Dubbo学习系列之十三（Mycat数据库代理）

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Dubbo学习系列之十三（Mycat数据库代理）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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（）。

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，和Tom哥确实略像：

  • 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：Dubbo学习系列之十三（Mycat数据库代理）如果需要做扩展高可用，即可变成这样的：Dubbo学习系列之十三（Mycat数据库代理）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！Dubbo学习系列之十三（Mycat数据库代理）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：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
  <system>
    <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-->
    <property name="useHandshakeV10">1</property>
    <property name="useSqlStat">0</property>  <!-- 1为开启实时统计、0为关闭 -->
    <property name="useGlobleTableCheck">0</property>  <!-- 1为开启全加班一致性检测、0为关闭 -->
    <property name="sqlExecuteTimeout">300</property>  <!-- SQL 执行超时 单位:秒-->
    <property name="sequnceHandlerType">2</property>
    <!--<property name="sequnceHandlerPattern">(?:(s*nexts+values+fors*MYCATSEQ_(w+))(,|)|s)*)+</property>-->
    <!--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-->
    <property name="sequnceHandlerPattern">(?:(s*nexts+values+fors*MYCATSEQ_(w+))(,|)|s)*)+</property>
    <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 -->
      <!-- <property name="useCompression">1</property>--> <!--1为开启mysql压缩协议-->
        <!-- <property name="fakeMySQLVersion">5.6.20</property>--> <!--设置模拟的MySQL版本号-->
  <!-- <property name="processorBufferChunk">40960</property> -->
  <!-- 
 <property name="processors">1</property> 
 <property name="processorExecutor">32</property> 
 -->
        <!--默认为type 0: DirectByteBufferPool | type 1 ByteBufferArena | type 2 NettyBufferPool -->
    <property name="processorBufferPoolType">0</property>
    <!--默认是65535 64K 用于sql解析时最大文本长度 -->
    <!--<property name="maxStringLiteralLength">65535</property>-->
    <!--<property name="sequnceHandlerType">0</property>-->
    <!--<property name="backSocketNoDelay">1</property>-->
    <!--<property name="frontSocketNoDelay">1</property>-->
    <!--<property name="processorExecutor">16</property>-->
    <!--
 <property name="serverPort">8066</property> <property name="managerPort">9066</property> 
 <property name="idleTimeout">300000</property> <property name="bindIp">0.0.0.0</property>
 <property name="dataNodeIdleCheckPeriod">300000</property> 5 * 60 * 1000L; //连接空闲检查
 <property name="frontWriteQueueSize">4096</property> <property name="processors">32</property> -->
    <!--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-->
    <property name="handleDistributedTransactions">0</property>   
      <!--off heap for merge/order/group/limit 1开启 0关闭-->
    <property name="useOffHeapForMerge">0</property>
    <!--单位为m-->
    <property name="memoryPageSize">64k</property>
    <!--单位为k-->
    <property name="spillsFileBufferSize">1k</property>
    <property name="useStreamOutput">0</property>
    <!--单位为m-->
    <property name="systemReserveMemorySize">384m</property>
    <!--是否采用zookeeper协调切换 -->
    <property name="useZKSwitch">false</property>
    <!-- XA Recovery Log日志路径 -->
    <!--<property name="XARecoveryLogBaseDir">./</property>-->
    <!-- XA Recovery Log日志名称 -->
    <!--<property name="XARecoveryLogBaseName">tmlog</property>-->
    <!--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-->
    <property name="strictTxIsolation">false</property>   
    <property name="useZKSwitch">true</property>    
  </system>
  
