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Dubbo学习系列之十三(Mycat数据库代理)

时间:2019-09-29 20:12:40      阅读:113      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:emctl   ddl   jdb   XML   hash算法   模拟   work   dash   connect   

软件界有只猫,不用我说,各位看官肯定知道是哪只,那就是大名鼎鼎的Tomcat,现在又来了一只猫,据说是位东方萌妹子,暂且认作Tom猫的表妹,本来叫OpencloudDB,后又改名为Mycat,或许Cat更亲切?那现在就来认识下这只小猫吧。

数据库的核心地位就不说了,但现在的问题是,各种RDB,各种NoSQL交织,又是分布式、多租户的场景下,心里有没有十足的把握能稳住如此局面呢。有需求,就有市场!自然,相应的技术也应运而生,Mycat作为一款DB中间件,可以作为应用和DB间的“桥梁”,让后台DB的复杂组成对应用透明,处理分库分表、多租户架构和大数据实时查询等都不在话下!

工具:

Idea201902/JDK11/ZK3.5.5/Gradle5.4.1/RabbitMQ3.7.13/Lombok0.26/Erlang21.2/RocketMQ4.5.2/Sentinel1.6.3/SpringBoot2.1.6/RHEL7.6/VMware15.0.4/Mysql8.0.17/Mycat1.6.7.3/MysqlWorkbench6.3

难度: 新手--战士--老兵--大师

目标:

1.Linux下使用Mycat连接Mysql集群(两主一从),读写分离式应用


步骤:

1.建立Mysql集群,步骤参考往期文章(Linux下Mysql集群使用)。

2.下载Mycat,放到Linux中/usr/mycat下,记得先建立此目录。

3.进入该目录,解压:

[root@localhost mycat]# tar -zxvf Mycat-server-1.6.7.3-release-20190828135747-linux.tar.gz

4.可以看到目录结构如下,两猫确实略像:

技术图片

  • bin—Mycat的各种管理命令;
  • catlet—扩展功能;
  • conf—配置信息,这个也是本期重点使用的;
  • lib—jar包库,因为Mycat是Java开发的;
  • logs—日志文件;

5.Mycat融合应用的架构,即本次目标架构:

技术图片

如果需要做扩展高可用,即可变成这样的:

技术图片

就是这么简单!

 

6.其实Mycat从应用上讲,就是做配置,源码可按喜好研究,据说很复杂!

技术图片

主要是三个文件核心文件rule.xml、schema.xml、server.xml的配置:

  • server.xml:Mycat的配置文件,可以将Mycat视为DBServer的代理,
  • schema.xml:逻辑表与物理DB/分片分库的映射配置,
  • rule.xml:分库分表规则,

 

7.挨个看看长啥样,参数的含义注释上基本有说明,这里都是全局配置参数:

  • <system>中设置Mycat全局属性;

  • <firewall>设置黑白名单;

  • <user>设置用户登录Mycat的账号信息;

  • <privileges>单独设置表的DML权限;

server.xml原版样例:

