数据分割有几种方式：1.哈希方式 2.按数据范围分布 3.按数据量分布 4.一致性哈希

    1.哈希方式：

    哈希表（散列表）是最为常见的数据结构，根据记录（或者对象）的关键值将记录映射到表中的一个槽（slot），便于快速访问。绝大多数编程语言都有对hash表的支持，如python中的dict， C++中的map，Java中的Hashtable， Lua中的table等等。在哈希表中，最为简单的散列函数是 mod N（N为表的大小）。即首先将关键值计算出hash值（这里是一个整型），通过对N取余，余数即在表中的位置。

    数据分片的hash方式也是这个思想，即按照数据的某一特征（key）来计算哈希值，并将哈希值与系统中的节点建立映射关系,从而将哈希值不同的数据分布到不同的节点上。

    但是hash方式的缺点也非常明显：当加入或者删除一个节点的时候，大量的数据需要移动。

    在这种方式下，是不满足单调性（Monotonicity）的：如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。

    在工程中，为了减少迁移的数据量，节点的数目可以成倍增长，这样概率上来讲至多有50%的数据迁移。

    hash方式还有一个缺点，即很难解决数据不均衡的问题。有两种情况：原始数据的特征值分布不均匀，导致大量的数据集中到一个物理节点上；第二，对于可修改的记录数据，单条记录的数据变大。在这两种情况下，都会导致节点之间的负载不均衡，而且在hash方式下很难解决。

    2.按数据范围分布：

    将数据按特征值的值域范围划分数据。例如将用户id的值域分为[1, 33), [33, 90), [90, 100)，由三台服务器处理。注意区间大小与区间内的数据大小没有关系。

    优点：

    可扩展性：好。灵活根据数据量拆分原有数据区间。

    缺点：

    元信息：大。容易成为瓶颈。

    3.按数据量分布：

    与按范围分布数据方式类似，元信息容易成为瓶颈。

    4.一致性哈希：

    用一个hash函数计算数据（特征）的hash值，令该hash函数的值域成为一个封闭的环，将节点随机分布在环上。每个节点负责处理从自己开始顺时针到下一节点的值域上的数据。

    一致性hash方式在增删的时候只会影响到hash环上响应的节点，不会发生大规模的数据迁移。但是，一致性hash方式在增加节点的时候，只能分摊一个已存在节点的压力；同样，在其中一个节点挂掉的时候，该节点的压力也会被全部转移到下一个节点。

    其元信息大而且复杂。

    随机分布节点容易造成不均匀。