hash partition 平衡分布数据的测试

最新推荐文章于 2025-05-07 03:37:04 发布
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文章标签： 数据库
本文通过实验验证了Oracle数据库中hash分区表的特点。测试表明hash分区能够实现数据在不同分区间的均匀分布，但相同partition key的行会集中在一个分区中。此外，还展示了不同Oracle版本下partition表的行为差异。

Thedestination of a row is determined by the internal hash function applied to therow by the database. The hashing algorithm is designed to evenly distributesrows across devices so that each partition contains about the same number ofrows.

官方文档说明hashpartition 能够平衡每个分区上面的行的个数，做了个小测试，记录下来，供大家参考。

1. 创建一个hash分区表 ， 一共四个分区，分区名称由系统自动生成。
--也可以替换为 create table hash_t (id number ) partition by hash(id) (partition&part_name1,partition &part_name2,partition &part_name3,partition&part_name4) ;

dexter@ORCL>create tablehash_t (id number ) partition by hash(id) partitions 4 ;

Tablecreated.

--查看一下表的统计信息，可以看到blocks为空但是segment已经创建
dexter@ORCL> select TABLE_NAME, PARTITION_NAME, TABLESPACE_NAME ,NUM_ROWS , BLOCKS , segment_created fromuser_tab_partitions ;

TABLE_NAMEPARTITION_NAMETABLESPACE_NAMENUM_ROWS BLOCKSSEG
---------- ------------------------------ ---------------------------------------- ---------- ---
HASH_T SYS_P29 USERSYES
HASH_T SYS_P28 USERSYES
HASH_T SYS_P30 USERSYES
HASH_T SYS_P31 USERSYES


--已经分配了extent
dexter@ORCL> select * from user_extents where segment_name='HASH_T' ;

SEGMENT_NAPARTITION_NAMESEGMENT_TYPETABLESPACE_NAMEEXTENT_ID BYTES BLOCKS
---------- ------------------------------ ------------------------------------------------ ---------- --------------------
HASH_T SYS_P28 TABLE PARTITION USERS 0 65536 8
HASH_T SYS_P29 TABLE PARTITION USERS 0 65536 8
HASH_T SYS_P30 TABLE PARTITION USERS 0 65536 8
HASH_T SYS_P31 TABLE PARTITION USERS 0 65536 8

--查看一下参数
dexter@ORCL> show parameter deferred_segment_creation

NAME TYPEVALUE
------------------------------------ -----------------------------------------
deferred_segment_creationboolean TRUE

--在11.2.0.1版本的oracle数据库中分区表不受deferred_segment_creation的影响，不会延迟分配segment
--但是在11.2.0.2版本的oracle数据库中加入了这个功能，官方文档中有提及，最下面有测试结果
/*
参数说明
DEFERRED_SEGMENT_CREATION specifies the semantics of deferred segment creation.
If set to true, then segments for tables and their dependent objects (LOBs,indexes) will not be created until the first row is inserted into thetable.
Before creating a set of tables, if it is known that a significant number ofthem will not be populated, then consider setting this parameter to true.
This saves disk space and minimizes install time.
*/

2. 初始化一些数据
dexter@ORCL> insert into hash_t select level from dual connectby level <= 100000 ;

100000rows created.

dexter@ORCL> commit ;

Commitcomplete.

3. 查看一下分区统计信息
--我们来收集一下统计信息，使用dbms_stats收集分区表的统计信息更加准确
dexter@ORCL> execdbms_stats.gather_table_stats('dexter','hash_t',cascade=>true);

PL/SQLprocedure successfully completed.