 1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 2 <!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
 3 <mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
 4   <system>
 5     <property name="nonePasswordLogin">0</property> <!-- 0为需要密码登陆、1为不需要密码登陆 ,默认为0,设置为1则需要指定默认账户-->
 6     <property name="useHandshakeV10">1</property>
 7     <property name="useSqlStat">0</property>  <!-- 1为开启实时统计、0为关闭 -->
 8     <property name="useGlobleTableCheck">0</property>  <!-- 1为开启全加班一致性检测、0为关闭 -->
 9     <property name="sqlExecuteTimeout">300</property>  <!-- SQL 执行超时 单位:秒-->
10     <property name="sequnceHandlerType">2</property>
11     <!--<property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property>-->
12     <!--必须带有MYCATSEQ_或者 mycatseq_进入序列匹配流程 注意MYCATSEQ_有空格的情况-->
13     <property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property>
14     <property name="subqueryRelationshipCheck">false</property> <!-- 子查询中存在关联查询的情况下,检查关联字段中是否有分片字段 .默认 false -->
15       <!--  <property name="useCompression">1</property>--> <!--1为开启mysql压缩协议-->
16         <!--  <property name="fakeMySQLVersion">5.6.20</property>--> <!--设置模拟的MySQL版本号-->
17   <!-- <property name="processorBufferChunk">40960</property> -->
18   <!-- 
19   <property name="processors">1</property> 
20   <property name="processorExecutor">32</property> 
21    -->
22         <!--默认为type 0: DirectByteBufferPool | type 1 ByteBufferArena | type 2 NettyBufferPool -->
23     <property name="processorBufferPoolType">0</property>
24     <!--默认是65535 64K 用于sql解析时最大文本长度 -->
25     <!--<property name="maxStringLiteralLength">65535</property>-->
26     <!--<property name="sequnceHandlerType">0</property>-->
27     <!--<property name="backSocketNoDelay">1</property>-->
28     <!--<property name="frontSocketNoDelay">1</property>-->
29     <!--<property name="processorExecutor">16</property>-->
30     <!--
31       <property name="serverPort">8066</property> <property name="managerPort">9066</property> 
32       <property name="idleTimeout">300000</property> <property name="bindIp">0.0.0.0</property>
33       <property name="dataNodeIdleCheckPeriod">300000</property> 5 * 60 * 1000L; //连接空闲检查
34       <property name="frontWriteQueueSize">4096</property> <property name="processors">32</property> -->
35     <!--分布式事务开关,0为不过滤分布式事务,1为过滤分布式事务(如果分布式事务内只涉及全局表,则不过滤),2为不过滤分布式事务,但是记录分布式事务日志-->
36     <property name="handleDistributedTransactions">0</property>   
37       <!--off heap for merge/order/group/limit      1开启   0关闭-->
38     <property name="useOffHeapForMerge">0</property>
39     <!--单位为m-->
40     <property name="memoryPageSize">64k</property>
41     <!--单位为k-->
42     <property name="spillsFileBufferSize">1k</property>
43     <property name="useStreamOutput">0</property>
44     <!--单位为m-->
45     <property name="systemReserveMemorySize">384m</property>
46     <!--是否采用zookeeper协调切换  -->
47     <property name="useZKSwitch">false</property>
48     <!-- XA Recovery Log日志路径 -->
49     <!--<property name="XARecoveryLogBaseDir">./</property>-->
50     <!-- XA Recovery Log日志名称 -->
51     <!--<property name="XARecoveryLogBaseName">tmlog</property>-->
52     <!--如果为 true的话 严格遵守隔离级别,不会在仅仅只有select语句的时候在事务中切换连接-->
53     <property name="strictTxIsolation">false</property>   
54     <property name="useZKSwitch">true</property>    
55   </system>
56   
57   <!-- 全局SQL防火墙设置 -->
58   <!--白名单可以使用通配符%或着*-->
59   <!--例如<host host="127.0.0.*" user="root"/>-->
60   <!--例如<host host="127.0.*" user="root"/>-->
61   <!--例如<host host="127.*" user="root"/>-->
62   <!--例如<host host="1*7.*" user="root"/>-->
63   <!--这些配置情况下对于127.0.0.1都能以root账户登录-->
64   <!--
65   <firewall>
66      <whitehost>
67         <host host="1*7.0.0.*" user="root"/>
68      </whitehost>
69        <blacklist check="false">
70        </blacklist>
71   </firewall>
72   -->
73   <user name="root" defaultAccount="true">
74     <property name="password">123456</property>
75     <property name="schemas">TESTDB</property>    
76     <!-- 表级 DML 权限设置 -->
77     <!--     
78     <privileges check="false">
79       <schema name="TESTDB" dml="0110" >
80         <table name="tb01" dml="0000"></table>
81         <table name="tb02" dml="1111"></table>
82       </schema>
83     </privileges>    
84      -->
85   </user>
86   <user name="user">
87     <property name="password">user</property>
88     <property name="schemas">TESTDB</property>
89     <property name="readOnly">true</property>
90   </user>
91 </mycat:server>

 

8.schema.xml,配置schema下各个table的分片/分库,以及物理DB:

