学习 Cassandra(八):分区

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

内容简介:Cassandra 横向扩展(Scale Out),即通过增加集群中节点数量来获得水平扩展的能力,依赖于分区将数据进行切分并分配到各个节点中去。目前,主要的分区方式有两种:Cassandra 采用了

Cassandra 横向扩展(Scale Out),即通过增加集群中节点数量来获得水平扩展的能力,依赖于分区将数据进行切分并分配到各个节点中去。

目前,主要的分区方式有两种: 范围分区(Range Partition)哈希分区(Hash Partition) 。其中,HBase 使用的范围分区,Cassandra 使用的哈希分区。

一致性哈希

Cassandra 采用了 一致性哈希(Consistent Hashing) 算法,使得存取数据非常得快速和高效。

一致性哈希算法将哈希空间按大小首尾相接形成一个环。每个节点被分配到环上的一到多个区域形成一个 token。

哈希空间使用一个 64 位的整型 ID 来标识每一个分区,范围从 -2^63 到 2^63 - 1。每个节点记录环上前驱 token 和后继 token 的位置,从而形成了一个环:

学习 Cassandra(八):分区

根据哈希函数 hash(partition key)=token ,partitoin key 经过哈希函数计算获得 token,通过 token 在环上所处的范围,即可得到数据所在的节点。

Cassandra 默认的 Murmur3Partitioner 分区器,使用 murmur3 哈希函数,其有着非常良好的随机分布特性。

虚拟节点

TODO

参考


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