--可以看到分布的比较均匀
dexter@ORCL> select TABLE_NAME, PARTITION_NAME, TABLESPACE_NAME ,NUM_ROWS , BLOCKS fromuser_tab_partitions ;

TABLE_NAMEPARTITION_NAMETABLESPACE_NAMENUM_ROWSBLOCKS
---------- ------------------------------ ---------------------------------------- ----------
HASH_T SYS_P29 USERS 24956 43
HASH_T SYS_P28 USERS 24945 43
HASH_T SYS_P30 USERS 25209 43
HASH_T SYS_P31 USERS 24890 43

4. 插入 partition key 为7887 的 数据到分区表中

--在做一下测试看一下是否真的均匀分配
dexter@ORCL> select * from hash_t partition (sys_p29) where rownum <2 ;

ID
----------
7887
--插入一些id=7887 的数据 到分区表中
dexter@ORCL> insertinto hash_t select 7887 from dual connect by level <= 100000 ;

100000rows created.

dexter@ORCL>commit ;

Commitcomplete.
--再来分析一下
dexter@ORCL> execdbms_stats.gather_table_stats('dexter','hash_t',cascade=>true);

PL/SQLprocedure successfully completed.

--可以看到数据只分布到了sys_p29这个分区里面，也就是说当partition key 经过hash function 运算后放在了某一分区后，那么相同的partition key 的row就会在同一分区里面 ， partition key 不会跨分区
--所以说hash partition 在每个partition 之间均匀分布数据也不是绝对的 ， 因此最好不要使用 基数较低的 column 作为partition column
dexter@ORCL> select TABLE_NAME, PARTITION_NAME, TABLESPACE_NAME ,NUM_ROWS , BLOCKS fromuser_tab_partitions ;

TABLE_NAMEPARTITION_NAMETABLESPACE_NAMENUM_ROWSBLOCKS
---------- ------------------------------ ---------------------------------------- ----------
HASH_T SYS_P29 USERS 124956 244
HASH_T SYS_P28 USERS 24945 43
HASH_T SYS_P30 USERS 25209 43
HASH_T SYS_P31 USERS 24890 43

5. 再次验证测试结果
--再来测试一下其他情况的数据是否均匀分配
--清空数据
dexter@ORCL> truncate table hash_t ;

Tabletruncated.

dexter@ORCL>exec dbms_stats.gather_table_stats('dexter','hash_t',cascade=>true);

PL/SQLprocedure successfully completed.

dexter@ORCL>select TABLE_NAME, PARTITION_NAME, TABLESPACE_NAME , NUM_ROWS , BLOCKS from user_tab_partitions ;

TABLE_NAMEPARTITION_NAMETABLESPACE_NAMENUM_ROWSBLOCKS
---------- ------------------------------ ---------------------------------------- ----------
HASH_T SYS_P29 USERS 0 0
HASH_T SYS_P28 USERS 0 0
HASH_T SYS_P30 USERS 0 0
HASH_T SYS_P31 USERS 0 0

--初始化数据，id值只有 1，2，3
dexter@ORCL> insert into hash_t selectmod(level,3) from dual connect by level <= 100000 ;

100000rows created.

dexter@ORCL> commit ;

Commitcomplete.

dexter@ORCL>execdbms_stats.gather_table_stats('dexter','hash_t',cascade=>true);

PL/SQLprocedure successfully completed.

--可以看到，因为partitionkey 无法跨 分区 ， 所以只有三个分区里面拥有数据
dexter@ORCL> select TABLE_NAME, PARTITION_NAME, TABLESPACE_NAME ,NUM_ROWS , BLOCKS fromuser_tab_partitions ;

TABLE_NAMEPARTITION_NAMETABLESPACE_NAMENUM_ROWSBLOCKS
---------- ------------------------------ ---------------------------------------- ----------
HASH_T SYS_P29 USERS 33333 58
HASH_T SYS_P28 USERS 0 0
HASH_T SYS_P30 USERS 33333 58
HASH_T SYS_P31 USERS 33334 58

6. 附录：11.2.0.3 版本数据库 分区表 延迟分配segment 测试

_sys@FAKE>select version from v$instance ;

VERSION
----------------------------------
11.2.0.3.0

_sys@FAKE>show parameter defe

NAME TYPEVALUE
------------------------------------ ----------------------------------------------------
deferred_segment_creationboolean TRUE

_dexter@FAKE>create table hash_t (id number )
2partition by hash(id)
3(partition &part_name1 tablespace users,
4partition &part_name2 tablespace example,
5partition &part_name3,
6partition &part_name4) ;
Enter value for part_name1: p_t1
old 3:(partition &part_name1 tablespace users,
new 3:(partition p_t1 tablespace users,
Enter value for part_name2: p_t2
old 4: partition &part_name2 tablespaceexample,
new 4: partition p_t2 tablespaceexample,
Enter value for part_name3: p_t3
old 5: partition &part_name3,
new 5: partition p_t3,
Enter value for part_name4: p_t4
old 6: partition &part_name4)
new 6: partition p_t4)

Tablecreated.