  • <schema>+<table>租户和子表配置,

  • <dataNode>分片,

  • <dataHost>物理DB,

原版样例:

 1 <?xml version="1.0"?>
 2 <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
 3 <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
 4   <schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
 5     <!-- auto sharding by id (long) -->
 6     <table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
 7     <!-- global table is auto cloned to all defined data nodes ,so can join
 8       with any table whose sharding node is in the same data node -->
 9     <table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" />
10     <table name="goods" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2" />
11     <!-- random sharding using mod sharind rule -->
12     <table name="hotnews" primaryKey="ID" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2,dn3"
13          rule="mod-long" />
14     <!-- <table name="dual" primaryKey="ID" dataNode="dnx,dnoracle2" type="global"
15       needAddLimit="false"/> <table name="worker" primaryKey="ID" dataNode="jdbc_dn1,jdbc_dn2,jdbc_dn3"
16       rule="mod-long" /> -->
17     <table name="employee" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2"
18          rule="sharding-by-intfile" />
19     <table name="customer" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2"
20          rule="sharding-by-intfile">
21       <childTable name="orders" primaryKey="ID" joinKey="customer_id"
22             parentKey="id">
23         <childTable name="order_items" joinKey="order_id"
24               parentKey="id" />
25       </childTable>
26       <childTable name="customer_addr" primaryKey="ID" joinKey="customer_id"
27             parentKey="id" />
28     </table>
29     <!-- <table name="oc_call" primaryKey="ID" dataNode="dn1$0-743" rule="latest-month-calldate"
30       /> -->
31   </schema>
32   <!-- <dataNode name="dn1$0-743" dataHost="localhost1" database="db$0-743"
33     /> -->
34   <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
35   <dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
36   <dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />
37   <!--<dataNode name="dn4" dataHost="sequoiadb1" database="SAMPLE" />
38    <dataNode name="jdbc_dn1" dataHost="jdbchost" database="db1" />
39   <dataNode  name="jdbc_dn2" dataHost="jdbchost" database="db2" />
40   <dataNode name="jdbc_dn3"   dataHost="jdbchost" database="db3" /> -->
41   <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
42         writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
43     <heartbeat>select user()</heartbeat>
44     <!-- can have multi write hosts -->
45     <writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="root"
46            password="123456">
47       <!-- can have multi read hosts -->
48       <readHost host="hostS2" url="192.168.1.200:3306" user="root" password="xxx" />
49     </writeHost>
50     <writeHost host="hostS1" url="localhost:3316" user="root"
51            password="123456" />
52     <!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
53   </dataHost>
54   <!--
55     <dataHost name="sequoiadb1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="sequoiadb" dbDriver="jdbc">
56     <heartbeat>     </heartbeat>
57      <writeHost host="hostM1" url="sequoiadb://1426587161.dbaas.sequoialab.net:11920/SAMPLE" user="jifeng"   password="jifeng"></writeHost>
58      </dataHost>
59 ?
60     <dataHost name="oracle1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0"   dbType="oracle" dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select 1 from dual</heartbeat>
61     <connectionInitSql>alter session set nls_date_format=‘yyyy-mm-dd hh24:mi:ss‘</connectionInitSql>
62     <writeHost host="hostM1" url="jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:nange" user="base"   password="123456" > </writeHost> </dataHost>
63 ?
64     <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000"   minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="mongodb" dbDriver="jdbc">
65     <heartbeat>select   user()</heartbeat>
66     <writeHost host="hostM" url="mongodb://192.168.0.99/test" user="admin" password="123456" ></writeHost> </dataHost>
67 ?
68     <dataHost name="sparksql" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="spark" dbDriver="jdbc">
69     <heartbeat> </heartbeat>
70      <writeHost host="hostM1" url="jdbc:hive2://feng01:10000" user="jifeng"   password="jifeng"></writeHost> </dataHost> -->
71 ?
72   <!-- <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" dbType="mysql"
73     dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="hostM1"
74     url="jdbc:mysql://localhost:3306" user="root" password="123456"> </writeHost>
75     </dataHost> -->
76 </mycat:schema>

 

