在第一章分布式图系统中，我们介绍了图存储的两种方式：点分割存储和边分割存储。GraphX借鉴powerGraph，使用的是点分割方式存储图。这种存储方式特点是任何一条边只会出现在一台机器上，每个点有可能分布到不同的机器上。
当点被分割到不同机器上时，是相同的镜像，但是有一个点作为主点,其他的点作为虚点，当点的数据发生变化时,先更新主点的数据，然后将所有更新好的数据发送到虚点所在的所有机器，更新虚点。
这样做的好处是在边的存储上是没有冗余的，而且对于某个点与它的邻居的交互操作，只要满足交换律和结合律，就可以在不同的机器上面执行，网络开销较小。但是这种分割方式会存储多份点数据，更新点时，
会发生网络传输，并且有可能出现同步问题。
GraphX在进行图分割时，有几种不同的分区(partition)策略，它通过PartitionStrategy专门定义这些策略。在PartitionStrategy中，总共定义了EdgePartition2D、EdgePartition1D、RandomVertexCut以及
CanonicalRandomVertexCut这四种不同的分区策略。下面分别介绍这几种策略。
case object RandomVertexCut extends PartitionStrategy {
override def getPartition(src: VertexId, dst: VertexId, numParts: PartitionID): PartitionID = {
math.abs((src, dst).hashCode()) % numParts
}
} 这个方法比较简单，通过取源顶点和目标顶点id的哈希值来将边分配到不同的分区。这个方法会产生一个随机的边分割，两个顶点之间相同方向的边会分配到同一个分区。
case object CanonicalRandomVertexCut extends PartitionStrategy {
override def getPartition(src: VertexId, dst: VertexId, numParts: PartitionID): PartitionID = {
if (src < dst) {
math.abs((src, dst).hashCode()) % numParts
} else {
math.abs((dst, src).hashCode()) % numParts
}
}
} 这种分割方法和前一种方法没有本质的不同。不同的是，哈希值的产生带有确定的方向（即两个顶点中较小id的顶点在前）。两个顶点之间所有的边都会分配到同一个分区，而不管方向如何。
case object EdgePartition1D extends PartitionStrategy {
override def getPartition(src: VertexId, dst: VertexId, numParts: PartitionID): PartitionID = {
val mixingPrime: VertexId = 1125899906842597L
(math.abs(src * mixingPrime) % numParts).toInt
}
} 这种方法仅仅根据源顶点id来将边分配到不同的分区。有相同源顶点的边会分配到同一分区。
case object EdgePartition2D extends PartitionStrategy {
override def getPartition(src: VertexId, dst: VertexId, numParts: PartitionID): PartitionID = {
val ceilSqrtNumParts: PartitionID = math.ceil(math.sqrt(numParts)).toInt
val mixingPrime: VertexId = 1125899906842597L
if (numParts == ceilSqrtNumParts * ceilSqrtNumParts) {
// Use old method for perfect squared to ensure we get same results
val col: PartitionID = (math.abs(src * mixingPrime) % ceilSqrtNumParts).toInt
val row: PartitionID = (math.abs(dst * mixingPrime) % ceilSqrtNumParts).toInt
(col * ceilSqrtNumParts + row) % numParts
} else {
// Otherwise use new method
val cols = ceilSqrtNumParts
val rows = (numParts + cols - 1) / cols
val lastColRows = numParts - rows * (cols - 1)
val col = (math.abs(src * mixingPrime) % numParts / rows).toInt
val row = (math.abs(dst * mixingPrime) % (if (col < cols - 1) rows else lastColRows)).toInt
col * rows + row
}
}
} 这种分割方法同时使用到了源顶点id和目的顶点id。它使用稀疏边连接矩阵的2维区分来将边分配到不同的分区，从而保证顶点的备份数不大于2 * sqrt(numParts)的限制。这里numParts表示分区数。
这个方法的实现分两种情况，即分区数能完全开方和不能完全开方两种情况。当分区数能完全开方时，采用下面的方法：
val col: PartitionID = (math.abs(src * mixingPrime) % ceilSqrtNumParts).toInt
val row: PartitionID = (math.abs(dst * mixingPrime) % ceilSqrtNumParts).toInt
(col * ceilSqrtNumParts + row) % numParts当分区数不能完全开方时，采用下面的方法。这个方法的最后一列允许拥有不同的行数。
val cols = ceilSqrtNumParts
val rows = (numParts + cols - 1) / cols
//最后一列允许不同的行数
val lastColRows = numParts - rows * (cols - 1)
val col = (math.abs(src * mixingPrime) % numParts / rows).toInt
val row = (math.abs(dst * mixingPrime) % (if (col < cols - 1) rows else lastColRows)).toInt
col * rows + row下面举个例子来说明该方法。假设我们有一个拥有12个顶点的图，要把它切分到9台机器。我们可以用下面的稀疏矩阵来表示:
__________________________________
v0 | P0 * | P1 | P2 * |
v1 | **** | * | |
v2 | ******* | ** | **** |
v3 | ***** | * * | * |
----------------------------------
v4 | P3 * | P4 *** | P5 ** * |
v5 | * * | * | |
v6 | * | ** | **** |
v7 | * * * | * * | * |
----------------------------------
v8 | P6 * | P7 * | P8 * *|
v9 | * | * * | |
v10 | * | ** | * * |
v11 | * <-E | *** | ** |
----------------------------------
上面的例子中*表示分配到处理器上的边。E表示连接顶点v11和v1的边，它被分配到了处理器P6上。为了获得边所在的处理器，我们将矩阵切分为sqrt(numParts) * sqrt(numParts)块。
注意，上图中与顶点v11相连接的边只出现在第一列的块(P0,P3,P6)或者最后一行的块(P6,P7,P8)中，这保证了V11的副本数不会超过2 * sqrt(numParts)份，在上例中即副本不能超过6份。
在上面的例子中，P0里面存在很多边，这会造成工作的不均衡。为了提高均衡，我们首先用顶点id乘以一个大的素数，然后再shuffle顶点的位置。乘以一个大的素数本质上不能解决不平衡的问题，只是减少了不平衡的情况发生。
【1】spark源码