myCat 数据切分方案分析

起因：学完mysql，了解一下mycat，对数据相关知识进一步了解。

1. 数据切分方案分析

对于数据库来讲，他永远是系统中最关键的核心环节和瓶颈

保护数据库：增加缓存（redis、ES）
MySQL本身的分区表只是对磁盘进行了高效利用

水平扩展，多数据中心（各个数据中心，互相是一个备份节点）

如果数据库做到了分布式的架构？就需要有一个中间件，对数据进行二次加工合并

2. 垂直切分、水平切分方案分析

2.1. 垂直切分

通过业务分解将一个数据库中多个表，拆分成多台数据库

解耦：拆分

比如说：后端进行数据报表聚合的时候

各个功能模块之间的交互越统一、越少越好，这样耦合度就降低了

垂直切分后往往还会存在跨库的join访问现象，绝对不允许（业务A-数据库A直接访问业务B的数据库）需要通过接口访问业务B的数据库

优先：

业务拆分后规则清晰，业务明确
系统之间容易扩展和整合
数据维护简单

缺点：

部分业务无法join，只能通过接口调用实现，提升了系统的复制度
跨库的事务难以处理
垂直切分后，某些业务表依旧很大，仍然存在单体性能瓶颈

2.2. 水平切分

水平切分要比垂直切分复杂多了，水平拆分时一定要先制定拆分规则

典型的拆分规则：

通过id求模
按照时间进行拆分
其他字段的枚举或范围

优点：

解决了单表大数据，高并发的性能问题
如果拆分规则封装好，对于应用端几乎是透明的，开发人员无需关心拆分细节
提高了系统的稳定性和负载能力

缺点：

拆分规则很难抽象
分片的事务一致性难以解决
二次扩展时，数据迁移维护难度大

3. 整体分片方案的总结

无论是垂直还是水平分片都有共同的缺点

分布式事务问题
跨库的join问题
多数据源的管理

针对这些问题，思路有两种

1、客户端模式：在业务应用内，自己管理数据源，直接访问你需要的数据，自己在业务模块内做数据整合

2、中间代理模式：中间代理统一管理所有数据源，数据库层对开发人员完全透明，开发人员无需关注拆分细节，正常访问数据表即可

基于这两种模式，目前成熟的第三方软件中间件

MyCat：中间代理模式
sharding-jdbc：客户端模式

4. 再看读写分离

80%都是查询，slow_sql，20%是数据更新操作
对于数据库来讲，其实是数据备份在业务应用上的体现
MySQL（同步、半同步、异步）在备份库做查询，就将这80%的查询压力引入到备份库上了
数据库要实现热切话需要双主结构，两个Master互为主从

5. MyCat整体应用分析

5.1. 什么是MyCat

MyCat是基于阿里开源产品Cobar用Java研发的数据库中间件，它其实就是一个开源的分布式数据库系统，它直接就可以使用MySQL的命令行访问，不是单纯的MySQL代理，它后端也支持oracle，MSSQL，DB2，无论后端接入什么数据库引擎，MyCat都是一个支持SQL的数据代理

5.2. 应用场景

支持单纯的读写分离配置，可以做到热切换
分库分表，对于超过1000w的数据表价值就体现出来了，最大支持1000亿数据
支持多租户

5.3. MyCat中的基本概念

逻辑库（Schema）

比如user数据库，后面对接了两个MySQL，user_185，user_186
逻辑表（table）

全局表？所有分片上都有这个表的数据，便于进行数据关联，不同进行跨库操作
分片节点（dataNode）

具体要分配数据的节点
节点主机（dataHost）

具体的物理数据库
分配规则（rule）

以什么方式和规则来进行分片
全局序列号（sequence）

6. MyCat安装使用

实验环境：

两台centos 7.x主机，分别安装MySQL数据库v5.7

一台centos 7.x主机，安装MyCat服务

# 0.MyCat的主机要安装jdk
# 1.下载MyCat安装包
wget http://dl.mycat.io/1.6.7.3/20190828135747/Mycat-server-1.6.7.3-release-20190828135747-linux.tar.gz
tar -zxvf Mycat-server-1.6.7.3-release-20190828135747-linux.tar.gz
# 2.进入conf进行配置
vi server.xml

先配置用户

        <user name="root" defaultAccount="true">
                <property name="password">123456</property>
                <property name="schemas">user</property>
        </user>

设置dataHost连接数据库

vi schema.xml

        <dataHost name="DB185" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
                          writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
                <heartbeat>select user()</heartbeat>
                <!-- can have multi write hosts -->
                <writeHost host="M1" url="192.168.0.185:3306" user="gavin"
                                   password="123456">
                        <!-- can have multi read hosts -->
                        <!-- <readHost host="hostS2" url="192.168.1.200:3306" user="root" password="xxx" /> -->
                </writeHost>
                <!-- <writeHost host="hostS1" url="localhost:3316" user="root"
                                   password="123456" /> -->
                <!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
        </dataHost>