9.rule.xml详细描述表的分片规则,格式如下:

1   <tableRule name="分片规则名">
2         <rule>
3               <columns>分片的列</columns>
4               <algorithm>分片算法名</algorithm>
5         </rule>
6   </tableRule>
7   <function name="分片算法名" class="算法实现类">
8         <property name="算法参数">参数值</property>
9   </function>

 

原版样例:

  1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  2 <!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
  3 <mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
  4   <tableRule name="rule1">
  5     <rule>
  6       <columns>id</columns>
  7       <algorithm>func1</algorithm>
  8     </rule>
  9   </tableRule>
 10   <tableRule name="rule2">
 11     <rule>
 12       <columns>user_id</columns>
 13       <algorithm>func1</algorithm>
 14     </rule>
 15   </tableRule>
 16   <tableRule name="sharding-by-intfile">
 17     <rule>
 18       <columns>sharding_id</columns>
 19       <algorithm>hash-int</algorithm>
 20     </rule>
 21   </tableRule>
 22   <tableRule name="auto-sharding-long">
 23     <rule>
 24       <columns>id</columns>
 25       <algorithm>rang-long</algorithm>
 26     </rule>
 27   </tableRule>
 28   <tableRule name="mod-long">
 29     <rule>
 30       <columns>id</columns>
 31       <algorithm>mod-long</algorithm>
 32     </rule>
 33   </tableRule>
 34   <tableRule name="sharding-by-murmur">
 35     <rule>
 36       <columns>id</columns>
 37       <algorithm>murmur</algorithm>
 38     </rule>
 39   </tableRule>
 40   <tableRule name="crc32slot">
 41     <rule>
 42       <columns>id</columns>
 43       <algorithm>crc32slot</algorithm>
 44     </rule>
 45   </tableRule>
 46   <tableRule name="sharding-by-month">
 47     <rule>
 48       <columns>create_time</columns>
 49       <algorithm>partbymonth</algorithm>
 50     </rule>
 51   </tableRule>
 52   <tableRule name="latest-month-calldate">
 53     <rule>
 54       <columns>calldate</columns>
 55       <algorithm>latestMonth</algorithm>
 56     </rule>
 57   </tableRule> 
 58   <tableRule name="auto-sharding-rang-mod">
 59     <rule>
 60       <columns>id</columns>
 61       <algorithm>rang-mod</algorithm>
 62     </rule>
 63   </tableRule>  
 64   <tableRule name="jch">
 65     <rule>
 66       <columns>id</columns>
 67       <algorithm>jump-consistent-hash</algorithm>
 68     </rule>
 69   </tableRule>
 70   <function name="murmur"
 71     class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
 72     <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
 73     <property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量,必须指定,否则没法分片 -->
 74     <property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点,默认是160倍,也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍 -->
 75     <!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 节点的权重,没有指定权重的节点默认是1。以properties文件的格式填写,以从0开始到count-1的整数值也就是节点索引为key,以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数,否则以1代替 -->
 76     <!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property> 
 77       用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况,如果指定了这个属性,会把虚拟节点的murmur hash值与物理节点的映射按行输出到这个文件,没有默认值,如果不指定,就不会输出任何东西 -->
 78   </function>
 79   <function name="crc32slot"
 80         class="io.mycat.route.function.PartitionByCRC32PreSlot">
 81   </function>
 82   <function name="hash-int"
 83     class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
 84     <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
 85   </function>
 86   <function name="rang-long"
 87     class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
 88     <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
 89   </function>
 90   <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
 91     <!-- how many data nodes -->
 92     <property name="count">3</property>
 93   </function>
 94 ?
 95   <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
 96     <property name="partitionCount">8</property>
 97     <property name="partitionLength">128</property>
 98   </function>
 99   <function name="latestMonth"
100     class="io.mycat.route.function.LatestMonthPartion">
101     <property name="splitOneDay">24</property>
102   </function>
103   <function name="partbymonth"
104     class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
105     <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
106     <property name="sBeginDate">2015-01-01</property>
107   </function> 
108   <function name="rang-mod" class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeMod">
109     <property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property>
110   </function>  
111   <function name="jump-consistent-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByJumpConsistentHash">
112     <property name="totalBuckets">3</property>
113   </function>
114 </mycat:rule>

