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大规模系统的分片部署是一个难点，既要考虑容灾和故障转移，又要考虑负载均衡和资源利用率。本文就从服务状态、故障转移、负载及资源利用率等几个方面来阐述下他们的关系
1 有状态&无状态的服务部署
应用服务，根据其类型一般可以分为两种：无状态服务 和 有状态服务
无状态的服务，扩展起来其实比较容易，用流量路由等负载均衡方式即可实现；
但是有状态服务不太容易，让所有服务器一直能够持有全部数据时不现实的。
-- 散列是一种方案 --
如一致性散列策略，将数据散列部署。但是，一致性散列会存在一些不可避免的问题，主要有数据倾斜、数据漂移等。虽然我们可以通过将某节点的一部分数据移到其他节点来解决，但这需要非常细粒度的负载统计标尺来进行发现和衡量。
来源：百度百科
另外，由于一致性散列对多数据中心的支持不太友好，比如，希望让某些区域的用户走特定数据中心，以降低延迟的话，用该策略不好实现。
-- 分片是另一种方案 --
其目的是支持业务增长、应对系统的高并发及吞吐量。并且加载和使用更加灵活。
来源：fb engineering
数以万计、亿计的数据分散存储在多个数据库实例中，则每个实例都叫一个分片。另外，为了容错，每个分片都可以有多个副本，而每个副本根据不同的一致性要求可以分为主副本和从副本。
然后，分片又通过多种策略规范，显示计算出到服务器的映射，以向用户提供完整的服务。这些策略规范包括：不同用户ID选择不同的服务分区、不同地理位置的请求分散到较近的数据中心等等。
从这个要求来看，分片的方式要比散列更灵活，更适用大型服务部署。