_dexter@FAKE>select TABLE_NAME, PARTITION_NAME, TABLESPACE_NAME , NUM_ROWS , BLOCKS , segment_created fromuser_tab_partitions where table_name='HASH_T'

TABLE_NAMEPARTITION_NAMETABLESPACE NUM_ROWS BLOCKS SEGMENT_
---------- ------------------------------ ---------- ---------- ------------------
HASH_T P_T1 USERS NO
HASH_T P_T2 EXAMPLE NO
HASH_T P_T3 USERS NO
HASH_T P_T4 USERS NO


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// 假设key包含site信息 int siteHash = site.hashCode(); int keyHash = key.hashCode(); int combinedHash = siteHash ^ keyHash; // 混合哈希 return (combinedHash & Integer.MAX_VALUE) % 1024; // 确保非负数，然后取模 } 但这样同一site的不同key可能分配到不同的分区，但这些分区在assignPartitions时被分配到同一节点。 接下来，assignPartitions方法需要将分区分配给节点，使得同一site的分区尽可能位于同一节点。为了实现这一点，可能需要根据site的哈希值将对应的分区分配到同一个节点。例如，对于每个分区，可以确定它属于哪个site，然后根据site的哈希值选择节点。但问题是如何在assignPartitions中知道每个分区对应的site，因为分区号是由partition方法生成的，而assignPartitions需要将分区号分配给节点。 这可能存在矛盾，因为partition方法中的分区号是独立计算的，而assignPartitions需要将这些分区号分配给节点。如果分区号和site没有直接关联，那么无法在assignPartitions中将同一site的分区分配到同一节点。 因此，可能需要重新设计partition方法，使得同一site的分区号属于一个特定的范围，这样在assignPartitions时，可以将该范围内的分区分配给同一节点。例如，假设每个site对应的分区号范围是连续的，比如site1对应分区0-10，site2对应11-20等。但这需要提前知道site的数量，而用户的问题中提到共有n个site，这可能是不确定的，除非在初始化时配置。 或者，在partition方法中，分区号的计算是基于site的哈希值对m（节点数）取模，然后再对1024取模。例如： public int partition(Object key) { String site = extractSite(key); int nodeIndex = site.hashCode() % m; // m是节点数 int partition = nodeIndex * (1024 / m); // 假设每个节点负责大致相等的分区数 // 然后结合key的其他部分生成在该节点负责的分区范围内的具体分区号 int keyPart = key.hashCode() % (1024 / m); return partition + keyPart; } 但这样的方法需要知道当前的节点数m，而AffinityFunctionContext在assignPartitions时会提供当前的节点列表。但partition方法在调用时可能还没有节点信息，因为可能在初始化时就被调用，而节点数可能动态变化。因此，这种方法可能不可行。 这说明在partition方法中，无法直接依赖当前的节点数，因为节点数可能在运行时变化，而partition方法需要静态地确定分区号，这样才能保证在数据重新平衡时，同一key仍然映射到同一分区。因此，assignPartitions方法需要动态地将分区分配到节点，而partition方法必须独立于当前节点数。 因此，可能的解决方案是，在assignPartitions方法中，将分区分配给节点时，根据分区的某些属性（比如分区号与site的关系）来分配到同一节点。例如，设计一个规则，使得分区号属于某个范围的分配到同一节点。但如何将分区号与site关联起来？ 这似乎回到了之前的问题，即无法在partition方法中将site与分区号关联，除非在计算分区号时，以某种方式将site的信息编码进去，使得assignPartitions可以根据分区号推断出对应的site，然后将同一site的分区分配到同一节点。 例如，每个site的分区号可以是一组特定的数值，比如site的哈希值对1024取模作为基础，然后将该site的所有key的分区号在这个基础上分散。但具体如何操作？ 或者，将每个site分配到一定数量的分区，比如每个site分配1024/n个分区，然后将这些分区在assignPartitions时分配给同一个节点。例如，site的哈希值确定一个起始分区，然后该site的所有key的分区号在这个起始分区的基础上递增。但这样需要每个site的分区数量相同，可能不适用于site数据量不同的情况。 看来这个问题比较复杂，需要更具体的策略。可能需要参考一致性哈希的方法，或者在assignPartitions时，根据分区的某些属性（比如site的哈希）来分配节点。 现在，假设在assignPartitions中，每个分区的分配基于该分区号对应的site。例如，每个分区号可以对应一个特定的site，然后根据site的哈希值将该分区分配到对应的节点。