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13d28806
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12月 31, 2019
作者:
G
george.ouyang
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13d28806
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@@ -105,7 +105,7 @@
这种场景也许并不常见,但并非闻所未闻:例如,在社交媒体网站上,一个拥有数百万追随者的名人用户在做某事时可能会引发一场风暴【14】。这个事件可能导致大量写入同一个键(键可能是名人的用户ID,或者人们正在评论的动作的ID)。哈希策略不起作用,因为两个相同ID的哈希值仍然是相同的。
如今,大多数数据系统无法自动补偿这种高度偏斜的负载,因此应用程序有责任减少偏斜。例如,如果一个主键被认为是非常火爆的,一个简单的方法是在主键的开始或结尾添加一个随机数。只要一个两位数的十进制随机数就可以将主键分散为100不同的主键,从而存储在不同的分区中。
如今,大多数数据系统无法自动补偿这种高度偏斜的负载,因此应用程序有责任减少偏斜。例如,如果一个主键被认为是非常火爆的,一个简单的方法是在主键的开始或结尾添加一个随机数。只要一个两位数的十进制随机数就可以将主键分散为100
种
不同的主键,从而存储在不同的分区中。
然而,将主键进行分割之后,任何读取都必须要做额外的工作,因为他们必须从所有100个主键分布中读取数据并将其合并。此技术还需要额外的记录:只需要对少量热点附加随机数;对于写入吞吐量低的绝大多数主键来是不必要的开销。因此,您还需要一些方法来跟踪哪些键需要被分割。
...
...
@@ -407,5 +407,4 @@
| :--------------------: | :-----------------------------: | :--------------------: |
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[
第五章:复制
](
ch5.md
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[
设计数据密集型应用
](
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)
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[
第七章:事务
](
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