MyCat - 分片 - 分片规则 - 字符串 hash 解析算法 | 学习笔记

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: 快速学习 MyCat - 分片 - 分片规则 - 字符串 hash 解析算法

开发者学堂课程【全面讲解开源数据库中间件MyCat使用及原理(二):MyCat - 分片 - 分片规则 - 字符串 hash 解析算法】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/756/detail/13273


MyCat - 分片 - 分片规则 - 字符串 hash 解析算法

内容介绍

一.配置

二.配置说明

三.演示 hash 字符串解析算法进行分片

四.原理

 

一.配置

截取字符串中的指定位置的子字符串(即只会截取一个字符串中的一段),进行 hash 算法,算出其 hash 值后,再通过一定的计算,算出分片,配置如下:

<tableRule name=”sharding-by-stringhash>

<rule>

<columns>user_id(//指定分片对象) </columns>

<algorithm>sharding-by-stringhash(//指定分片算法)</algorithm>

</rule>

</tableRule>

//首先,有一个 tableRule 来制定它的分片规则

<function name=”sharding-by-stringhash”class=”io.mycat.route.function.PartitionByString>

<property name=partitionlength>512</property><!-- zero-based-->(//分片处理类)

<property name=”partitionCount”>2</property>

<property name=”hashSlice>0:2(代表子字符串所截的范围)<property>

</function>

 

二.配置说明:

属性

描述

columns

标识将要分片的表字段

algorithm

指定分片函数与 function 的对应关系

class

指定该分片算法对应的类

partitionLength

hash 求模基数; length*count=1024(主要出于性能考虑

partitionCount

分区数

hashSlice

hash 运算位,根据子字符串的 hash 运算; 0 代表 str.length(), -1 代表 str.length()-1,大于 0 只代表数字自身;可以理解为 substring( start ,end) , start 为 0 则只表示 0

 

三.演示 hash 字符串解析算法进行分片

1. 首先,我们需要先配置一个逻辑表

将下面的代码复制

<table name=”tb_strhash”dataNode=”dn1,dn2,dn3”rule=”sharding-by-stringhash”/>

我们需要在此编码当中配置一个逻辑表,如下图所示。

由于此次演示只需要两个分片,因此将 ”dn1,dn2,dn3,” 改为 ”dn1,dn2”

更改是因为上方的代码  “<property name=”partitionCount”>2</property>”

中 Count 为2。只会使用两个分片

image.png

2.然后,我们需要在这里配置一下分片规则。

image.png

如图所示,由于配置规则在 Mycat 文件当中并没有事先声明,因此我们需要手动配置

然后需要在下方声明一个 <function>

此 <function>  即上方配置:

<function name=”sharding-by-stringhash”class=”io.mycat.route.function.PartitionByString>

<property name=partitionlength>512</property><!-- zero-based-->(//分片处理类)

<property name=”partitionCount”>2</property>

<property name=”hashSlice>0:2(代表子字符串所截的范围)<property>

</function>

其中的 512,2 代表此次的分片数量,0:2 代表此次子字符串所截的范围

image.png

接下来需要将上图所示的 user_id 改为 name (此次我们需要根据 name 字段进行分片)

配置好之后,我们就可以重启 Mycat ,执行 Mycat 的重启动。 Mycat 重启完成之后,我们将它关闭,然后再次连接 1,2,3,4,5,6。

接着,在 mysq1> 后输入 use PARTITION_DB; 按回车键后输入 show tables; 回车后得到 hash 表(如图所示)

image.png

3.接下来,需要创建一个表结构

创建表

Create table tb_strhash(

name varchar(20) primary key,

Content varchar(100)

)engine=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

4.需要在表中插入数据

插入数据

INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES (‘T1001’,UUID());

INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES (‘ROSE’,UUID());

INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES (‘JERRY’,UUID());

INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES (‘CRISTINA’,UUID());

INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES (‘TOMCAT’,UUID());

UUID 为 Count 的值;T1001,ROSE,JERRY,CRISTINA,TOMCAT 即为 name

插入的数据不可能在第三个截点,因为我们所配置的截点的数量为2,且所配置的为 dn1,dn2。

数据的计算方法:

截取 name 中的字符串来进行 hash 运算,然后进行位于运算

 