我们有两个dataHost，所以还需要再copy一个节点

        <dataHost name="DB186" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
                          writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
                <heartbeat>select user()</heartbeat>
                <!-- can have multi write hosts -->
                <writeHost host="M2" url="192.168.0.186:3306" user="gavin"
                                   password="123456">
                        <!-- can have multi read hosts -->
                        <!-- <readHost host="hostS2" url="192.168.1.200:3306" user="root" password="xxx" /> -->
                </writeHost>
                <!-- <writeHost host="hostS1" url="localhost:3316" user="root"
                                   password="123456" /> -->
                <!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
        </dataHost>

设置dataNode

database要和数据库里的名字一致

<dataNode name="dn185" dataHost="DB185" database="user_185" />
<dataNode name="dn186" dataHost="DB186" database="user_186" />

设置schema来进行数据库表的分片，表名要和数据库里的名字一致

<schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
  <!-- auto sharding by id (long) -->
  <table name="user_info" dataNode="dn185,dn186" rule="auto-sharding-long" />
</schema>

启动mycat

./bin/mycat console
# jvm 1    | Caused by: io.mycat.config.util.ConfigException: Illegal table conf : table [ USER_INFO ] rule function [ rang-long ] partition size : 3 > table datanode size : 2, please make sure table datanode size = function partition size
# 分片规则配置查找
rule="auto-sharding-long"
vi rule.xml
# 这个columns就是数据库分片的列
        <tableRule name="auto-sharding-long">
                <rule>
                        <columns>id</columns>
                        <algorithm>rang-long</algorithm>
                </rule>
        </tableRule>
# 通过rang-long分片方法找分片规则
        <function name="rang-long"
                class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
                <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
        </function>
vi autopartition-long.txt
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
#1000M-1500M=2
# 如果大于这个返回写不进去会报错

再次启动

# jvm 1    | Caused by: io.mycat.config.util.ConfigException: SelfCheck###  schema user refered by user root is not exist!
vi schema.xml
<schema name="user" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
# Caused by: io.mycat.config.util.ConfigException: SelfCheck###  schema TESTDB refered by user user is not exist!
vi server.xml
        <user name="user">
                <property name="password">user</property>
                <property name="schemas">user</property>
                <property name="readOnly">true</property>
        </user>

再次启动就ok了

7、MyCat分片核心配置

7.1. server.xml的核心配置

配置了MyCat的用户名，密码，权限，schema
相当于给MySQL创建用户
如果有多个schema就以csv的形式写入

        <user name="root" defaultAccount="true">
                <property name="password">123456</property>
                <property name="schemas">user,product,order</property>
        </user>

多少个schema就要在schema.xml里配置多少个schema标签

# 可以直接用mysql客户端进行连接
mysql -uroot -p -P8066 -h192.168.0.184

7.2. schema.xml的核心配置

配置dataNode（包括写host和读host）
配置dataHost
配置schema进行表的分片规则指定

<dataHost name="DB186" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
# name:随意命名，只要和dataNode对应即可
# maxCon:最大连接数
# minCon:最小连接数
# balance="0":不开启读写分离，所有的读都发送到writeHost上
# balance="1":开启读写分离，全部的readHost和stand by writeHost参与读操作，如果我们是双主双从的模式（M1->S1,M2->S2,并且M1和M2互为主备，实际在写入的时候M2时不写数据的，只是做备份）M2,S1,S2都会负责均衡读操作
# balance="2":开启读写分离，所有的读操作都随机落在writeHost、readHost上
# balance="3":开启读写分离，所有的读操作都随机落在readHost上
# writeType="0":所有写操作会发送到配置的第一个writeHost上，如果第一个挂了，第二个还活着，就直接写入第二个writeHost，第一个重启后虽然配置在上面但实际顺序会放在下面
# switchType="-1":表示不自动切换writeHost
# switchType="1":自动切换
# switchType="2":根据MySQL的主从同步状态决定是否切换

<dataNode name="dn185" dataHost="DB185" database="user_185" />
# name:随意命名，只要和schema里的table对应即可
# database:数据库里实际的名字

<schema name="user" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
</schema>
# checkSQLschema="true":会将select * from user.user_info更换为select * from user_info
# sqlMaxLimit:为了避免让自己查询负担过重，会对查询结果进行自动加limit，只对分片表有效，如果你SQL自己设置了limit也会失效
<table name="user_info" dataNode="dn185,dn186" rule="auto-sharding-long" />
# 每个表都要写一个table的
# name:这个name就是表名，和dataHost对应的数据库里的表名要一模一样
# dataNode:表明要分片数据节点
# rule:就是分片规则对应rule.xml

7.3. 生产环境如何动态变更配置

生产环境肯定不能 ./mycat console

./bin/mycat start

mycat针对系统线上运行有一个管理端口，专门做线上配置更新的

reload @@config;
# 如果更新了数据源必须用config_all
reload @@config_all;

不要以为每天把功能完成了就行了，这种思想是要不得的，互勉~！