 

部分常用的分片规则算法说明:

  • PartitionByMurmurHash(一致性hash):将物理节点虚拟并映射为一个“一致性hash环”;

  • PartitionByCRC32PreSlot(crc32slot 算法):crc32(key)%102400=slot,slot 按照范围均匀分布在 dataNode 上;

  • LatestMonthPartion(单月小时拆分):单月内按照小时拆分,最小粒度是小时,可以一天最多 24 个分片,最少 1 个分片,一个月完后下月 从头开始循环;

  • PartitionByMonth(自然月):按自然月分片;

  • PartitionByRangeMod(范围求模):先进行范围分片计算出分片组,组内再求模;

  • PartitionByJumpConsistentHash(一致性hash):另一种一致性hash算法;

  • PartitionByFileMap(枚举):通过在配置文件中配置可能的枚举 id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存,而全国省份区县是固定的;

  • PartitionByLong(固定分片 hash 算法):取 id 的二进制低 10 位取模运算,即( id 二进制) &1111111111,partitionCount分片个数,partitionLength分片长度,默认这两个参数的向量积为1024;

  • AutoPartitionByLong(范围约定):按照提前规划好分片字段范围计算属于哪个分片,start <= range <= end;

  • PartitionByMod(求模):即根据 id 进行十进制求模预算,相比固定分片 hash,此种在批量插入时可能存在批量插入单事务插入多数据分片,增大事务一致性难度;

  • PartitionByDate(按天分片):即根据指定的格式,起止日期,按日期划分,如果配置了 sEndDate 则代表数据达到了这个日期的分片后后循环从开始分片插入;

10.情况一:如果DB是一主一从:需注意这里的主从复制由Mysql实现,Mycat不负责数据复制功能。只需配置server.xml和schema.xml即可: 本次server.xml实例:

 1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 2 <!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
 3 <mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
 4   <system>
 5     <property name="nonePasswordLogin">0</property> 
 6     <property name="useHandshakeV10">1</property>
 7     <property name="useSqlStat">0</property> 
 8     <property name="useGlobleTableCheck">0</property>  
 9     <property name="sqlExecuteTimeout">300</property> 
10     <property name="sequnceHandlerType">2</property>
11     <property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property>
12     <property name="subqueryRelationshipCheck">false</property> 
13     <property name="processorBufferPoolType">0</property>  
14     <property name="handleDistributedTransactions">0</property>    
15     <property name="useOffHeapForMerge">0</property>
16     <property name="memoryPageSize">64k</property>
17     <property name="spillsFileBufferSize">1k</property>
18     <property name="useStreamOutput">0</property>
19     <property name="systemReserveMemorySize">384m</property>
20     <property name="useZKSwitch">false</property>
21     <property name="strictTxIsolation">false</property>
22     <property name="useZKSwitch">true</property>   
23   </system>  
24   <user name="mycat" defaultAccount="true">
25     <property name="password">12345678</property>
26     <property name="schemas">dubbo_db</property>
27   </user>
28 </mycat:server>

 

schema.xml示例:

 1 <?xml version="1.0"?>
 2 <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
 3 <!-- 数据库配置,与server.xml中的数据库对应 -->
 4 <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
 5     <schema name="dubbo_db" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
 6       <table name="dubbo_delivery" primaryKey="ID" dataNode="dn1"/>
 7       <table name="dubbo_finance" primaryKey="ID" dataNode="dn1 "/>
 8       <table name="dubbo_item" primaryKey="ID" dataNode="dn1 " />
 9       <table name="dubbo_order" primaryKey="ID" dataNode="dn1"/>
10       <table name="dubbo_order_detail" primaryKey="ID" dataNode="dn1 "/>
11       <table name="dubbo_stock" primaryKey="ID" dataNode="dn1 " />
12   </schema>
13   <!-- 分片配置 -->
14   <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="dubbo_db" />
15   <!-- 物理数据库配置 -->
16   <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
17         writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
18       <heartbeat>select user()</heartbeat>
19       <writeHost host="hostM1" url="192.168.1.204:3306" user="root" password="abcd@1234">
20           <readHost host="hostS2" url="192.168.1.205:3306" user="root" password="abcd@1234" />
21       </writeHost>
22   </dataHost>
23 </mycat:schema>

