Mycat分庫分表的簡單實踐 / 用Mycat，學會資料庫讀寫分離、分表分庫
MySQL的使用場景中，讀寫分離只是方案中的一部分，想要擴充套件，勢必會用到分庫分表，可喜的是Mycat裡已經做到了，今天花時間測試了一下，感覺還不錯。
關於分庫分表
當然自己也理了一下，分庫分表的這些內容，如果分成幾個策略或者階段，大概有下面的幾種。
最上面的第一種是直接拆表，比如資料庫db1下面有test1,test2,test3三個表，通過中介軟體看到的還是表test,裡面的資料做了這樣的拆分，能夠在一定程度上分解壓力，如果細細品來，和分割槽表的套路有些像。
接下來的幾類也是不斷完善，把表test拆解到多個庫中，多個伺服器中，如果做了讀寫分離，全套的方案這樣的拆解改進還是很大的。如此來看，資料庫中介軟體做了很多應用和資料庫之間的很多事情，能夠流行起來除了技術原因還是有很多其他的因素。
分庫分表的測試環境模擬
如果要在一臺伺服器上測試分庫分表，而且要求架構方案要全面，作為技術可行性的一個判定參考，是否可以實現呢。
如果模擬一主兩從的架構，模擬服務分佈在3臺伺服器上，這樣的方案需要建立9個例項,每個例項上有3個db需要分別拆分。
大體的配置如下：
master1: 埠33091
(m1)slave1: 埠33092
(m1)slave2: 埠33093
master2: 埠33071
(m2)slave1: 埠33072
(m2)slave2: 埠33073
master3: 埠33061
(m3)slave1: 埠33062
(m3)slave2: 埠33063
畫個圖來說明一下，其中db1,db2,db3下面有若干表，需要做sharding
所以我們需要模擬的就是這個事情。
使用Mycat碰到的幾個小問題解惑
使用Mycat的時候碰到了幾個小問題，感覺比較有代表性，記錄了一下。
問題1：
首先是使用Mycat連線到資料庫之後，如果不切換到具體的資料庫下，使用[資料庫名].[表名]的方式會丟擲下面的錯誤，可見整個過程中，Mycat攔截了SQL資訊做了過濾，在轉換的時候找不到目標路由。當然實際使用中，規範使用肯定不會有這個問題。
mysql> select * from db1.shard_auto;
ERROR 1064 (HY000): find no Route:select * from db1.shard_auto
問題2：
在配置了sharding策略之後，insert語句丟擲了下面的錯誤，這個是對語法的一個基本的要求。
mysql> insert into shard_mod_long values(1,'aa',date);
ERROR 1064 (HY000): partition table, insert must provide ColumnList
問題3：
如果sharding策略配置有誤，很可能出現表訪問正常，但是DML會有問題，提示資料衝突了。至於如何配置sharding,下面會講。
mysql> select * from shard_mod_long;
Empty set (0.00 sec)
mysql> insert into shard_mod_long(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date);
ERROR 1105 (HY000): Duplicate entry '1' for key 'PRIMARY'
問題4：
如果sharding的配置有誤，很可能出現多份冗餘資料。
檢視執行計劃就一目瞭然，通過data_node可以看到資料指向了多個目標庫。
mysql> explain insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date);
+-----------+------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+------------------------------------------------+
| pxcNode11 | insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date) |
| pxcNode21 | insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date) |
| pxcNode31 | insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date) |
+-----------+------------------------------------------------+
這種情況如果有一定的需求還是蠻不錯的，做sharding可惜了。問題就在於下面的這個table配置。
<table name="shard_auto" primaryKey="ID" type="global" dataNode="pxcNode11,pxcNode21,pxcNode31" rule="auto-sharding-long" />
需要去掉 type="global"的屬性，讓它sharding。
Mycat裡面的sharding策略
Mycat的分片策略很豐富，這個是超出自己的預期的，也是Mycat的一大亮點。
大體分片規則如下，另外還有一些其他分片方式這裡不全部列舉：
（1）分片列舉：sharding-by-intfile
