【线上处理经验】系统问题：数据倾斜

文章目录

• • 一、数据倾斜的原因
  • • 1. 数据分布不均匀
    • 2. 数据处理算法不均衡
  • 二、数据倾斜的解决方案
  • • 1. 数据预处理
    • 2. 动态调整负载均衡策略
    • 3. 增加节点数量
    • 4. 数据采样
    • 5. 增加冗余度

在大规模数据处理中，数据倾斜是一种常见的问题。所谓数据倾斜，是指在数据处理过程中，某些节点（或进程、线程等）所处理的数据量远远超过其他节点，导致这些节点的负载过高，处理时间过长，从而严重影响系统的性能和稳定性。本文将详细介绍线上处理经验系统问题中的数据倾斜问题，并提供相应的解决方案。

一、数据倾斜的原因

1. 数据分布不均匀

当数据分布不均匀时，某些节点需要处理的数据量就会远远超过其他节点。这种情况通常出现在哈希分区和随机分区的场景下，其中哈希分区更容易出现数据倾斜。

2. 数据处理算法不均衡

在数据处理的算法中，如果某些操作需要处理的数据量比其他操作多，那么就会出现数据倾斜的问题。例如，在MapReduce中࿰