你好我们最近业务在做预演，也有类似问题， 表格存储这个文档里对分区键做散列，但是给出的解决方案有拼？

你好！针对你的问题，我给出以下回答：

问题1：

为什么不是hash，md5本身不是散列算法呀？ 在表格存储中，使用MD5的方式来实现分区键的散列，是因为MD5是一种被广泛使用的散列算法，它能够将任意长度的数据映射为一个128位的散列值，并且具有较好的散列性质，可以保证相似的数据被散列到不同的分区中。而hash函数通常是指将数据映射到固定长度的哈希表中的算法，它并不适用于作为分区键的散列算法。 怎么来查看自己定义的分区键是不是打散均衡的？分区算法可以自定义吗？ 你可以通过以下方法来查看自己定义的分区键是否打散均衡： 查看每个分区的统计信息，包括分区的大小、数据量、唯一键数量等，如果这些统计信息均匀分布在各个分区中，说明分区键的散列效果较好。 使用OTS提供的工具或API查询每个分区的分布情况，例如可以使用OTS Shell命令行工具的describe_table命令，或者使用OTS Python SDK中的describe_table方法，获取表格的分布信息。 进行实际的压测，模拟实际使用场景下的数据写入和查询操作，观察各个分区的负载情况是否均衡。 另外，表格存储支持自定义分区算法，你可以根据自己的需求选择不同的分区算法来实现数据的分区。在创建表格时，可以选择预定义的分

区算法，例如范围分区、哈希分区等，也可以自定义分区算法。在自定义分区算法时，你需要提供一个Java类实现Partitioner接口，并实现其中的方法来定义自己的分区规则。具体可以参考OTS官方文档中的相关章节。

问题2：

如果你想验证OTS自动负载均衡和分片的效果是否均匀，可以使用以下方法：

使用OTS提供的负载均衡器进行负载均衡测试。负载均衡器可以模拟不同客户端请求的压力情况，并将其分发到不同的OTS实例上。通过调整负载均衡器的参数，你可以测试OTS在不同压力情况下的负载均衡效果。 进行实际的压测，模拟实际使用场景下的数据写入和查询操作，观察各个OTS实例的负载情况是否均衡。你可以使用OTS提供的工具或API来查询各个实例的负载情况，例如使用OTS Shell命令行工具的describe_instances命令，或者使用OTS Python SDK中的describe_instances方法，获取OTS实例的分布信息。 监控系统的性能指标，例如各个OTS实例的CPU使用率、内存使用率、网络带宽等指标，观察这些指标是否均衡分布在各个实例上。如果这些指标均匀分布，说明OTS的负载均衡和分片效果较好。 通过以上方法进行测试和监控，你可以在正式上线前得出OTS自动负载均衡和分片的效果是否均匀的结论，从而避免在实际使用过程中发现问题而需要重新设计和修改。

回答1：1.MD5是哈希的一种方式 2.这个是你们设计的时候自己做的，服务侧不会处理也看不到用户数据 回答2：可以参考最佳实践，哈希之后，数据够散列，就会在不同分区，此回答整理自钉群“表格存储技术交流群”