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網際網路架構之Mycat的分片規則

阿新 • • 發佈：2018-11-14

常用的分片規則一共有10個

一、列舉法

<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
上面columns 標識將要分片的表字段，algorithm 分片函式，
其中分片函式配置中，mapFile標識配置檔名稱，type預設值為0，0表
示Integer，非零表示String，
所有的節點配置都是從0開始，及0代表節點1
/**

  • defaultNode 預設節點:小於0表示不設定預設節點，大於等於0表示設
    置預設節點,結點為指定的值

預設節點的作用：列舉分片時，如果碰到不識別的列舉值，就讓它路由到
mycat分片規則

預設節點的作用：列舉分片時，如果碰到不識別的列舉值，就讓它路由到
預設節點

  • 如果不配置預設節點（defaultNode值小於0表示不配置預設
    節點），碰到
  • 不識別的列舉值就會報錯，
  • like this：can’t find datanode for sharding
    column:column_name val:ffffffff
    */
    **

二、固定分片hash演算法

**

<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>

配置說明：
上面columns 標識將要分片的表字段，algorithm 分片函式，
partitionCount 分片個數列表，partitionLength 分片範圍列表
分割槽長度:預設為最大2^n=1024 ,即最大支援1024分割槽
約束 :
count,length兩個陣列的長度必須是一致的。
*1024 = sum((count[i]length[i])). count和length兩個向量的點積恆
等於1024
用法例子：

@Test
public void testPartition() {
// 本例的分割槽策略：希望將資料水平分成3份，前兩份各佔25%，第三份
佔50%。（故本例非均勻分割槽）
// |<---------------------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);
// 下面程式碼演示分別以offerId欄位或memberId欄位根據上述分割槽策略拆
分的分配結果
int DEFAULT_STR_HEAD_LEN = 8; // cobar預設會配置為此值
long offerId = 12345;
String memberId = "qiushuo";
// 若根據offerId分配，partNo1將等於0，即按照上述分割槽策略，offerId
為12345時將會被分配到partition0中
int partNo1 = pu.partition(offerId);
// 若根據memberId分配，partNo2將等於2，即按照上述分割槽策略，
memberId為qiushuo時將會被分到partition2中
int partNo2 = pu.partition(memberId, 0, DEFAULT_STR_HEAD_LEN);
Assert.assertEquals(0, partNo1);
Assert.assertEquals(2, partNo2);
}

如果需要平均分配設定：平均分為4分片，
partitionCount*partitionLength=1024

4
256

三、範圍約定

<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>
</function>

#range start-end ,data node index

K=1000,M=10000.

0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2
或
0-10000000=0
10000001-20000000=1

配置說明：
上面columns 標識將要分片的表字段，algorithm 分片函式，
rang-long 函式中mapFile代表配置檔案路徑
所有的節點配置都是從0開始，及0代表節點1，此配置非常簡單，即預先制
定可能的id範圍到某個分片

四、求模法

<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>

配置說明：
上面columns 標識將要分片的表字段，algorithm 分片函式，
此種配置非常明確即根據id與count（你的結點數）進行求模預算，相比方
式1，此種在批量插入時需要切換資料來源，id不連續

五、日期列分割槽法

<tableRule name="sharding-by-date">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-date</algorithm>
</rule>

</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="sPartionDay">10</property>
</function>

配置說明：
上面columns 標識將要分片的表字段，algorithm 分片函式，
配置中配置了開始日期，分割槽天數，即預設從開始日期算起，分隔10天一
個分割槽
還有一切特性請看原始碼
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”));

六、通配取模

<tableRule name="sharding-by-pattern">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>sharding-by-pattern</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-pattern"

