CN114629908B - 一种基于服务器节点硬件资源密度的数据分片方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于服务器节点硬件资源密度的数据分片方法。该方法主要分为五个部分：服务器节点硬件资源密度的定义、散列环的定义、服务器节点负责的数据分片规则、服务器节点加入集群后的数据分片变更与服务器节点离开集群后的数据分片变更。该方法实现了相对平均的数据分片，提高集群横向扩展能力，并考虑到服务器节点硬件资源的影响，使得硬件资源多的节点分配到更多的数据分片，同时硬件资源少的节点分配到较少的数据分片，充分利用集群内服务器的硬件资源。此外，该方法在集群内服务器节点增加或删除时，调整数据分片时传输数据量较小，能更快速的调整数据分片的分布。

Description

一种基于服务器节点硬件资源密度的数据分片方法
技术领域
本发明涉及风控、反欺诈等需要进行高频实时信息处理和存储的金融大数据领域，涉及一种基于服务器节点硬件资源密度的数据分片方法。
背景技术
在风控、反欺诈等需要进行高频实时信息处理和存储的金融大数据领域，存在大量金融指标数据存储的需求，而单个服务器节点无法存储和处理金融大数据场景下的庞大数据量，因此需要使用多个服务器节点存储数据。多个不同的服务器节点会构建成服务器集群。完整的数据会被分布到集群内不同的服务器节点上，同时数据的读写负载会被分摊到不同的服务器节点上，这就是数据分片。
数据分片可用于实现服务器集群的横向扩展，即添加服务器节点后，集群的性能也可以得到一定比例的提升。数据分片的目标在于将完整的数据平均分布到不同的服务器节点上，每个服务器节点能够公平地分配到数据以及对应的数据访问负载，从而提供良好的横向扩展能力。假如不同服务器节点分布的数据量不均匀，那么某些服务器节点的数据量和读写负载会明显高于其它服务器节点，造成了负载偏移的现象，导致横向扩展能力不足。
现有的数据分片方法主要分为下列3类：
(1)基于数据范围的数据分片：每个分片会指定一个范围，即指定分片的最小值和最大值，落入该范围的数据归属于该分片。
(2)基于散列值的数据分片：每个分片同样指定一个散列值范围，假如数据的散列值在该范围内，则属于该分片。
(3)基于一致性散列的数据分片：整个散列值范围形成一个环，然后计算服务器节点的散列值并将其添加到环中，之后计算数据的散列值，并在环上顺时针寻找服务器节点，遇到的第一个服务器节点存储该数据。如图1所示的一致性散列分片的样例展示了数据被存储在节点#B中。
然而上述的数据分片方法存在下列缺陷：
(1)对于基于数据范围的数据分片，每个分片的数据量很难控制的很均匀，极易容易造成负载偏移的现象，影响横向扩展能力；
(2)对于基于散列值的数据分片，其缓解了分片数据量不均匀的问题，但是当服务器集群增加或删除节点时，通常会造成服务器集群内多个节点的数据分片变化，调整数据分片时会传输大量的数据；
(3)对于基于一致性散列的数据分片，因为在服务器节点增删时，该方法只变更散列环上的一段弧，其缓解了调整数据分片时会传输数据量大的问题，但服务器节点在散列环上的分布极易变得不均匀，同样造成负载偏移的现象，影响横向扩展能力。
此外，上述数据分配方法中，均未考虑到服务器节点硬件资源对数据分片的影响。集群内，服务器拥有的硬件资源可能有所不同，硬件资源少的服务器节点应分配到更小的数据分片，硬件资源多的服务器节点应分配到更大的数据分片，从而充分利用硬件资源，提升横向扩展的能力，但是现有的数据分片方法无法做到这一点。
综上所述，上述已有数据分片方法无法满足风控、反欺诈等金融大数据领域的大量金融指标数据存储和分片的需求。
发明内容
针对上述已有数据分片方法所产生的问题和缺陷，本发明提出了一种基于服务器节点硬件资源密度的数据分片方法，实现数据分片相对平均地分配到集群内各服务器节点的同时，同时考虑到服务器节点硬件资源的影响，从而满足风控、反欺诈等金融大数据领域的大量金融指标数据存储和分片的需求。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于服务器节点硬件资源密度的数据分片方法，该方法包括以下步骤：
(1)获取服务器节点的CPU核心数、内存大小以及网络带宽，根据这三个参数分别乘以权重并求和得到服务器节点硬件资源密度；
(2)将整体服务器全局数据分为P个分片，并形成一个散列环，最后一个分片和第一个分片首尾相连，第一个分片标记为分片0，最后一个分片标记为分片P-1；
(3)将服务器节点添加到散列环上，每个节点负责散列环上一段弧的数据分片，这段弧从当前服务器节点开始，然后逆时针走到第一个服务器节点结束。
(4)当服务器集群中新添加服务器节点Snew时，将Snew插入到散列环最长的一段弧中，进行数据分片变更，
(5)当服务器集群中有服务器节点S离开时，寻找S在散列环上顺时针和逆时针的第一个节点，进行逆时针和顺时针延长，数据分片进行变更。