（2）主鍵範圍：auto-sharding-long
（3）一致性hash：sharding-by-murmur
（4）字串hash解析：sharding-by-stringhash
（5）按日期（天）分片：sharding-by-date
（6）按單月小時拆分：sharding-by-hour
（7）自然月分片：sharding-by-month
在開始之前，我們要建立下面的表來模擬幾個sharding的場景,表名根據需求可以改變。
create table shard_test(ID int primary key, name varchar(20),shard_date date);
主鍵範圍分片
主鍵範圍分片是參考了主鍵值，按照主鍵值的分佈來分佈資料庫在不同的庫中，我們先在對應的sharding節點上建立同樣的表結構。
關於sharding的策略，需要修改rule.xml檔案。
常用的sharding策略已經在Mycat裡面實現了，如果要自行實現也可以定製。比如下面的規則，是基於主鍵欄位ID來做sharding,分佈的演算法是rang-long,引用了function rang-long,這個function是在對應的一個Java類中實現的。
<tableRule name="auto-sharding-long">
<rule>
<columns>ID</columns>
<algorithm>rang-long</algorithm>
</rule>
<function name="rang-long"
class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
當然主鍵的範圍是不固定的，可以根據需求來定製，比如按照一百萬為單位，或者1000位單位，檔案是 autopartition-long.txt 檔案的內容預設如下，模板裡是分為了3個分片，如果要定製更多的就需要繼續配置了，目前來看這個配置只能夠承載15億的資料量，可以根據需求繼續擴充套件定製。
# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2
插入一些資料來驗證一下，我們可以檢視執行計劃來做基本的驗證，配置無誤，資料就根據規則流向了指定的資料庫下的表裡。
mysql> explain insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date);
+-----------+------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+------------------------------------------------+
| pxcNode11 | insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date) |
+-----------+------------------------------------------------+
還有一個檢視sharding效果的小方法，比如我插入一個極大的值，保證和其他資料不在一個分片上，我們執行查詢語句兩次，結果會有點變化。
sharing的效果
mysql> select * from shard_auto;
+---------+------+------------+
| ID | name | shard_date |
+---------+------+------------+
| 1 | aa | 2017-09-06 |
| 2 | bb | 2017-09-06 |
| 5000001 | aa | 2017-09-06 |
+---------+------+------------+
3 rows in set (0.00 sec)
稍作停頓，繼續執行。
mysql> select * from shard_auto;
+---------+------+------------+
| ID | name | shard_date |
+---------+------+------------+
| 5000001 | aa | 2017-09-06 |
| 1 | aa | 2017-09-06 |
| 2 | bb | 2017-09-06 |
+---------+------+------------+
3 rows in set (0.01 sec)
Hash分片
Hash分片其實企業級應用尤其廣泛，我覺得一個原因是通過這種資料路由的方式，得到的資料情況是基本可控的，和業務的關聯起來比較直接。很多拆分方法都是根據mod方法來平均分佈資料。
sharding的策略在rule.xml裡面配置，還是預設的mod-long規則，引用了演算法mod-long,這裡是根據sharding的節點數來做的，預設是3個。
<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<!-- how many data nodes -->
<property name="count">3</property>
</function>
比如檢視兩次insert的結果情況。
mysql> explain insert into shard_mod_long(ID,name,shard_date) values(4,'dd',current_date);