<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
id partition range start-end ,data node index
first host configuration
1-32=0
33-64=1
65-96=2
97-128=3
econd host configuration
129-160=4
161-192=5
193-224=6
225-256=7
0-0=7
配置說明：
上面columns 標識將要分片的表字段，algorithm 分片函式，
patternValue 即求模基數，defaoultNode 預設節點，如果不配置了默
認，則預設是0即第一個結點
mapFile 配置檔案路徑
配置檔案中，1-32 即代表id%256後分布的範圍，如果在1-32則在分割槽
1，其他類推，如果id非數字資料，則會分配在defaoultNode 預設節點
String idVal = “0”;
Assert.assertEquals(true, 7 == autoPartition.calculate(idVal));
分割槽 day11am 的第 7 頁
Assert.assertEquals(true, 7 == autoPartition.calculate(idVal));
idVal = “45a”;
Assert.assertEquals(true, 2 == autoPartition.calculate(idVal));

七、ASCII碼求模通配

<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
range start-end ,data node index
ASCII
48-57=0-9
64、[email protected]、A-Z
97-122=a-z
first host configuration
1-4=0
5-8=1
9-12=2
13-16=3
13-16=3
second host configuration
17-20=4
21-24=5
25-28=6
29-32=7
0-0=7
配置說明：
上面columns 標識將要分片的表字段，algorithm 分片函式，
patternValue 即求模基數，prefixLength ASCII 擷取的位數
mapFile 配置檔案路徑
配置檔案中，1-32 即代表id%256後分布的範圍，如果在1-32則在分割槽
1，其他類推
此種方式類似方式6只不過採取的是將列種獲取前prefixLength位列所有
ASCII碼的和進行求模sum%patternValue ,獲取的值，在通配範圍內的
即 分片數，
/**

*/
如
String idVal=“gf89f9a”;
Assert.assertEquals(true, 0autoPartition.calculate(idVal));
idVal=“8df99a”;
Assert.assertEquals(true, 4autoPartition.calculate(idVal));
分割槽 day11am 的第 9 頁
Assert.assertEquals(true, 4autoPartition.calculate(idVal));
idVal=“8dhdf99a”;
Assert.assertEquals(true, 3autoPartition.calculate(idVal));

八、程式設計指定

<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>

配置說明：
上面columns 標識將要分片的表字段，algorithm 分片函式
此方法為直接根據字元子串（必須是數字）計算分割槽號（由應用傳遞參
數，顯式指定分割槽號）。
例如id=05-100000002
在此配置中代表根據id中從startIndex=0，開始，擷取siz=2位數字即
05，05就是獲取的分割槽，如果沒傳預設分配到defaultPartition

九、字串拆分hash解析

<tableRule name="sharding-by-stringhash">
<rule>
<columns>user_id</columns>

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

配置說明：
上面columns 標識將要分片的表字段，algorithm 分片函式
函式中length代表字串hash求模基數，count分割槽數，hashSlice hash
預算位
即根據子字串 hash運算
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)

    */

    public class PartitionByStringTest {
    @Test
    public void test() {
    PartitionByString rule = new PartitionByString();
    分割槽 day11am 的第 11 頁
    PartitionByString rule = new PartitionByString();
    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));
    }

十、一致性hash

<tableRule name="sharding-by-murmur">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>murmur</algorithm>

<algorithm>murmur</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="murmur"
class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
<property name="seed">0</property><!-- 預設是0-->
<property name="count">2</property><!-- 要分片的資料庫節點
數量，必須指定，否則沒法分片—>
<property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一
個實際的資料庫節點被對映為這麼多虛擬節點，預設是160倍，也就是虛擬
節點數是物理節點數的160倍-->
<!--
<property name="weightMapFile">weightMapFile</property>
節點的權重，沒有指定權重的節點預設是1。以properties文
件的格式填寫，以從0開始到count-1的整數值也就是節點索引為key，以
節點權重值為值。所有權重值必須是正整數，否則以1代替 -->
<!--
<property
name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
用於測試時觀察各物理節點與虛擬節點的分佈情況，如果指
定了這個屬性，會把虛擬節點的murmur hash值與物理節點的對映按行輸
出到這個檔案，沒有預設值，如果不指定，就不會輸出任何東西 -->
</function>

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