进一步地，步骤(3)中，数据首先计算其散列值，然后对分片数P取余，得到数据所处的分片，并获得该分片所在散列环上的弧，从而确定存储该数据的服务器节点。
进一步地，步骤(4)中服务器集群中新添加服务器节点Snew时，数据分片变更的具体步骤如下：
(4.1)若集群中没有服务器节点，则Snew拥有全部的数据分片，并且Snew位于散列环的起始位置；否则，选取散列环上最长的一段弧，获取存储该弧的数据分片对应的服务器节点，记为Sold；
(4.2)计算Snew和Sold的服务器节点硬件资源密度，分别记为dnew和dold；
(4.3)将该弧拆分成两段，Snew负责的弧对应的分片数pnew和Sold负责的弧对应的分片数pold满足将Snew插入到散列环最长的一段弧中，而Sold在散列环上的位置保持不变。
进一步地，步骤(5)中，服务器集群中有服务器节点S离开时，数据分片进行变更的具体步骤如下：
(5.1)若服务器节点S离开后，集群只剩余1台服务器，那么剩余的1台服务器拥有全部的数据分片，并且其位于散列环的起始位置；
(5.2)若服务器节点S离开后，集群没有服务器，则散列环为空，即散列环上不包含任何服务器节点；
(5.3)否则，寻找S在散列环上顺时针和逆时针的第一个节点，分别记作S1和S2；计算S1和S2的服务器节点硬件资源密度，分别记为d1和d2；
(5.4)S1负责的弧向逆时针延长，S2负责的弧向顺时针延长，延长长度对应的分片数分别为p1和p2，并满足其它服务器节点在环上的位置保持不变。
本发明的有益效果：
(1)本发明方法实现了相对平均的数据分片，提高集群横向扩展能力；
(2)本发明方法在数据分片时，考虑到服务器节点硬件资源的影响，使得硬件资源多的节点分配到更多的数据分片，同时硬件资源少的节点分配到较少的数据分片，从而充分利用集群内服务器的硬件资源，进一步提高集群横向扩展能力；
(3)本发明方法在集群内服务器节点增加或删除时，调整数据分片时传输数据量较小，能更快速的调整完数据分片的分布。
附图说明
图1为现有技术中一致性散列分片的样例示意图；
图2为本发明中散列环的示意图；
图3为实施例定义的初始散列环示意图；
图4为服务器节点加入集群后的数据分片变更示意图；
图5为服务器节点离开集群后的数据分片变更示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明具体实施方式作进一步详细说明。
本发明提出了一种基于服务器节点硬件资源密度的数据分片方法，通过以下步骤实现：
(1)服务器节点硬件资源密度的定义：该定义可描述为公式d＝a*CPU+b*MEM+c*NET，其中d代表服务器硬件资源的密度，CPU代表服务器节点的CPU核心数，MEM代表服务器节点的内存大小，NET代表服务器节点的网络带宽。而a,b,c为3个可配置参数，用于调整硬件资源密度中的CPU、内存和网络资源的权重。
(2)散列环的定义：整个数据被分为P个分片，并形成一个散列环，最后一个分片和第一个分片首尾相连，第一个分片标记为分片0，最后一个分片标记为分片P-1。
(3)服务器节点负责的数据分片规则：服务器节点会被添加到散列环上，每个节点负责散列环上一段弧的数据分片，这段弧从当前服务器节点开始，然后逆时针走到第一个服务器节点结束。如图2所示，节点B负责弧BA的数据分片，节点A负责弧AB的数据分片。数据首先计算其散列值，然后对分片数P取余，得到数据所处的分片，并获得该分片所在散列环上的弧，从而确定存储该数据的服务器节点。
(4)服务器节点加入集群后的数据分片变更：记新添加的服务器节点为Snew，数据分片变更的步骤如下：
(4.1)若集群中没有节点，则Snew拥有全部的数据分片，并且Snew位于散列环的起始位置；
(4.2)否则，选取散列环上最长的一段弧，获取存储该弧的数据分片对应的服务器节点，记为Sold；
(4.3)计算Snew和Sold的服务器节点硬件资源密度，分别记为dnew和dold；
(4.4)将该弧拆分成2段，Snew负责的弧对应的分片数pnew和Sold负责的弧对应的分片数pold满足将Snew插入到散列环中，而Sold在散列环上的位置保持不变。
可知，该方法下，硬件资源密度高的服务器节点获得到的数据分片数量更多，并且增加节点后，数据分片的变更只影响散列环上的一段弧，数据传输量小。
(5)服务器节点离开集群后的数据分片变更：记离开的服务器节点为S，数据分片变更的步骤如下：
(5.1)若服务器节点S离开后，集群只剩余1台服务器，那么剩余的1台服务器拥有全部的数据分片，并且其位于散列环的起始位置；
(5.2)若服务器节点S离开后，集群没有服务器，则散列环为空，即散列环上不包含任何服务器节点；
(5.3)否则，寻找S在散列环上顺时针和逆时针的第一个节点，分别记作S1和S2；
(5.4)计算S1和S2的服务器节点硬件资源密度，分别记为d1和d2；
