在分布式存储系统中，数据需要分散存储在多台设备上，数据分片（Sharding）就是用来确定数据在多台存储设备上分布的技术。数据分片要达到三个目的：

1. 分布均匀，即每台设备上的数据量要尽可能相近；
2. 负载均衡，即每台设备上的请求量要尽可能相近；
3. 扩缩容时产生的数据迁移尽可能少。

数据分片方法

数据分片一般都是使用Key或Key的哈希值来计算Key的分布，常见的几种数据分片的方法如下：

1. 划分号段。这种一般适用于Key为整型的情况，每台设备上存放相同大小的号段区间，如把Key为[1, 10000]的数据放在第一台设备上，把Key为[10001, 20000]的数据放在第二台设备上，依次类推。这种方法实现很简单，扩容也比较方便，成倍增加设备即可，如原来有N台设备，再新增N台设备来扩容，把每台老设备上一半的数据迁移到新设备上，原来号段为[1, 10000]的设备，扩容后只保留号段[1, 5000]的数据，把号段为[5001, 10000]的数据迁移到一台新增的设备上。此方法的缺点是数据可能分布不均匀，如小号段数据量可能比大号段的数据量要大，同样的各个号段的热度也可能不一样，导致各个设备的负载不均衡；并且扩容也不够灵活，只能成倍地增加设备。
2. 取模。这种方法先计算Key的哈希值，再对设备数量取模（整型的Key也可直接用Key取模），假设有N台设备，编号为0~N-1，通过Hash(Key)%N就可以确定数据所在的设备编号。这种方法实现也非常简单，数据分布和负载也会比较均匀，可以新增任何数量的设备来扩容。主要的问题是扩容的时候，会产生大量的数据迁移，比如从N台设备扩容到N+1台，绝大部分的数据都要在设备间进行迁移。
3. 检索表。在检索表中存储Key和设备的映射关系，通过查找检索表就可以确定数据分布，这里的检索表也可以比较灵活，可以对每个Key都存储映射关系，也可结合号段划分等方法来减小检索表的容量。这样可以做到数据均匀分布、负载均衡和扩缩容数据迁移量少。缺点是需要存储检索表的空间可能比较大，并且为了保证扩缩容引起的数据迁移量比较少，确定映射关系的算法也比较复杂。
4. 一致性哈希。一致性哈希算法（Consistent Hashing）在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot Spot)问题，该方法的详细介绍参考此处http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393。一致性哈希的算法简单而巧妙，很容易做到数据均分布，其单调性也保证了扩缩容的数据迁移是比较少的。

通过上面的对比，在这个系统选择一致性哈希的方法来进行数据分片。

虚拟服务器

为了让系统有更好的扩展性，这里提出存储层VServer（虚拟服务器）的概念，一个VServer是一个逻辑上的存储服务器，是分布式存储系统的一个存储单元，一台物理设备上可以部署多个VServer，一个VServer支持一个写进程和多个读进程。

通过VServer的方式，会有下面一些好处：

1. 提高单机性能。为了不引入复杂的锁机制，采用了单写进程的设计，如果单机只有一个写进程，写并发能力会受到限制，通过VServer方式把单机上的存储资源（内存、硬盘）划分为多个存储单元，这样就支持多个写进程同时工作，大大提升单机写并发能力。
2. 部署扩展性更好。VServer的方式在部署上非常灵活，可以根据单机的资源情况来确定VServer的数量，针对不同的机型配置不同的VServer数量，这样不同的机型都能充分利用机器上的资源，即使在一个系统中使用多种机型，也能做到机器的负载比较均衡。

一致性哈希的应用

数据分片是在接口层实现的，目的是把数据均匀地划分到不同的VServer上。有了接口层的存在，逻辑层寻址就轻量了很多，寻址存储层VServer的工作全部由接口层负责，逻辑层只需要随机选一个接口层机器访问即可。

接口层使用了一致性哈希的割环算法来实现数据分片，在割环算法中，为了让数据均匀分布到各个VServer，每个VServer需要有多个VNode（虚拟节点）。一个Key寻址的过程如下图所示，首先根据Hash(Key)在哈希环上找到对应的VNode，在根据VNode和VServer的映射表确定所属的VServer。

由上述查找过程可知，需要事先离线计算出VNode在哈希环上的分布、VServer和VNode映射关系。为了是计算结果具有通用性，即在拥有任何数量VServer的一个系统都可以使用该结果得到一致性哈希的映射表，这就要求结果是与机器无关的，比如不能使用IP来计算VNode的哈希值。在计算前需要确定每个VServer包含的VNode数量，以及一个系统所支持的最大VServer数量。一个简单的方法是类似上文链接中提到的方法，但不能和IP相关，可以改用VServer和VNode的编号来计算哈希值，如Hash("1#1")，Hash("1#2")… 这种方法要求一个VServer包含的VNode的数量比较多，大概需要500个才能使各个VServer上的数据比较均匀。当然还有其他的一些方法做到一个VServer上包含更少的VNode数量，并且让数据分布偏差在一定范围内。

Google提出了一种新的一致性哈希算法Jump Consistent Hash，此算法零内存消耗，均匀分配，快速，并且只有5行代码，优势非常明显，详细介绍见此处http://my.oschina.net/u/658658/blog/424161。和上面介绍的方法相比，一个最大的不同点是，在扩容重新分布数据时，在上面的方法中，新机器的一个VNode上的数据只会来自一个老机器上的VNode，而这种方法是会来自所有老机器上的VNode。这个问题可能会导致一些设计上复杂化，所以使用的时候要慎重考虑。