 

11.情况二,即本期目标架构,DB是两主一从:server.xml不变, 本次schema.xml实例:

 1 <?xml version="1.0"?>
 2 <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
 3 <!-- 数据库配置,与server.xml中的数据库对应 -->
 4 <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
 5     <schema name="dubbo_db" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
 6       <table name="dubbo_delivery" primaryKey="ID" dataNode="dn1"/>
 7       <table name="dubbo_finance" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="rule1"/>
 8       <table name="dubbo_item" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="rule2"/>
 9       <table name="dubbo_order" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-murmur"/>
10       <table name="dubbo_order_detail" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-month"/>
11       <table name="dubbo_stock" primaryKey="ID" dataNode="dn1" />
12     </schema>
13   <!-- 分片配置 -->
14   <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="dubbo_db" />
15   <dataNode name="dn2" dataHost="localhost2" database="dubbo_db" />
16   <!-- 物理数据库配置 -->
17   <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
18         writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
19       <heartbeat>select user()</heartbeat>
20       <writeHost host="hostM1" url="192.168.1.204:3306" user="root" password="abcd@1234">
21           <readHost host="hostS2" url="192.168.1.205:3306" user="root" password="abcd@1234" />
22       </writeHost>
23   </dataHost>
24   <dataHost name="localhost2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
25         writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
26       <heartbeat>select user()</heartbeat>
27       <writeHost host="hostM2" url="192.168.1.206:3306" user="root" password="abcd@1234" />
28   </dataHost>
29 </mycat:schema>

 

本次rule.xml实例:只有使用了分片模式时,才需要配置rule规则,这里写了三种rule,其实也没全部用上:

 1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 2 <!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
 3 <mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
 4 <!--规则定义-->
 5   <tableRule name="sharding-by-murmur">
 6     <rule>
 7       <columns>id</columns>
 8       <algorithm>murmur</algorithm>
 9     </rule>
10   </tableRule>
11     <!--自定义规则-->
12   <tableRule name="rule1">
13     <rule>
14       <columns>userr_id</columns>
15       <algorithm>func1</algorithm>
16     </rule>
17   </tableRule>
18     <tableRule name="rule2">
19     <rule>
20       <columns>id</columns>
21       <algorithm>func2</algorithm>
22     </rule>
23   </tableRule>
24   <tableRule name="sharding-by-month">
25     <rule>
26       <columns>create_time</columns>
27       <algorithm>partbymonth</algorithm>
28     </rule>
29   </tableRule>
30 <!--规则算法实现-->
31   <function name="murmur"
32     class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
33     <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
34     <property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量,必须指定,否则没法分片 -->
35     <property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点,默认是160倍,也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍 -->
36     <!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 节点的权重,没有指定权重的节点默认是1。以properties文件的格式填写,以从0开始到count-1的整数值也就是节点索引为key,以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数,否则以1代替 -->
37     <!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property> 
38       用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况,如果指定了这个属性,会把虚拟节点的murmur hash值与物理节点的映射按行输出到这个文件,没有默认值,如果不指定,就不会输出任何东西 -->
39   </function>
40   <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
41     <!--分片数量,partitionCount*partitionLength=1024-->
42     <property name="partitionCount">2</property>
43     <property name="partitionLength">512</property>
44   </function>
45     <function name="func2" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
46     <property name="partitionCount">8</property>
47     <property name="partitionLength">128</property>
48   </function>
49   <function name="partbymonth"
50     class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
51     <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
52     <property name="sBeginDate">2015-01-01</property>
53   </function>
54 </mycat:rule>

 

12.测试:配置好mycat/conf/下的3个xml文件,即配置好了Mycat与物理DB的连接,应用端连接仅需修改连接串端口为Mycat的IP+端口,账号为server.xml中user信息,注意:要写上默认schema,否则启动应用报Mycat no chose错, 