+-----------+------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+------------------------------------------------+
| pxcNode22 | insert into shard_mod_long(ID,name,shard_date) values(4,'dd',current_date) |
+-----------+------------------------------------------------+
mysql> explain insert into shard_mod_long(ID,name,shard_date) values(5,'ee',current_date);
+-----------+------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+------------------------------------------------+
| pxcNode23 | insert into shard_mod_long(ID,name,shard_date) values(5,'ee',current_date) |
+-----------+------------------------------------------------+
可以看到資料還是遵循了節點的規律，平均分佈。
至於schema.xml的配置，是整個分庫的核心，我索性也給出一個配置來，供參考。
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<!-- 定義MyCat的邏輯庫 -->
<schema name="db1" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" >
<table name="shard_mod_long" primaryKey="ID" type="global" dataNode="pxcNode11,pxcNode21,pxcNode31" rule="mod-long" />
<table name="shard_auto" primaryKey="ID" type="global" dataNode="pxcNode11,pxcNode21,pxcNode31" rule="auto-sharding-long" />
</schema>
<!-- 定義MyCat的資料節點 -->
<dataNode name="pxcNode11" dataHost="dtHost" database="db1" />
<dataNode name="pxcNode21" dataHost="dtHost2" database="db1" />
<dataNode name="pxcNode31" dataHost="dtHost3" database="db1" />
<!-- 定義資料主機dtHost，連線到MySQL讀寫分離叢集 ,schema中的每一個dataHost中的host屬性值必須唯一-->
<!-- dataHost實際上配置就是後臺的資料庫叢集，一個datahost代表一個數據庫叢集 -->
<!-- balance="1"，全部的readHost與stand by writeHost參與select語句的負載均衡-->
<!-- writeType="0"，所有寫操作傳送到配置的第一個writeHost，這裡就是我們的hostmaster，第一個掛了切到還生存的第二個writeHost-->
<dataHost name="dtHost" maxCon="500" minCon="20" balance="1"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<!--心跳檢測 -->
<heartbeat>show slave status</heartbeat>
<!--配置後臺資料庫的IP地址和埠號，還有賬號密碼 -->
<writeHost host="hostMaster" url="192.168.163.128:33091" user="mycat_user" password="mycat" />
</dataHost>
<dataHost name="dtHost2" maxCon="500" minCon="20" balance="1"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<!--心跳檢測 -->
<heartbeat>show slave status</heartbeat>
<!--配置後臺資料庫的IP地址和埠號，還有賬號密碼 -->
<writeHost host="hostMaster" url="192.168.163.128:33071" user="mycat_user" password="mycat" />
</dataHost>
<dataHost name="dtHost3" maxCon="500" minCon="20" balance="1"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<!--心跳檢測 -->
<heartbeat>show slave status</heartbeat>
<!--配置後臺資料庫的IP地址和埠號，還有賬號密碼 -->
