mstore: implement rebalancing
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评估
调研方向
首先阅读当前的 MStore 实现，并跟踪写入如何选择某些 stores，而读取如何搜索所有 stores。将工作拆分为列出的分布变更：添加 stores、移动数据以及更改 bucket 比例；然后确定是否需要锁定或并行操作。完成的标准是：每种重新平衡场景都能保留可读取的数据，并明确并发行为。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
(re)balancing of data distribution, includes:
- non-mirrored MStore with one store to mirrored with N stores
- moving data from an old disk (store) to a new disk (store)
- changing bucket count ratio between stores, because one might get full
- maybe have a "previous" map for quicker rebalancing
- does it need locking or can we support parallel ops while rebalancing?
Note: the current MStore implementation supports writing to SOME stores and reading from ALL stores, so it should always find data, even if we are in the process of stopping to use one store.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 26
- 派生
- 9
- 平均合并
- 2 小时 22 分钟
- 30 天内合并 PR
- 12
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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