MyCat的初步了解
MyCat
1 开源数据库中间件 MyCat
如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上的提升。
但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库。如果使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？此时就需要做数据库集群，为了提高查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储
1.1 mycat 简介
cobar是阿里以前的产品,它是基于java开发的,实现了mysql公开的二进制传输协议,巧妙地将自己伪装成一个MySQLServer,对目前市场上的大多数客户端和应用都比较兼容
MyCat是基于cobar演变而来,对cobar的代码进行了彻底的重构,使用NIO重构了网络模块,并且优化了buffer内核,增强了聚合,join 等基本特性,同时兼容绝大多数的数据库成为了通用的数据库中间件
MyCat就是一个数据库中间件,支持mysql集群,提供高可用性的数据分片集群
MyCat支持的数据库
1.2 MyCat的安装
要求JDK必须是1.7或者更高的
要求mysql是5.5以上的
1.2.1 安装mysql
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将mysql的服务端和客户端安装包上传到服务器
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查询是否安装过mysql
rpm -qa | grep -i mysql -
如果有以前的版本就卸掉
rpm -e --nodeps 版本名称 -
安装服务器
rpm -ivh MySQL-server-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm -
安装客户端
rpm -ivh MySQL-client-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm -
启动mysql服务
service mysql start -
登录 mysql
mysql -u root -
设置远程登录权限
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%'IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;
可以在本地用软件连接一下mysql数据库
# 1.2.2 MyCat的安装及启动
MyCat的官方网站
http://www.mycat.org.cn/
下载地址
https://github.com/MyCATApache/Mycat-download
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将 Mycat-server-1.4-release-20151019230038-linux.tar.gz 上传到服务器
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将压缩包解压.我的是将MyCat放到/usr/local/mycat
tar -xzvf Mycat-server-1.4-release-20151019230038-linux.tar.gz
mv mycat /usr/local -
进入到MyCat的目录下的bin目录,启动MyCat
./mycat start -
停止
./mycat stop
mycat 支持的命令{ console | start | stop | restart | status | dump }
其中使用console命令的时候如果出错了还能显示错误信息
MyCat的默认端口号是8066
1.3 MyCat 分片-海量数据的解决方案
1.3.1 分片
就是通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上面.
数据切分(sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分方式.
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一种是按照不同的表来切分到不同的数据库上,这种切分可以称为数据垂直(纵向)切分
-
一种是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库上面,这种切分称之为数据的水平(横向)切分
1.3.2 分片的相关概念
逻辑库(schema)
数据中间件可以被看做是一个或者多个数据库集群构成的逻辑库
逻辑表(table)
分布式数据库中，对应用来说，读写数据的表就是逻辑表。逻辑表，可以是数据切分后，分布在一个或多个分片库中，也可以不做数据切分，不分片，只有一个表构成。
分片表：是指那些原有的很大数据的表，需要切分到多个数据库的表，这样，每个分片都有一部分数据，所有分片构成了完整的数据。 总而言之就是需要进行分片的表。
非分片表：一个数据库中并不是所有的表都很大，某些表是可以不用进行切分的，非分片是相对分片表来说的，就是那些不需要进行数据切分的表。
分布节点(dataNode)
数据切分后,一个大表被分到不同的分片数据库上面,每个表分片所在的数据库就是分片节点(dataNode).
节点主机(dataHost)
数据切分后，每个分片节点（dataNode）不一定都会独占一台机器，同一机器上面可以有多个分片数据库，这样一个或多个分片节点（dataNode）所在的机器就是节点主机（dataHost）,为了规避单节点主机并发数限制，尽量将读写压力高的分片节点（dataNode）均衡的放在不同的节点主机（dataHost）
分片规则(rule)
一个大表要想被被分成若干个分片表，就需要一定的规则，这样按照某种业务规则把数据分到某个分片的规则就是分片规则，数据切分选择合适的分片规则非常重要，将极大的避免后续数据处理的难度.
