面试题：分布式缓存设计中的数据分片与负载均衡

Question

假设你要设计一个大规模分布式缓存系统，涉及海量数据存储与高并发访问。请描述数据分片的策略有哪些，如何基于这些策略实现负载均衡，以及在数据迁移和扩容时如何保证缓存系统的可用性和数据一致性。

Answer 1

数据分片策略

1. 哈希分片
   • 原理：通过对数据的键值进行哈希计算，将哈希值映射到一个固定的范围内，不同的哈希值对应不同的分片。例如使用常见的哈希函数如MD5、SHA - 1等，对键进行计算，然后对分片数量取模，如shard = hash(key) % num_shards，确定数据所属的分片。
   • 优点：简单直接，分布相对均匀，对于大规模数据能较好地分散存储。
   • 缺点：当需要增加或减少分片时，会导致大量数据的重新分布（哈希雪崩），影响系统可用性和数据一致性。
2. 范围分片
   • 原理：按照数据的某个属性范围进行划分，比如按时间范围（如按天、月划分日志数据），或者按数值范围（如用户ID从1 - 1000为一个分片，1001 - 2000为另一个分片）。
   • 优点：对于有顺序性需求的数据查询非常友好，例如范围查询。在扩容时，可以按范围逐步迁移数据，相对容易控制。
   • 缺点：如果数据分布不均匀，可能导致某些分片负载过重，而其他分片空闲。
3. 一致性哈希分片
   • 原理：将哈希空间组织成一个虚拟的圆环（哈希环），每个节点（服务器）在环上有一个位置，通过对数据键进行哈希计算，将数据映射到环上，数据顺时针方向遇到的第一个节点就是其归属节点。当增加或减少节点时，只会影响该节点相邻的部分数据。
   • 优点：在节点动态变化时，数据迁移量相对较小，能较好地保证系统可用性和数据一致性。
   • 缺点：实现相对复杂，当节点数量较少时，数据分布可能不够均匀。

基于分片策略实现负载均衡

1. 哈希分片的负载均衡
   • 负载监控：定期监控每个分片服务器的负载情况，如CPU使用率、内存使用率、网络带宽等。
   • 动态调整：当某个分片服务器负载过高时，可以通过增加服务器并重新计算哈希分布，将部分数据迁移到新服务器。为了减少哈希雪崩的影响，可以采用虚拟节点技术，为每个物理服务器分配多个虚拟节点，使哈希分布更均匀。
2. 范围分片的负载均衡
   • 数据迁移：当发现某个范围分片负载过高时，可以对范围进行重新划分，将部分数据迁移到负载较低的分片。例如，对于按用户ID范围分片的系统，如果某个范围的用户活跃度高导致负载高，可以将该范围拆分，将部分用户数据迁移到其他分片。
   • 预分配：在系统设计初期，根据对数据分布的预估，合理分配范围，尽量避免负载不均的情况。
3. 一致性哈希分片的负载均衡
   • 虚拟节点：通过增加虚拟节点，使节点在哈希环上分布更均匀，从而实现负载均衡。例如，一个物理服务器对应100个虚拟节点，这些虚拟节点均匀分布在哈希环上，数据分配更均衡。
   • 动态调整：当某个物理服务器负载过高时，可以增加新的物理服务器，并将部分虚拟节点映射到新服务器，重新调整数据分布。

数据迁移和扩容时保证缓存系统可用性和数据一致性

1. 数据迁移
   • 逐步迁移：无论是哪种分片策略，在数据迁移时都采用逐步迁移的方式。例如，先将少量数据迁移到新的服务器或分片，观察系统运行情况，确保新节点正常工作后，再逐步增加迁移的数据量。
   • 双写机制：在迁移过程中，对源分片和目标分片同时进行写操作，保证数据一致性。读操作可以先从源分片读取，逐渐过渡到从目标分片读取。当数据迁移完成后，停止对源分片的写操作。
2. 扩容
   • 平滑扩容：
     • 哈希分片：采用虚拟节点技术，在增加新服务器时，通过调整虚拟节点的映射关系，使数据逐步迁移到新服务器，减少对系统的影响。
     • 范围分片：可以按范围逐步将数据迁移到新增加的分片，例如先迁移部分范围的数据，等系统稳定后再迁移其他范围。
     • 一致性哈希分片：利用其特性，新增加的节点只会影响相邻部分数据，通过逐步迁移相邻数据到新节点，实现平滑扩容。
   • 备份与恢复：在扩容前对数据进行备份，在扩容过程中如果出现问题，可以快速恢复到扩容前的状态。同时，利用分布式系统的多副本机制，确保数据在扩容过程中的可用性和一致性。例如，采用RAFT或Paxos算法来保证数据副本的一致性。