编程思想之分片

分片

定义

“分片”本质上是一种把大数据、大任务拆成小块并行或分布式处理的策略。分片后的“片”，可以在同一个系统中分别处理，也可以丢给不同机器执行，从而增强系统的效率和可维护性。

原则

• 关注单一职责：每个“片”只负责一小部分内容。
• 增强可并发性：每片可以单独运行，利于并行处理。
• 提高扩展性：将来想扩展或优化，只需修改部分片。
• 错误隔离：某片出错不影响整体

注意事项

• 分片粒度控制：
  • 片太小 → 任务切换开销大；
  • 片太大 → 并行度低，性能没提升。
• 一致性问题：
  • 多片操作可能带来数据不一致风险，需设计好事务/锁机制。
• 路由策略：
  • 通过代理和，集成hash取模、范围划分、标签划分等策略实现路由机制。
• 合并结果：
  • 分片执行完后，可能考虑结果整合（数据统计）。

实例

1. 数据库分片（水平分库分表）

   • 场景：用户数据太多，单库扛不住。
   • 做法：按用户ID对10取模，把数据分到10个数据库中。

2. 负载均衡中的任务分片

   • 请求被分发到多个服务器（节点）上，其实就是对处理能力的分片。

3. 分布式缓存

   • Redis 的分片集群把键值对按哈希槽分片，每个节点负责一部分哈希槽，读写数据时key经过CRC16校验后，对哈希槽数量进行一个取模运算（保证不超过哈希槽总量），根据结果分配到对应的节点中。

4. 前端分页显示（逻辑分片）

   • 用户数据列表一次性加载10000条不现实，前端分页就是分片的一种，按页分批请求。

5. MapReduce：任务分片

   • Map 阶段将数据分片并并行处理；

   • Reduce 阶段汇总处理后的结果。

6. 多线程文件下载

   • 把大文件按 byte 分片，每个线程下载一段，再合并。

7. CDN 内容分片传输

   • 大视频文件会被分成多个小片段传输（HLS、DASH等），并存在不同CDN节点中。

8. 大型游戏服务器架构

   • 游戏地图被划分为多个区域（shard/zone），每个区域由不同服务器承载，玩家的行为只影响其所在分片。

9. 爬虫中的任务分片

   • 一台机器爬不完，就给多个爬虫分发不同的URL段。

优势

• 高性能：分片可并行处理，速度更快。

• 可扩展：需要更多资源？加节点即可。

• 容错性强：一个分片挂了，其它还能顶上。

• 内存/存储均衡：避免单点瓶颈。

潜在问题

• 分片路由逻辑复杂。
• 数据分布不均会造成“热片”（某些分片可能会因为存储或处理过多的数据请求而变得过载）。
• 跨片进行JOIN操作很麻烦。
• 分片规则的选择（时间 、ID），业务需求的变化可能会使最初的分片策略不再适用。