问题

ShardingSphere 3.1.0水平分成8张表，分表策略为id%8，这样便有0,1,2,3,4,5,6,7这8张表。

使用的算法：雪花算法

预期结果：每个表中分布的数据接近。

实际结果：数据总是落在0表和1表中。

分析

编写测试代码发现：如果同一毫秒内并发多的情况下，才会有0-7表产生。如果并发很少，则基本落在0-1表。

最后12位是同一毫秒内的自增值，这个可以参考DefaultKeyGenerator（雪花算法）源码：

import io.shardingsphere.core.keygen.DefaultKeyGenerator;
import io.shardingsphere.core.keygen.KeyGenerator;
import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;

import java.math.BigInteger;
import java.util.Properties;

public class TestKeyGenerator {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        KeyGenerator keyGenerator = new DefaultKeyGenerator();
        DefaultKeyGenerator.setWorkerId(532L);

//        SnowflakeKeyGenerateAlgorithm keyGenerator = new SnowflakeKeyGenerateAlgorithm();
//        Properties properties = new Properties();
//        properties.setProperty("worker-id", "532");
//        keyGenerator.setProps(properties);
//        keyGenerator.init();

        int i = 0;
        while (i++ < 100) {
            // sleep some ms to simulate the http request
            Thread.sleep(RandomUtils.nextInt(10, 1000));

            BigInteger bigInteger = new BigInteger(String.valueOf(keyGenerator.generateKey()));
            long currentTimeMs = System.currentTimeMillis();

            // to simulate the expression {id % 8}
            BigInteger[] result = bigInteger.divideAndRemainder(BigInteger.valueOf(8L));

            // the result[1] seems always be 0 or 1
            System.out.println(currentTimeMs + ":" + bigInteger + ":" + result[1]);
        }
    }
}

更近一步的测试发现，如果是对2的n次方（n > 1，比如n=2,3,4，即对4、8163264取余）进行取余时，得到的结果一定是0/1，根本无法进入到剩余的表中。目前还没找到根源在哪里。。。

试了下，最新版本4.1.1中的雪花算法，也有这个问题....

参考

FAQ :: ShardingSphere

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