(5.5)S1负责的弧向逆时针延长，S2负责的弧向顺时针延长，延长长度对应的分片数分别为p1和p2，并满足其它服务器节点在环上的位置保持不变。
可知，删除服务器节点后，该数据分片方法依旧保证硬件资源密度高的服务器节点依旧拥有更多的数据分片，数据分片的变更只影响散列环上的2段弧，数据传输量小。
以一个实施例的方式，对上述基于服务器节点硬件资源密度的数据分片方法进行进一步的说明。
首先定义服务器节点硬件资源密度，本实施例中该定义公式中的a,b,c分别设置为1、1和0，即d＝CPU+MEM，服务器节点硬件资源受CPU核心数和内存容量影响，两者权重相同，且不考虑网络带宽的影响。
接着定义散列环，在本实施例中，数据被分为256个分片，初始散列环如图3所示。
然后是服务器节点加入集群后的数据分片变更。假设初始的散列环如图3所示，然后分别向散列环添加2台服务器节点A和B，A服务器硬件资源为2核心CPU和2GB内存，B服务器硬件资源为1核心CPU和1GB内存，计算得到A和B的硬件资源密度比例为2:1。首先添加服务器A，其占据了全部的散列环，服务器A位于散列环的起始位置，如图4中的a所示；接着添加服务器B，A和B的硬件资源密度比例为2:1，因此服务器B负责的弧长为服务器A的1/2，因此B位于散列环的第85号分片处，如图4中的b所示。
然后服务器节点负责的数据分片规则，以图4中的b为例，此时服务器A负责分片86～255，服务器B负责分片0～85。假设某条数据的散列值为123456789，那么散列值取余256后得到的值为21，即该条数据位于第21个分片。由图4中的b可知，第21个分片位于弧AB，由服务器B负责，因此服务器B会存储该条数据存储。
最后是服务器节点离开集群后的数据分片变更，假设集群中包含4台服务器A、B、C、D，它们均拥有1核心CPU和1GB内存的硬件资源，可知4台服务器的硬件资源密度相同，它们在散列环上拥有相同长度的弧，负责相同数量的分片，如图5中的a所示。之后，服务器B离开集群，原本由B负责的弧AB将会被分摊给服务器A和服务器C。由于服务器A和服务器C拥有相同的硬件资源密度，因此两个服务器各增加了32个分片，服务器A的弧向顺时针延长，服务器C的弧向逆时针延长，最后结果如图5中的b所示，服务器A负责分片192～255和0～31，服务器C负责分片32～127，服务器D不变。
上述实施例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于服务器节点硬件资源密度的数据分片方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)获取服务器节点的CPU核心数、内存大小以及网络带宽，根据这三个参数分别乘以权重并求和得到服务器节点硬件资源密度；
(2)将整体服务器全局数据分为P个分片，并形成一个散列环，最后一个分片和第一个分片首尾相连，第一个分片标记为分片0，最后一个分片标记为分片P-1；
(3)将服务器节点添加到散列环上，每个节点负责散列环上一段弧的数据分片，这段弧从当前服务器节点开始，然后逆时针走到第一个服务器节点结束；
(4)当服务器集群中新添加服务器节点Snew时，将Snew插入到散列环最长的一段弧中，进行数据分片变更，具体如下：
(4.1)若集群中没有服务器节点，则Snew拥有全部的数据分片，并且Snew位于散列环的起始位置；否则，选取散列环上最长的一段弧，获取存储该弧的数据分片对应的服务器节点，记为Sold；
(4.2)计算Snew和Sold的服务器节点硬件资源密度，分别记为dnew和dold；
(4.3)将该弧拆分成两段，Snew负责的弧对应的分片数pnew和Sold负责的弧对应的分片数pold满足将Snew插入到散列环最长的一段弧中，而Sold在散列环上的位置保持不变；
(5)当服务器集群中有服务器节点S离开时，寻找S在散列环上顺时针和逆时针的第一个节点，进行逆时针和顺时针延长，数据分片进行变更，具体如下：
(5.1)若服务器节点S离开后，集群只剩余1台服务器，那么剩余的1台服务器拥有全部的数据分片，并且其位于散列环的起始位置；
(5.2)若服务器节点S离开后，集群没有服务器，则散列环为空，即散列环上不包含任何服务器节点；
(5.3)否则，寻找S在散列环上顺时针和逆时针的第一个节点，分别记作S1和S2；计算S1和S2的服务器节点硬件资源密度，分别记为d1和d2；
(5.4)S1负责的弧向逆时针延长，S2负责的弧向顺时针延长，延长长度对应的分片数分别为p1和p2，并满足其它服务器节点在环上的位置保持不变。
2.根据权利要求1所述的一种基于服务器节点硬件资源密度的数据分片方法，其特征在于，步骤(3)中，数据首先计算其散列值，然后对分片数P取余，得到数据所处的分片，并获得该分片所在散列环上的弧，从而确定存储该数据的服务器节点。
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