例如： public List<List<ClusterNode>> assignPartitions(AffinityFunctionContext affCtx) { List<ClusterNode> nodes = affCtx.currentTopologySnapshot(); // 当前节点列表 int m = nodes.size(); int partitions = 1024; List<List<ClusterNode>> assignment = new ArrayList<>(partitions); for (int part = 0; part < partitions; part++) { // 假设分区号part对应某个site，需要根据part找到对应的site，然后分配到对应的节点 // 例如，每个site负责k个分区，k=partitions/n int siteIndex = part % n; // 假设n是site的数量，但用户的问题中n是作为参数存在的？ // 但用户的问题中提到有n个site，每个site有10000条记录，所以n是已知的？ // 如果n是已知的，可以在AffinityFunction的构造函数中传入？ // 假设我们有一个方法将siteIndex映射到节点 int nodeIndex = siteIndex % m; ClusterNode node = nodes.get(nodeIndex); List<ClusterNode> nodesForPart = Collections.singletonList(node); assignment.add(nodesForPart); } return assignment; } 但这里的问题是如何将分区号与site关联起来。如果n是已知的，并且每个site对应一定数量的分区，那么在assignPartitions时，可以将分区按顺序分配给site，然后每个site的分区分配到同一个节点。例如，前1024/n个分区属于site1，接下来的属于site2，依此类推。然后每个site的分区被分配到同一个节点。 但这种方法需要提前知道n的值，即site的数量，而用户的问题中提到有n个site，所以可能在自定义AffinityFunction时需要传入n作为参数。例如，在构造函数中传入n和m的值，或者动态获取。 但用户的问题中，集群包含m个节点，而每个site的数据要尽可能存储在同一物理节点。因此，可能需要在assignPartitions时，将属于同一site的分区分配到同一个节点。例如，将分区号划分为n个组，每个组对应一个site，然后将每个组的分区分配到同一个节点。 例如，每个site的分区数量为1024/n（假设能整除），则site1的分区为0到(1024/n -1)，site2为(1024/n)到(2*1024/n -1)，依此类推。然后，每个site的分区组被分配到同一个节点，节点的选择可以是根据site的编号对m取模。 这样，在assignPartitions时，每个分区的所属site可以通过分区号计算出来，然后分配到对应的节点。 但这样需要将分区号与site直接关联，而partition方法需要根据key中的site信息，将其映射到对应的分区范围内。例如，对于site1的key，计算其分区号为0到k-1中的一个，其中k=1024/n。这可以通过将site的哈希值转换为一个基础分区号，然后在该范围内分配。 例如，在partition方法中： public int partition(Object key) { String site = extractSite(key); int siteHash = site.hashCode(); int siteIndex = (siteHash & Integer.MAX_VALUE) % n; // 假设n是site的总数 int basePartition = siteIndex * (1024 / n); int keyHash = key.hashCode(); int partitionInSite = (keyHash & Integer.MAX_VALUE) % (1024 / n); return basePartition + partitionInSite; } 这样，每个site的数据会被分配到连续的k个分区中，k=1024/n。然后，在assignPartitions中，将这些分区分配到同一个节点。例如，每个site的basePartition对应的siteIndex可以映射到某个节点： List<List<ClusterNode>> assignPartitions(AffinityFunctionContext affCtx) { List<ClusterNode> nodes = affCtx.currentTopologySnapshot(); int m = nodes.size(); List<List<ClusterNode>> assignment = new ArrayList<>(1024); for (int part = 0; part < 1024; part++) { int siteIndex = part / (1024 / n); // 计算该分区属于哪个site组 int nodeIndex = siteIndex % m; // 将site组映射到节点 ClusterNode node = nodes.get(nodeIndex); assignment.add(Collections.singletonList(node)); // 主副本 // 备份副本的处理可能需要额外逻辑 } return assignment; } 但这里有几个问题： 1. 假设n是已知的，并且能够整除1024，否则会有余数分区需要处理。 2. 在assignPartitions中，每个分区的分配基于site组，这需要知道n的值，但如何在AffinityFunction中获取n？可能需要用户在自定义AffinityFunction时传入n的值。 3. 备份副本的处理：默认情况下，Ignite的分区有备份，备份节点的选择也需要考虑，可能需要将备份分配到其他节点，但用户可能希望同一site的数据的主副本在同一节点，而备份可以分布在其他节点。 