<writeHost host="hostMaster" url="192.168.163.128:33061" user="mycat_user" password="mycat" />
</dataHost>
</mycat:schema>
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用Mycat，學會資料庫讀寫分離、分表分庫
php疑難雜症鋪 2017-09-13 14:31用Mycat，學會資料庫讀寫分離、分表分庫
系統開發中，資料庫是非常重要的一個點。除了程式的本身的優化，如：SQL語句優化、程式碼優化，資料庫的處理本身優化也是非常重要的。主從、熱備、分表分庫等都是系統發展遲早會遇到的技術問題問題。Mycat是一個廣受好評的資料庫中介軟體，已經在很多產品上進行使用了。希望通過這篇文章的介紹，能學會Mycat的使用。
安裝
Mycat官網：http://www.mycat.io/
可以瞭解下Mycat的背景和應用情況，這樣使用起來比較有信心。
Mycat下載地址：http://dl.mycat.io/
官網有個文件，屬於詳細的介紹，初次入門，看起來比較花時間。
下載：
建議大家選擇 1.6-RELEASE 版本，畢竟是比較穩定的版本。
安裝：
根據不同的系統選擇不同的版本。包括linux、windows、mac,作者考慮還是非常周全的，當然，也有原始碼版的。（ps:原始碼版的下載後，只要配置正確，就可以正常執行除錯，這個贊一下。）
Mycat的安裝其實只要解壓下載的目錄就可以了，非常簡單。
安裝完成後，目錄如下：
| 目錄 | 說明 |
|---|---|
| bin | mycat命令，啟動、重啟、停止等 |
| catlet | catlet為Mycat的一個擴充套件功能 |
| conf | Mycat 配置資訊,重點關注 |
| lib | Mycat引用的jar包，Mycat是java開發的 |
| logs | 日誌檔案，包括Mycat啟動的日誌和執行的日誌。 |
配置
Mycat的配置檔案都在conf目錄裡面，這裡介紹幾個常用的檔案：
| 檔案 | 說明 |
|---|---|
| server.xml | Mycat的配置檔案，設定賬號、引數等 |
| schema.xml | Mycat對應的物理資料庫和資料庫表的配置 |
| rule.xml | Mycat分片（分庫分表）規則 |
Mycat的架構其實很好理解，Mycat是代理，Mycat後面就是物理資料庫。和Web伺服器的Nginx類似。對於使用者來說，訪問的都是Mycat，不會接觸到後端的資料庫。
我們現在做一個主從、讀寫分離，簡單分表的示例。結構如下圖：
| 伺服器 | IP | 說明 |
|---|---|---|
| Mycat | 192.168.0.2 | mycat伺服器，連線資料庫時，連線此伺服器 |
| database1 | 192.168.0.3 | 物理資料庫1，真正儲存資料的資料庫 |
| database2 | 192.168.0.4 | 物理資料庫2，真正儲存資料的資料庫 |
Mycat作為主資料庫中介軟體，肯定是與程式碼弱關聯的，所以程式碼是不用修改的，使用Mycat後，連線資料庫是不變的，預設埠是8066。連線方式和普通資料庫一樣，如：jdbc:mysql://192.168.0.2:8066/
server.xml
示例
重點關注下面這段，其他預設即可。
| 引數 | 說明 |
|---|---|
| user | 使用者配置節點 |
| --name | 登入的使用者名稱，也就是連線Mycat的使用者名稱 |
| --password | 登入的密碼，也就是連線Mycat的密碼 |
| --schemas | 資料庫名，這裡會和schema.xml中的配置關聯，多個用逗號分開，例如需要這個使用者需要管理兩個資料庫db1,db2，則配置db1,dbs |
| --privileges | 配置使用者針對表的增刪改查的許可權，具體見文件吧 |
我這裡配置了一個賬號test 密碼也是test,針對資料庫lunch,讀寫許可權都有，沒有針對表做任何特殊的許可權。
schema.xml
schema.xml是最主要的配置項，首先看我的配置檔案。
| 引數 | 說明 |
|---|---|
| schema | 資料庫設定，此資料庫為邏輯資料庫，name與server.xml中schema對應 |
| dataNode | 分片資訊，也就是分庫相關配置 |
| dataHost | 物理資料庫，真正儲存資料的資料庫 |
每個節點的屬性逐一說明：
schema:
| 屬性 | 說明 |
|---|---|
| name | 邏輯資料庫名，與server.xml中的schema對應 |
| checkSQLschema | 資料庫字首相關設定，建議看文件，這裡暫時設為folse |
| sqlMaxLimit | select 時預設的limit，避免查詢全表 |
table:
| 屬性 | 說明 |
|---|---|
| name | 表名，物理資料庫中表名 |
| dataNode | 表儲存到哪些節點，多個節點用逗號分隔。節點為下文dataNode設定的name |
| primaryKey | 主鍵欄位名，自動生成主鍵時需要設定 |
| autoIncrement | 是否自增 |
| rule | 分片規則名，具體規則下文rule詳細介紹 |
dataNode
| 屬性 | 說明 |
