主要内容：
- 概述
- 抽象模型
- 哈希分片
- 范围分片
概述
目前大数据规模已达到PB级别之上，单台服务器已经无法满足该规模数据量的需求，需要采取大规模集群存储和处理这些数据。因此对于待处理的数据，需要通过数据分片切分数据并将其分配到各个机器中去，数据分片操作后，需要通过数据路由来查找某条记录存储在哪条机器中。接下来主要从数据分片与路由的抽象模型、数据分片与路由分类来详述。
抽象模型
数据分片与路由的抽象模型，可以看成一个二级映射关系。第一级key-partition映射是将数据记录映射到数据分片，一个数据分片可以包含多条数据记录；第二级partition-machine映射是将数据分片映射到物理机器中，一个物理机器可以包含多个数据分片。
数据分片时，根据
key-partition映射关系将数据水平分割成数据分片，再根据partition-machine映射关系将分片存入对应的物理机器中；数据路由时，根据
key-partition映射关系查找到对应的数据分片，然后根据partition-machine得出具体存储该数据的物理机器，之后从该物理机器读取值。
哈希分片
数据分片的常见手段是采取哈希函数，常见的哈希分片方式分别是：哈希取模法、虚拟桶和一致性哈希。
Round Robin
其实就是哈希取模法，假设有K台机器，对其编号从0到K-1。对于key关键字的记录，根据H(key)哈希函数求出存储该数据的机器编号，从而实现数据分片。数据路由也使用相同的哈希函数。
H(key)=hash(key) mod K
Round Robin的优点是实现非常简单。缺点是缺乏灵活性，因为每台物理机器对应一个数据分片，抽象模型中两个映射关系都采取了同一个哈希函数，造成了集群中机器个数和哈希函数的紧耦合，因此只要机器个数发生变化，哈希函数发生变化，需要重新进行数据分片。
虚拟桶
所有记录通过哈希函数映射到虚拟桶，一个虚拟桶可以包含多条记录，这是第一层映射关系，虚拟桶其实就是数据分片；第二层映射通过查表实现，一个物理机器可容纳多个虚拟桶。
引入虚拟桶的优点在于增强了系统的扩展灵活性，一级和二级映射解耦合。当新加入机器时，只需修改数据分片-机器映射表中受影响的条目就可以实现扩展。
一致性哈希
一致性哈希是在分布式环境下，每台机器负责存储部分数据，通过哈希方式对数据进行操作的方法。一般
范围分片
所有记录根据主键进行排序，再从排序好的记录中划分数据分片，每个分片存储的是一段记录。一般会保存一个数据分片的映射表，表记录数据分片中记录的最小主键值以及对应的机器地址。
参考文章
《大数据日知录：架构与算法》