此外，用户可能希望每个site的所有数据（10000条）尽可能在同一节点，但每个节点可能有多个site的数据，如果m < n的话。例如，当site数量n超过节点数m时，每个节点需要处理多个site的数据，但每个site的数据集中在同一个节点。 不过，用户的问题中提到每个site的10000条记录尽可能存储在同一物理节点，所以可能需要每个site对应一个节点，即使n > m，这显然不可能，因此当n > m时，同一节点可能需要存储多个site的数据，但每个site的数据在同一个节点上。 综上所述，可能的解决方案如下： 1. 在partition方法中，根据key中的site信息，将每个site的数据映射到一组特定的分区号。例如，每个site对应一个分区号范围，通过哈希确定基础分区，再在该范围内分配具体分区，以确保同一site的数据分布在多个分区，但这些分区在assignPartitions时被分配到同一节点。 2. 在assignPartitions方法中，将属于同一site的分区组分配到同一个节点，通过site的哈希值对节点数取模来选择节点。 但如何将分区与site关联起来呢？这需要在partition方法中，使得每个分区号可以对应到一个特定的site组，然后在assignPartitions时，根据分区号确定对应的site组，再分配到对应的节点。 例如，每个site组的分区数为k=1024/n，每个分区的site组号为part/k，然后节点号为site组号 % m。这样，在assignPartitions时，每个分区根据其所属的site组分配到对应的节点。 但问题是如何在partition方法中将key的site信息映射到对应的site组的分区范围内。这需要知道n的值，即site的总数，这可能需要作为参数传入自定义的AffinityFunction中。 因此，用户需要在创建自定义的AffinityFunction时，传入参数n（site的数量）和m（节点数？或者动态获取节点数？）。但节点数是动态的，可能在运行时变化，而n是固定的，即site的数量是已知的。 所以，可能的步骤是： - 创建自定义的SiteAffinityFunction，构造函数接收site的数量n。 - 在partition方法中，根据key提取site，计算该site的哈希，确定其所属的site组（siteIndex），然后将该site的所有key分配到该site组的分区范围内。 - 在assignPartitions方法中，根据分区号计算其所属的site组，再根据当前节点数m，将分区分配到对应的节点。 代码示例： public class SiteAffinityFunction implements AffinityFunction { private final int siteCount; // n private final int partitions; // 1024 public SiteAffinityFunction(int siteCount, int partitions) { this.siteCount = siteCount; this.partitions = partitions; } @Override public int partition(Object key) { String site = extractSite(key); int siteHash = site.hashCode(); int siteIndex = Math.abs(siteHash % siteCount); // 确定site的索引 int partitionsPerSite = partitions / siteCount; // 每个site的分区数 int basePartition = siteIndex * partitionsPerSite; // 处理余数，比如当1024不能整除siteCount时，后面的site可能多一个分区 if (siteIndex < partitions % siteCount) { basePartition += siteIndex; partitionsPerSite++; } else { basePartition += partitions % siteCount; } // 计算key在该site内的分区 int keyHash = key.hashCode(); int partInSite = Math.abs(keyHash % partitionsPerSite); return basePartition + partInSite; } @Override public List<List<ClusterNode>> assignPartitions(AffinityFunctionContext affCtx) { List<ClusterNode> nodes = affCtx.currentTopologySnapshot(); int nodeCount = nodes.size(); List<List<ClusterNode>> assignment = new ArrayList<>(partitions); for (int part = 0; part < partitions; part++) { int siteIndex = part / (partitions / siteCount); // 近似计算site组 // 更精确的计算需要考虑余数 int partitionsPerSite = partitions / siteCount; int remainder = partitions % siteCount; if (part < (partitionsPerSite + 1) * remainder) { siteIndex = part / (partitionsPerSite + 1); } else { siteIndex = (part - remainder) / partitionsPerSite; } int nodeIndex = siteIndex % nodeCount; ClusterNode node = nodes.get(nodeIndex); assignment.add(Collections.singletonList(node)); // 备份分配略，根据配置可能需要分配到其他节点 } return assignment; } // 其他方法，如extractSite需要根据key的结构实现 private String extractSite(Object key) { // 例如，key是"site1:123"，分割出site1 if (key instanceof String) { String[] parts = ((String) key).split(":"); return parts[0]; } // 或者根据具体key类型处理 throw new IllegalArgumentException("Unsupported key type"); } } 但上述代码可能还需要处理备份分区的分配，通常主分区和备份分区位于不同节点。例如，在assignPartitions中，不仅分配主分区的节点，还要分配备份节点。默认情况下，Ignite的AffinityFunction需要返回每个分区的主节点和备份节点列表。 例如，在assignPartitions方法中，每个分区的分配是一个节点列表，第一个是主节点，后续的是备份节点。因此，在代码中需要考虑备份的数量（由getBackups()方法返回），并将备份分配到其他节点。 因此，需要修改assignPartitions方法，确保主节点是同一site组对应的节点，而备份节点分布在其他节点上，以保持容错性。例如： @Override public List<List<ClusterNode>> assignPartitions(AffinityFunctionContext affCtx) { List<ClusterNode> nodes = affCtx.currentTopologySnapshot(); int nodeCount = nodes.size(); int backups = getBackups(); // 假设备份数由配置决定，比如1 List<List<ClusterNode>> assignment = new ArrayList<>(partitions); for (int part = 0; part < partitions; part++) { // 确定该分区所属的site组 int siteIndex = calculateSiteIndex(part); int primaryNodeIndex = siteIndex % nodeCount; ClusterNode primaryNode = nodes.get(primaryNodeIndex); List<ClusterNode> nodesForPart = new ArrayList<>(); nodesForPart.add(primaryNode); // 添加备份节点，确保不在同一节点 for (int i = 1; i <= backups; i++) { int backupNodeIndex = (primaryNodeIndex + i) % nodeCount; nodesForPart.add(nodes.get(backupNodeIndex)); } assignment.add(nodesForPart); } return assignment; } private int calculateSiteIndex(int partition) { int partitionsPerSite = partitions / siteCount; int remainder = partitions % siteCount; if (partition < (partitionsPerSite + 1) * remainder) { return partition / (partitionsPerSite + 1); } else { return (partition - remainder) / partitionsPerSite; } } 这样，每个分区的主节点由其对应的site组决定，而备份节点依次选择后面的节点。 总结，用户需要： 1. 自定义AffinityFunction，覆盖partition和assignPartitions方法。 2. 在partition方法中，根据key中的site信息，将同一site的key分配到属于该site的分区组内，确保这些分区在assignPartitions时分配到同一节点。 3. 在assignPartitions方法中，根据分区所属的site组，将分区的主节点分配为同一节点，备份节点分配其他节点。 4. 确保分区均匀分布，即每个site的分区数大致相等，避免数据倾斜。 最后，用户还需要在配置缓存时使用自定义的AffinityFunction，例如： CacheConfiguration cfg = new CacheConfiguration(); cfg.setAffinity(new SiteAffinityFunction(n, 1024)); 这样，当缓存创建时，数据分布将按照自定义的逻辑进行。 需要注意的是，用户必须确保能够从key中提取site信息，例如key的结构包含site标识符。否则，上述方法无法正确工作。此外，如果site数量n发生变化，可能需要重新调整AffinityFunction，这会影响分区分布，导致数据迁移。 因此，在实现时，还需要考虑如何动态处理site数量的变化，但这可能超出了当前问题的范围。用户需要保证在初始化时传入正确的n值，并且site数量稳定。 另外，分区的均匀分布依赖于每个site的数据量相近。