四.原理

当我们使用分片字符串- hash 解析算法进行分片,它在进行初始化的时候,会初始化出一个数组(如下图所示)。这个数组的长度是从 0 到 1023,一共 1024 个数,那么,前面 512 个数均为 0,后面 512 个数均为 1。

image.png

<property name=”partitionlength”>512</property><!-- zero-based--> <property name=”partitionCount”>2</property>

上方的这段代码决定了数字中的 512 和 2

计算数据的位置原理:

当出现一个字符串时,它会此先进行截取,截取从 0 到 2 这个位 置,然后进行一个 hash 运算。假如 hash 运算的结果为 1728192 6 (1024-1)(如上图所示)。

接下来,它将进行一个位于运算,位于的即为(1024-1),计算的结果将位于 0 到1023 之间。

计算出的结果就会拿到这个索引(1024-1),再到这个数组当中取出对应的值。假如计算结果为 510,拿到的就是 0,那么就会在第一个分片上;假如计算结果为980,拿到的就是 1,那么就会出现在第二个分片上。

相关文章
|
19天前
|
算法 前端开发 数据处理
小白学python-深入解析一位字符判定算法
小白学python-深入解析一位字符判定算法
38 0
|
2月前
|
负载均衡 算法 Java
Spring Cloud全解析:负载均衡算法
本文介绍了负载均衡的两种方式:集中式负载均衡和进程内负载均衡,以及常见的负载均衡算法,包括轮询、随机、源地址哈希、加权轮询、加权随机和最小连接数等方法,帮助读者更好地理解和应用负载均衡技术。
|
12天前
|
存储 算法 Java
解析HashSet的工作原理,揭示Set如何利用哈希算法和equals()方法确保元素唯一性,并通过示例代码展示了其“无重复”特性的具体应用
在Java中,Set接口以其独特的“无重复”特性脱颖而出。本文通过解析HashSet的工作原理,揭示Set如何利用哈希算法和equals()方法确保元素唯一性,并通过示例代码展示了其“无重复”特性的具体应用。
30 3
|
14天前
|
搜索推荐 算法
插入排序算法的平均时间复杂度解析
【10月更文挑战第12天】 插入排序是一种简单直观的排序算法,通过不断将未排序元素插入到已排序部分的合适位置来完成排序。其平均时间复杂度为$O(n^2)$,适用于小规模或部分有序的数据。尽管效率不高,但在特定场景下仍具优势。
|
15天前
|
算法 Java 数据库
美团面试:百亿级分片,如何设计基因算法?
40岁老架构师尼恩分享分库分表的基因算法设计,涵盖分片键选择、水平拆分策略及基因法优化查询效率等内容,助力面试者应对大厂技术面试,提高架构设计能力。
美团面试:百亿级分片,如何设计基因算法?
|
14天前
|
算法 Java 数据库
美团面试:百亿级分片,如何设计基因算法?
40岁老架构师尼恩在读者群中分享了关于分库分表的基因算法设计,旨在帮助大家应对一线互联网企业的面试题。文章详细介绍了分库分表的背景、分片键的设计目标和建议,以及基因法的具体应用和优缺点。通过系统化的梳理,帮助读者提升架构、设计和开发水平,顺利通过面试。
美团面试:百亿级分片,如何设计基因算法?
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
Pytorch-RMSprop算法解析
关注B站【肆十二】,观看更多实战教学视频。本期介绍深度学习中的RMSprop优化算法,通过调整每个参数的学习率来优化模型训练。示例代码使用PyTorch实现,详细解析了RMSprop的参数及其作用。适合初学者了解和实践。
29 1
|
27天前
|
搜索推荐 Shell
解析排序算法:十大排序方法的工作原理与性能比较
解析排序算法:十大排序方法的工作原理与性能比较
38 9
|
27天前
|
搜索推荐 算法 数据可视化
深入解析冒泡排序算法
深入解析冒泡排序算法
20 4
|
2月前
|
算法 调度
操作系统的心脏:深入解析进程调度算法
本文旨在深入探讨现代操作系统中的核心功能之一——进程调度。进程调度算法是操作系统用于分配CPU时间片给各个进程的机制,以确保系统资源的高效利用和公平分配。本文将详细介绍几种主要的进程调度算法,包括先来先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)、时间片轮转(RR)以及优先级调度(PS)。我们将分析每种算法的基本原理、优缺点及其适用场景。同时,本文还将讨论多级反馈队列(MFQ)调度算法,并探讨这些算法在实际应用中的表现及未来发展趋势。通过深入解析这些内容,希望能够为读者提供对操作系统进程调度机制的全面理解。