by-hotdate" class="io.mycat.route.function.PartitionByHotDate">
      <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
      <property name="sLastDay">10</property>
      <property name="sPartionDay">30</property>
      </function>

自然月分片

按月份列分区 ，每个自然月一个分片，格式 between 操作解析的范例。


      <tableRule name="sharding-by-month">
      <rule>
      <columns>create_time</columns>
      <algorithm>sharding-by-month</algorithm>
      </rule>
      </tableRule>
      <function name="sharding-by-month" class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
      <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
      <property name="sBeginDate">2014-01-01</property>
      </function>

配置说明：

columns： 分片字段，字符串类型

dateFormat ： 日期字符串格式

sBeginDate ： 开始日期


      PartitionByMonth partition = new PartitionByMonth();
      partition.setDateFormat("yyyy-MM-dd");
      partition.setsBeginDate("2014-01-01");
      partition.init();
      Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-01"));
      Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-10"));
      Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-31"));
      Assert.assertEquals(true, 1 == partition.calculate("2014-02-01"));
      Assert.assertEquals(true, 1 == partition.calculate("2014-02-28"));
      Assert.assertEquals(true, 2 == partition.calculate("2014-03-1"));
      Assert.assertEquals(true, 11 == partition.calculate("2014-12-31"));
      Assert.assertEquals(true, 12 == partition.calculate("2015-01-31"));
      Assert.assertEquals(true, 23 == partition.calculate("2015-12-31"));

有状态分片算法

有状态分片算法与之前的分片算法不同,它是为数据自动迁移而设计的. 直至 2018 年 7 月 24 日为止,现支持有状态算法的分片策略只有 crc32slot 欢迎大家提供更多有状态分片算法.

一个有状态分片算法在使用过程中暂时存在两个操作

一种是初始化,使用 mycat 创建配置带有有状态分片算法的 table 时(推介)或者第一次配置有状态分片算法的 table 并启动 mycat 时,有状态分片算法会根据表的 dataNode 的数量划分分片范围并生成 ruledata 下的文件, 这个分片范围规则就是’状态’,一个表对应一个状态,对应一个有状态分片算法实例,以及对应一个满足以下命 名规则的文件:

算法名字_schema 名字_table 名字.properties 文件里内容一般具有以下特征


      8=91016-102399
      7=79639-91015
      6=68262-79638
      5=56885-68261
      4=45508-56884
      3=34131-45507
      2=22754-34130
      1=11377-22753
      0=0-11376

行数就是 table 的分片节点数量,每行的’数字-数字’就是分片算法生成的范围,这个范围与具体算法实现有关, 一个分片节点可能存在多个范围,这些范围以逗号,分隔.一般来说,不要手动更改这个文件,应该使用算法生成范围, 而且需要注意的是,物理库上的数据的分片字段的值一定要落在对应范围里. 一种是添加操作,即数据扩容,具体参考第六章的 6.8 与 6.9 添加节点,有状态分片算法根据节点的变化,重新分配范围规则,之后执行数据自动迁移任务.

crc32slot 分片算法

crc32solt 是有状态分片算法的实现之一,具体参考第六章 数据自动迁移方案设计 crc32(key)%102400=slot

slot 按照范围均匀分布在 dataNode 上,针对每张表进行实例化，通过一个文件记录 slot 和节点 映射关系，迁移过程中通过 zk 协调 其中需要在分片表中增加 slot 字段，用以避免迁移时重新计算，只需要迁移对应 slot 数据即可 分片最大个数为 102400 个，短期内应该够用，每分片一千万，总共可以支持一万亿数据 配置说明:

<table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2" rule="crc32slot" />

使用 mycat 配置完表后使用 mycat 创建表


      USE TESTDB;
      CREATE TABLE `travelrecord`
      ( id xxxx
      xxxxxxx
      ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

参考:http://www.mycat.io/document/mycat-definitive-guide.pdf

文章来源: baocl.blog.csdn.net，作者：小黄鸡1992，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：baocl.blog.csdn.net/article/details/103507097

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