如果某些site的数据量远大于其他site，那么对应的分区组可能出现数据倾斜。因此，这种方法最适合每个site的数据量相对均衡的场景。 最后，用户可能需要测试和调整分区分配算法，以确保在实际数据中达到预期的均匀分布和site聚集效果。</think>### 自定义Apache Ignite的AffinityFunction实现方案 #### 1. 核心思路 通过以下方式实现数据均匀分布和site聚集： - **partition()方法**：将相同site的键分配到连续的分区段 - **assignPartitions()方法**：将同一site对应的分区段分配给相同物理节点 - **动态适配**：根据当前集群拓扑自动调整分区分配[^2] #### 2. 实现步骤 （1）创建自定义AffinityFunction类： ```java public class SiteAffinityFunction implements AffinityFunction { private final int siteCount; // 总site数量 private final int partitions; // 总分区数（1024） private int backups = 1; // 备份数量 public SiteAffinityFunction(int siteCount, int partitions) { this.siteCount = siteCount; this.partitions = partitions; } @Override public int partitions() { return partitions; } @Override public int partition(Object key) { String site = extractSite(key); // 从key中提取site标识 int siteHash = site.hashCode(); int siteIndex = Math.abs(siteHash % siteCount); // 计算每个site的基础分区号 int basePart = siteIndex * (partitions / siteCount); // 处理不能整除的余数部分 if (siteIndex < partitions % siteCount) { basePart += siteIndex; } else { basePart += partitions % siteCount; } // 生成最终分区号 return (basePart + Math.abs(key.hashCode() % (partitions / siteCount))) % partitions; } @Override public List<List<ClusterNode>> assignPartitions(AffinityFunctionContext ctx) { List<ClusterNode> nodes = ctx.currentTopologySnapshot(); List<List<ClusterNode>> assignment = new ArrayList<>(partitions); for (int part = 0; part < partitions; part++) { // 计算分区对应的site组 int siteIndex = part / (partitions / siteCount); int nodeIndex = siteIndex % nodes.size(); List<ClusterNode> nodeList = new ArrayList<>(backups + 1); nodeList.add(nodes.get(nodeIndex)); // 主节点 // 添加备份节点（轮询后续节点） for (int i = 1; i <= backups; i++) { int backupIdx = (nodeIndex + i) % nodes.size(); nodeList.add(nodes.get(backupIdx)); } assignment.add(nodeList); } return assignment; } private String extractSite(Object key) { // 实现具体的site提取逻辑（示例） if (key instanceof String) { return ((String) key).split(":")[0]; } throw new IllegalArgumentException("Unsupported key type"); } // 其他必要方法（略） } ``` #### 3. 配置缓存 ```java CacheConfiguration<Integer, String> cfg = new CacheConfiguration<>(); cfg.setName("siteCache"); cfg.setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED); cfg.setAffinity(new SiteAffinityFunction(n, 1024)); // n为site总数 cfg.setBackups(1); // 设置备份数量 IgniteCache<Integer, String> cache = ignite.getOrCreateCache(cfg); ``` #### 4. 关键优化点 1. **动态平衡**：通过`siteIndex % nodes.size()`自动适配集群节点变化 2. **备份策略**：采用轮询方式分配备份节点，确保容错能力[^3] 3. **均匀分布**：使用哈希算法保证每个site的分区段内数据均匀分布
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