CN104615657A - 一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法 - Google Patents
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Abstract
本发明创造提供一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法，包括以下步骤：S1.规划集群总的数据分片数以及各个数据分片和物理节点间的对应关系，这种对应关系简称为集群distribution；S2.根据集群配置的distribution把数据分布到对应的物理节点上；S3.根据集群总的数据分片数和集群改变后的所有物理节点，重新建立新的集群distribution；S4.按照集群新的distribution,部分数据分片迁移到新的物理节点上；S5.当所有需要迁移的数据分片的数据搬移完成后，切换集群原有的distribution到新的集群distribution，集群按照该新的distribution对外提供服务。本设计不需要对所有数据进行hash计算；按照数据分片来重分布数据，扩容性能得到提升；迁移完的数据分片直接删除即可，数据空间可以完全释放。
Description
技术领域
本发明创造涉及分布式数据库领域，具体涉及一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法。
背景技术
在客户的业务场景中，当前集群满足不了用户的业务需求而需要对集群进行扩容时，需要在给定的时间窗口完成集群的扩容。目前市场上主流的分布式数据库系统vertica,GreenPlum一般采用一致性的hash方式来分布集群中的数据，经过hash分布的表，在扩容时，需要逐条进行hash值的计算,然后根据计算的hash值来搬移部分的数据，按行迁移数据造成迁移性能较低，该方式存在的另一个问题是当集群中的物理节点的硬件配置即使不同时，采用一致性的hash方式来分布数据把节点对等看待，因此无论集群中硬件配置高的物理节点，还是集群中硬件配置低的物理节点都分配到了基本相当的数据量，带来的问题是硬件配置低的物理节点成为了系统性能的瓶颈。
GBase MPP Cluster的数据部署策略是一个物理节点只能部署一个数据分片，并且数据分片和物理节点是固定的对应关系。采用的一致性hash算法是按照65536个hash桶来对应到集群的实际物理节点(简称为集群的hashmap)，理论上集群支持的最大节点数为65536,带来的缺陷是hash桶数太多，导致多个hashkey对应到一个节点，数据扩展和缩容时必须读取所有的数据并且计算hash后按行来重分布数据，导致重分布存在以下问题：1.必须计算所有数据。2.按行来重分布数据，导致扩容性能较低3.delete行的空间不能释放。
发明内容
本发明创造要解决的是数据库扩容性能低，扩容时需计算所有数据的问题。
为解决上述技术问题，本发明创造采用的技术方案是：一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法，包括以下步骤：
S1.规划集群总的数据分片数以及各个数据分片和物理节点间的对应关系，这种对应关系简称为集群distribution；
S2.数据按照hash方式进行数据分布，根据集群配置的distribution把数据分布到对应的物理节点上；
S3.扩容时，集群总的数据分片数不改变，但物理节点数增加了，根据集群总的数据分片数和集群改变后的所有物理节点，重新建立新的集群distribution；
S4.按照集群新的distribution,部分数据分片迁移到新的物理节点上；
S5.当所有需要迁移的数据分片的数据搬移完成后，切换集群原有的distribution到新的集群distribution，集群按照该新的distribution对外提供服务。
进一步地，S2包括以下步骤：
S21.计算Hash值；
S22.计算数据分片编号；
S23.根据数据分片编号从集群distribution中得到Nodeid；
S24.数据分布到Nodeid所在的物理节点上。
进一步地，步骤S22中计算数据分片编号的公式是hash值mod集群数据分片总数。
进一步地，步骤S3包括以下步骤：
S31.获得集群原始的distribution和新增加的节点数；
S32.计算每个老节点应该迁移到新节点上的数据分片总数；
S33.调整数据分片和nodeid的对应关系。
进一步地，所述步骤S32中的计算公式为集群数据分片总数/集群原节点数-集群数据分片总数/集群新增节点后的节点数。
进一步地，步骤S4包括以下步骤：
S41.获得集群原始distribution和扩容时新产生的distribution；
S42.获得集群的表，直至所有的表迁移完成，若迁移完成，则进行S5，若迁移未完成，则进行步骤S43；
S43.从原节点获得该表的所有数据分片，根据公式获得需要迁移到新节点的所有数据分片；
S44.把需要迁移的数据分片迁移到新节点上；
S45.检验表数据分片的迁移是否完成，若完成，则回到步骤S42，若未完成，则扩容失败。
新的一致性hash算法是按照数据分片的总数来设置hash桶的个数。在系统部署时就需要设计集群中所有数据分片和物理节点的对应关系，数据分片的总数建议配置为初始物理节点的16-32倍(最多允许扩容3-5次，还能保证性能线性提升)，数据分片和物理节点的对应关系(集群distribution)有两种方式，一种是按照固定的规则，一种是用户在系统部署时进行配置，当建立好数据分片和物理节点的对应关系后，就确定了数据分片在物理节点的存放位置，执行DDL，DML，Select等SQL时，以数据分片为基本单位。因为集群distribution可按照以上两种方式进行配置，当集群中各个物理节点的硬件配置不同时，可对硬件配置高的物理节点多分配一些数据分片，对硬件配置低的物理节点可少分配一些数据分片，即可解决低配置的物理节点成为系统性能瓶颈的问题。