1.3.3 MyCat的分片配置
schema.xml是MyCat的一个配置文件,主要管理MyCat的逻辑库,逻辑表,分片规则,dataNode,和DataSource.
schema标签用于定义MyCat事例中的逻辑库
table标签定义了MyCat中的逻辑表rule用于指定分片规则
dataNode标签定义了MyCat中的数据节点,也就是数据分片
dataHost标签定义了具体的数据库实例,读写分离配置和心跳语句
案例:
按服务器mysql中创建三个数据库 db1,db2,db3
修改schema.xml
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">
<schema name="PINYOUGOUDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<table name="tb_test" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
<dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="192.168.25.142:3306" user="root"
password="123456">
</writeHost>
</dataHost>
</mycat:schema>
配置server.xml
server.xml几乎保存了所有MyCat需要的系统配置信息.常在这里配置用户名,密码以及权限.在system中添加utf-8字符集设置,不然那存储中文时会出现问号
<property name="charset">utf8</property>
修改user的设置,这里为PINYOUGOUDB设置了两个用户
<user name="test">
<property name="password">test</property>
<property name="schemas">PINYOUGOUDB</property>
</user>
<user name="root">
<property name="password">123456</property>
<property name="schemas">PINYOUGOUDB</property>
</user>
1.3.4 MyCat分片的测试
进入MyCat,执行下列语句创建一个表
CREATE TABLE tb_test (
id BIGINT(20) NOT NULL,
title VARCHAR(100) NOT NULL ,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8
创建完你会发现,MyCat会自动把表的名字转换为大写,以后再写表的名字的时候最好把表的名字都写成大写
还有在插入数据的时候一定要把字段列表写出来,不然就会报错
错误代码： 1064
partition table, insert must provide ColumnList
往表里面插入一些数据
INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(1,'goods1');
INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(2,'goods2');
INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(3,'goods3');
注意,上面的三条数据会在第一个表里面显示,如果想要在db2中显示数据需要用下面的数据
INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(5000001,'goods5000001');
因为我们采用的分片规则是每个节点存储500万条数据,也就是一共能够存储1500万条数据,超过该范围的就会出现错误
1.3.5 MyCat的分片规则
rule.xml用于定义分片规则 ，我们这里讲解两种最常见的分片规则
- 按逐渐范围分片 rang-long
<tableRule name="auto-sharding-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>rang-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
tableRule 是定义具体某个表或某一类表的分片规则名称 columns用于定义分片的列 algorithm代表算法名称
rang-long的定义
<function name="rang-long"
class="org.opencloudb.route.function.AutoPartitionByLong">
<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
</function>
Function用于定义算法 mapFile 用于定义算法需要的数据,打开autopartition-long.txt
# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2
- 一致性哈希 murmur
如果需要将数据平均分在几个分区中,可以使用一致性哈希规则
找到function的name为murmur 的定义，将count属性改为3，因为我要将数据分成3片
<function name="murmur"
class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMurmurHash">
<property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
<property name="count">3</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 -->
<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 -->
<!-- <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 -->
<!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
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 -->
</function>
在配置文件中可以找到关于边规则的定义
<tableRule name="sharding-by-murmur">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>murmur</algorithm>
</rule>
</tableRule>
但是这个规则指定的列是id ,如果我们的表主键不是id ,而是order_id ,那么我们应该重新定义一个tableRule：
<tableRule name="sharding-by-murmur-order">
<rule>
<columns>order_id</columns>
<algorithm>murmur</algorithm>
</rule>
</tableRule>
在schema.xml中配置逻辑表时，指定规则为sharding-by-murmur-order
<table name="tb_order" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="sharding-by-murmur-order" />
可以创建一个订单表,并插入数据,测试分片的效果
1.4 数据库的读写分离
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说，是必不可少的一个重要功能。对于MySQL来说，标准的读写分离是主从模式，一个写节点Master后面跟着多个读节点，读节点的数量取决于系统的压力，通常是1-3个读节点的配置
