业务开发中你用到了哪些算法？

【这是一猿小讲的第 73 篇原创分享】

S哥：今天去面试啦，简历上写了一句“熟练运用算法于应用中”，面试官问我时，却不知道说啥（很尴尬）......

ME：可以说说 hash 算法，先说说分库分表；然后一致性 hash；然后升华......

年底了，确实有很多默默看机会的盆友，开始躁动了起来。身边很多选手也不例外，身边的 S 哥为了彰显自己牛掰，简历上斗胆撂了一句“熟练运用算法于应用中”，但是当面试官问起时，S 哥却被问的一愣一愣哒。

鉴于此，不妨分享一下我的回答思路，看能否帮你争取点面试分。

先说一个离我们比较近的应用场景。估计多数人还没有经历过分库分表，但是个人感觉，截止到目前稍微有点量级的应用，数据库可能没有拆分，但是订单表应该也被拆分的稀碎啦，这么说你可能不理解，不妨举个栗子。

起初，原有的一张 T_ORDER 足矣满足业务需求，但是随着业务推广，订单表的数据日益增多，数据查询势必会越来越慢，性能是个问题。好的解决方案势必是分开，例如分成 T_ORDER_0、T_ORDER_1、T_ORDER_2 三张滚动表，但是到底该怎么实现这么个策略呢？

码代码的不写点代码，确实不是那么回事儿！

@Test
public void splitTable() throws ParseException {
    //1. 取得当前数据库的时间，一定要用数据库的时间，因为服务器的时间可能会不同。
    //   此处为了示意，临时采用当前系统的时间
    Timestamp current = new Timestamp(System.currentTimeMillis());


    //2. 找一个你比较相中的时间点作为计算参考，例如 2009-7-1
    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
    Date date = sdf.parse("2009-7-1");


    //3. 计算当前时间与上面的参考时间相差的天数
    long t1 = current.getTime() - date.getTime();
    long t2 = 1000 * 60 * 60 * 24;
    int days = (int) (t1 / t2);


    //4. 相差的天数除 3 的余数来确定使用哪张订单表
    int lastname = days % 3;
    String tableName = "T_ORDER_" + lastname;


    System.out.println(tableName);
}

上面的代码来自于实际应用，可能代码不雅观，但是线上跑的却很好，所以也无心修理它。但是无论怎么跑，结果总会是 T_ORDER_0、T_ORDER_1、T_ORDER_2 来回切换。

好了，知道了如何分表了，但是如果数据量依旧很大，是不是应该考虑分库啦，不多说，直接摘实际应用中一个较全的代码进行示意。

@Test
public void splitDbTable() throws Exception {
    // 分成 6 个库、共分成 1200 张表
    long dbNum = 6;
    long tableNum = 1200;


    //1. 按照某业务字段为拆分依据，例如按照身份证号进行拆分
    String splitField = "411424201802208888";
    //2. 对选择的业务字段的值取 crc32（字段数值化）
    java.util.zip.CRC32 crc32 = new java.util.zip.CRC32();
    crc32.update(splitField.getBytes("UTF-8"));
    long x = java.lang.Math.abs(crc32.getValue());


    //3. 计算数据库的下标
    long n = x % dbNum;
    String dbPos = String.format("%02d", n);
    System.out.println("数据库的下标:" + dbPos);


    //4. 计算数据库下表对应的下标
    long m = x % tableNum;
    String tablePos = String.format("%03d", m);
    System.out.println("表的下标：" + tablePos);
}

针对上面代码，咱们稍微抽象一点的去说一下（这块需要顿悟，尤其是数学不太好，脑子空间不够的同学，不妨拿个铅笔，算一算）。

抽象正式开始啦，若有 M 个数据库主节点，数据表总计拆分成 N 张子表，拆表字段数值化转换为 X，则数据库实例的序号为  X % M ；数据表的序号为 X % N。

例如：当主节点个数 M=6，总计拆表数 N=1200 时（单库内子表个数为 200），则数据库实例的序号 X % 6；数据表的序号为 X % 1200。

于是：序号为 0 的数据库中，会有序号为 0,6,12,18… 的数据表；序号为 1 的数据库中，会有序号为 1,7,13,19… 的数据表；以此类推。

拆表字段数值化机制：取拆表依据字段，对其取 crc32，之后取绝对值，即为上述“分库分表公式”中的 X。

好了，到这距离咱们研发最近的 hash 算法就聊明白了，估计到这估计面试官也被你搞懵啦！

但是面试中经常会谈及一致性 hash，到底要聊的是个啥呢？Memcached 里面用到了吗？Nginx 里面用到了吗？MapReduce 里面用到了吗？数据倾斜又是怎么回事呢？

未完待续，且听下回分解。