技术图片

 

13.此处有坑!如果Mysql是独立安装在linux上,需要对远程访问打开,否则访问默认仅限本地,导致远程连接一直报错,以开放root用户远程连接为例:

mysql> use mysql;
mysql> update user set Host=‘%‘ where User=‘root‘;
mysql> quit;

 

再重启mysql:

[root@localhost ~]# systemctl restart mysqld

 

启动Mycat:

[root@localhost ~]# cd /usr/mycat/mycat/bin
[root@localhost bin]# ./mycat start

 

mycat启动成功:

技术图片

如果启动有问题,使用以下命令查看log:

[root@localhost conf]# tail -F  /usr/mycat/mycat/logs/wrapper.log
[root@localhost conf]# tail -F  /usr/mycat/mycat/logs/mycat.log

 

然后可以在window上使用如MysqlWorkbench,Navicat测试下是否连接正常,并测试下Mycat连接: 技术图片 

为了集中测试代码,我只改写了finance模块,写个service方法:com.biao.mall.service.DubboFinanceServiceImpl中:

 1  //插入1000条数据,看data分布
 2 @Override
 3  public void testMycat(){
 4      DubboFinanceEntity financeEntity = new DubboFinanceEntity();
 5        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
 6           financeEntity.setUserId(String.valueOf(i+100));
 7           financeDao.insert(financeEntity);
 8           }
 9        return "testMycat successfully";
10         }

 

写个controller方法跑一跑:

@RestController
@RequestMapping("/finance")
public class DubboFinanceController {
    private DubboFinanceServiceImpl  financeService;
    @Autowired
    public DubboFinanceController(DubboFinanceServiceImpl  financeService) {
        this.financeService = financeService;
    }
    
    @RequestMapping("/mycat")
    public void testMycat(){
       return financeService.testMycat();
    }
}

 

启动:ZK---> business -->  finance, URI来一个!

技术图片

DB情况,请看数量和ID分布,红色数字是IP: 技术图片

这里只测试了两主一从和一种分片规则,其他请君自测!

13.代码地址:其中的day16,https://github.com/xiexiaobiao/dubbo-project.git


后记

1.认识Mycat的关键特性:

  • 支持Mysql原生协议,跨语言,跨平台,跨数据库的通用中间件代理;
  • 基于心跳的自动故障切换,支持读写分离,支持MySQL主从;
  • 基于Nio实现,有效管理线程,高并发问题;
  • 支持数据的多片自动路由与聚合,支持sum,count,max等常用的聚合函数,支持跨库分页;
  • 支持通过全局表,ER关系的分片策略,实现了高效的单库多表join查询;
  • 支持多租户方案,即同DB下多schema模式;
  • 支持全局序列号,解决分布式下的主键生成问题;
  • 分片规则丰富,插件化开发,易于扩展,可自定义;
  • 集群基于ZooKeeper管理,在线升级,扩容,智能优化,大数据处理(V2.0dev);
  • 引入Mycat的无痕切换,我觉得这是最大的优势;

2.认清Mycat的局限性

  • 目前只支持跨库join2个表,不支持3 表及其以上跨库 join ;

  • Mycat并没有根据二阶段提交协议实现 XA事务,而是只保证 prepare 阶段数据一致性的弱XA事务,分布式事务场景下,强一致性无法保证;

  • 分页排序场景下,会一次查询所有分片,再集中排序分页,有性能瓶颈;

  • 不同类型DB适配一般,如Oracle/SQLServer等,由于SQL语法差异,须做彻底的语句兼容测试;

  • 没有API配置方法,只有XML方式配置,十分过时;

3.Mycat作为DB上一层的重量级中间件,统一了入口,实际上也破坏了分布式的定义,未能充分发挥DB层的效能,所以也有很多不看好的声音,DB独立使用,更能发挥灵活自由配置,直接对接应用层更为高效。

4.总结:Mycat框架的使用,需持谨慎态度,至少目前来看如此。


推荐阅读:

Dubbo学习系列之十三(Mycat数据库代理)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/xxbiao/p/11609574.html

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