|---|---|
| name | 節點名，與table中dataNode對應 |
| datahost | 物理資料庫名，與datahost中name對應 |
| database | 物理資料庫中資料庫名 |
dataHost
| 屬性 | 說明 |
|---|---|
| name | 物理資料庫名，與dataNode中dataHost對應 |
| balance | 均衡負載的方式 |
| writeType | 寫入方式 |
| dbType | 資料庫型別 |
| heartbeat | 心跳檢測語句，注意語句結尾的分號要加。 |
應用場景
資料庫分表分庫
配置如下：
我在192.168.0.2、192.168.0.3均有資料庫lunch。
lunchmenu、restaurant、userlunch、users這些表都只寫入節點dn1，也就是192.168.0.2這個服務，而dictionary寫入了dn1、dn2兩個節點，也就是192.168.0.2、192.168.0.3這兩臺伺服器。分片的規則為：mod-long。
主要關注rule屬性，rule屬性的內容來源於rule.xml這個檔案，Mycat支援10種分表分庫的規則，基本能滿足你所需要的要求，這個必須贊一個，其他資料庫中介軟體好像都沒有這麼多。
table中的rule屬性對應的就是rule.xml檔案中tableRule的name,具體有哪些分表和分庫的實現，建議還是看下文件。我這裡選擇的mod-long就是將資料平均拆分。因為我後端是兩臺物理庫，所以rule.xml中mod-long對應的function count為2，見下面部分程式碼：
資料庫讀寫分離
配置如下：
這樣的配置與前一個示例配置改動如下：
刪除了table分配的規則,以及datanode只有一個
datahost也只有一臺，但是writehost總添加了readhost,balance改為1，表示讀寫分離。
以上配置達到的效果就是102.168.0.2為主庫，192.168.0.3為從庫。
注意：Mycat主從分離只是在讀的時候做了處理，寫入資料的時候，只會寫入到writehost，需要通過mycat的主從複製將資料複製到readhost，這個問題當時候我糾結了好久，資料寫入writehost後，readhost一直沒有資料，以為是自己配置的問題，後面才發現Mycat就沒有實現主從複製的功能，畢竟資料庫本身自帶的這個功能才是最高效穩定的。
至於其他的場景，如同時主從和分表分庫也是支援的了，只要瞭解這個實現以後再去修改配置，都是可以實現的。而熱備及故障專業官方推薦使用haproxy配合一起使用，大家可以試試。
使用
Mycat的啟動也很簡單，啟動命令在Bin目錄：
如果在啟動時發現異常，在logs目錄中檢視日誌。
-
wrapper.log 為程式啟動的日誌，啟動時的問題看這個
-
mycat.log 為指令碼執行時的日誌，SQL指令碼執行報錯後的具體錯誤內容,檢視這個檔案。mycat.log是最新的錯誤日誌，歷史日誌會根據時間生成目錄儲存。
mycat啟動後，執行命令不成功，可能實際上配置有錯誤，導致後面的命令沒有很好的執行。
Mycat帶來的最大好處就是使用是完全不用修改原有程式碼的，在mycat通過命令啟動後，你只需要將資料庫連線切換到Mycat的地址就可以了。如下面就可以進行連線了：
連線成功後可以執行sql指令碼了。
所以，可以直接通過sql管理工具（如：navicat、datagrip）連線，執行指令碼。我一直用datagrip來進行日常簡單的管理，這個很方便。
Mycat還有一個管理的連線，埠號是9906.
連線後可以根據管理命令檢視Mycat的執行情況，當然，喜歡UI管理方式的人，可以安裝一個Mycat-Web來進行管理，有興趣自行搜尋。
簡而言之，開發中使用Mycat和直接使用Mysql機會沒有差別。
常見問題
使用Mycat後總會遇到一些坑，我將自己遇到的一些問題在這裡列一下，希望能與大家有共鳴：
-
Mycat是不是配置以後，就能完全解決分表分庫和讀寫分離問題？
Mycat配合資料庫本身的複製功能，可以解決讀寫分離的問題，但是針對分表分庫的問題，不是完美的解決。或者說，至今為止，業界沒有完美的解決方案。
分表分庫寫入能完美解決，但是，不能完美解決主要是聯表查詢的問題，Mycat支援兩個表聯表的查詢，多餘兩個表的查詢不支援。 其實，很多資料庫中介軟體關於分表分庫後查詢的問題，都是需要自己實現的，而且節本都不支援聯表查詢，Mycat已經算做地非常先進了。
分表分庫的後聯表查詢問題，大家通過合理資料庫設計來避免。
-
Mycat支援哪些資料庫，其他平臺如 .net、PHP能用嗎？
官方說了，支援的資料庫包括MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL 等主流資料庫，很贊。
儘量用Mysql,我試過SQL Server，會有些小問題，因為部分語法有點差異。
-
Mycat 非JAVA平臺如 .net、PHP能用嗎？
可以用。這一點MyCat做的也很棒。
參考
《Mycat權威指南》： http://www.mycat.io/document/Mycat_V1.6.0.pdf
官網 ：http://www.mycat.io/
如果想熟練使用Mycat，建議要仔細看看官方推薦的文件，可能需要花點時間。本文只是簡單的介紹下Mycat的配置，希望能快速讓大家對Mycat有個認識，官方的文件理解起來也很容易，只是需要的時間更多，本文為說明的引數，請參考官方文件。