本发明创造具有的优点和积极效果是：不需要对所有数据进行hash计算；按照数据分片来重分布数据，扩容性能得到提升；迁移完的数据分片直接删除即可，数据空间可以完全释放。
附图说明
图1是集群一个物理节点对应多个数据分片的配置图；
图2是集群根据集群distribution对数据进行hash后进行分布的流程图；
图3是集群扩容产生新的集群distribution流程图；
图4是集群根据集群distribution进行扩容的流程图。
具体实施方式
一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法，包括以下步骤：
S1.规划集群总的数据分片数以及各个数据分片和物理节点间的对应关系，这种对应关系简称为集群distribution；
S2.数据按照hash方式进行数据分布，根据集群配置的distribution把数据分布到对应的物理节点上；
S3.扩容时，集群总的数据分片数不改变，但物理节点数增加了，根据集群总的数据分片数和集群改变后的所有物理节点，重新建立新的集群distribution；
S4.按照集群新的distribution,部分数据分片迁移到新的物理节点上；
S5.当所有需要迁移的数据分片的数据搬移完成后，切换集群原有的distribution到新的集群distribution，集群按照该新的distribution对外提供服务。
S2包括以下步骤：
S21.计算Hash值；
S22.计算数据分片编号；
S23.根据数据分片编号从集群distribution中得到Nodeid；
S24.数据分布到Nodeid所在的物理节点上。
步骤S22中计算数据分片编号的公式是hash值mod集群数据分片总数。
步骤S3包括以下步骤：
S31.获得集群原始的distribution和新增加的节点数；
S32.计算每个老节点应该迁移到新节点上的数据分片总数；
S33.调整数据分片和nodeid的对应关系。
所述步骤S32中的计算公式为集群数据分片总数/集群原节点数-集群数据分片总数/集群新增节点后的节点数。
步骤S4包括以下步骤：
S41.获得集群原始distribution和扩容时新产生的distribution；
S42.获得集群的表，直至所有的表迁移完成，若迁移完成，则进行S5，若迁移未完成，则进行步骤S43；
S43.从原节点获得该表的所有数据分片，根据公式获得需要迁移到新节点的所有数据分片；
S44.把需要迁移的数据分片迁移到新节点上；
S45.检验表数据分片的迁移是否完成，若完成，则回到步骤S42，若未完成，则扩容失败。
以上对本发明创造的实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明创造的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明创造范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本专利涵盖范围之内。
Claims (6)
1.一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.规划集群总的数据分片数以及各个数据分片和物理节点间的对应关系，这种对应关系简称为集群distribution；
S2.数据按照hash方式进行数据分布，根据集群配置的distribution把数据分布到对应的物理节点上；
S3.扩容时，集群总的数据分片数不改变，但物理节点数增加了，根据集群总的数据分片数和集群改变后的所有物理节点，重新建立新的集群distribution；
S4.按照集群新的distribution,部分数据分片迁移到新的物理节点上；
S5.当所有需要迁移的数据分片的数据搬移完成后，切换集群原有的distribution到新的集群distribution，集群按照该新的distribution对外提供服务。
2.根据权利要求1所述的一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法，其特征在于：S2包括以下步骤：
S21.计算Hash值；
S22.计算数据分片编号；
S23.根据数据分片编号从集群distribution中得到Nodeid；
S24.数据分布到Nodeid所在的物理节点上。
3.根据权利要求2所述的一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法，其特征在于：步骤S22中计算数据分片编号的公式是hash值mod集群数据分片总数。
4.根据权利要求1所述的一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法，其特征在于：步骤S3包括以下步骤：
S31.获得集群原始的distribution和新增加的节点数；
S32.计算每个老节点应该迁移到新节点上的数据分片总数；
S33.调整数据分片和nodeid的对应关系。
5.根据权利要求4所述的一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法，其特征在于：所述步骤S32中的计算公式为集群数据分片总数/集群原节点数-集群数据分片总数/集群新增节点后的节点数。
6.根据权利要求1所述的一种节点支持多数据分片的分布式集群的扩容和缩容方法，其特征在于：步骤S4包括以下步骤：
S41.获得集群原始distribution和扩容时新产生的distribution；
S42.获得集群的表，直至所有的表迁移完成，若迁移完成，则进行S5，若迁移未完成，则进行步骤S43；
S43.从原节点获得该表的所有数据分片，根据公式获得需要迁移到新节点的所有数据分片；
S44.把需要迁移的数据分片迁移到新节点上；
S45.检验表数据分片的迁移是否完成，若完成，则回到步骤S42，若未完成，则扩容失败。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20150513 |