  <!-- 全局SQL防火墙设置 -->
  <!--白名单可以使用通配符%或着*-->
  <!--例如<host host="127.0.0.*" user="root"/>-->
  <!--例如<host host="127.0.*" user="root"/>-->
  <!--例如<host host="127.*" user="root"/>-->
  <!--例如<host host="1*7.*" user="root"/>-->
  <!--这些配置情况下对于127.0.0.1都能以root账户登录-->
  <!--
 <firewall>
 <whitehost>
 <host host="1*7.0.0.*" user="root"/>
 </whitehost>
 <blacklist check="false">
 </blacklist>
 </firewall>
 -->
  <user name="root" defaultAccount="true">
    <property name="password">123456</property>
    <property name="schemas">TESTDB</property>    
    <!-- 表级 DML 权限设置 -->
    <!-- 
 <privileges check="false">
 <schema name="TESTDB" dml="0110" >
 <table name="tb01" dml="0000"></table>
 <table name="tb02" dml="1111"></table>
 </schema>
 </privileges> 
 -->
  </user>
  <user name="user">
    <property name="password">user</property>
    <property name="schemas">TESTDB</property>
    <property name="readOnly">true</property>
  </user>
</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：

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
  <schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
    <!-- auto sharding by id (long) -->
    <table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
    <!-- global table is auto cloned to all defined data nodes ,so can join
 with any table whose sharding node is in the same data node -->
    <table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" />
    <table name="goods" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2" />
    <!-- random sharding using mod sharind rule -->
    <table name="hotnews" primaryKey="ID" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2,dn3"
 rule="mod-long" />
    <!-- <table name="dual" primaryKey="ID" dataNode="dnx,dnoracle2" type="global"
 needAddLimit="false"/> <table name="worker" primaryKey="ID" dataNode="jdbc_dn1,jdbc_dn2,jdbc_dn3"
 rule="mod-long" /> -->
    <table name="employee" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2"
 rule="sharding-by-intfile" />
    <table name="customer" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2"
 rule="sharding-by-intfile">
      <childTable name="orders" primaryKey="ID" joinKey="customer_id"
 parentKey="id">
        <childTable name="order_items" joinKey="order_id"
 parentKey="id" />
      </childTable>
      <childTable name="customer_addr" primaryKey="ID" joinKey="customer_id"
 parentKey="id" />
    </table>
    <!-- <table name="oc_call" primaryKey="ID" dataNode="dn1$0-743" rule="latest-month-calldate"
 /> -->
  </schema>
  <!-- <dataNode name="dn1$0-743" dataHost="localhost1" database="db$0-743"
 /> -->
  <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
  <dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
  <dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />
  <!--<dataNode name="dn4" dataHost="sequoiadb1" database="SAMPLE" />
 <dataNode name="jdbc_dn1" dataHost="jdbchost" database="db1" />
 <dataNode name="jdbc_dn2" dataHost="jdbchost" database="db2" />
 <dataNode name="jdbc_dn3" dataHost="jdbchost" 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>
    <!-- can have multi write hosts -->
    <writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="root"
 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>
  <!--
 <dataHost name="sequoiadb1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="sequoiadb" dbDriver="jdbc">
 <heartbeat> </heartbeat>
 <writeHost host="hostM1" url="sequoiadb://1426587161.dbaas.sequoialab.net:11920/SAMPLE" user="jifeng" password="jifeng"></writeHost>
 </dataHost>

 <dataHost name="oracle1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="oracle" dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select 1 from dual</heartbeat>
 <connectionInitSql>alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'</connectionInitSql>
 <writeHost host="hostM1" url="jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:nange" user="base" password="123456" > </writeHost> </dataHost>

 <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="mongodb" dbDriver="jdbc">
 <heartbeat>select user()</heartbeat>
 <writeHost host="hostM" url="mongodb://192.168.0.99/test" user="admin" password="123456" ></writeHost> </dataHost>

 <dataHost name="sparksql" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="spark" dbDriver="jdbc">
 <heartbeat> </heartbeat>
 <writeHost host="hostM1" url="jdbc:hive2://feng01:10000" user="jifeng" password="jifeng"></writeHost> </dataHost> -->

  <!-- <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" dbType="mysql"
 dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="hostM1"
 url="jdbc:mysql://localhost:3306" user="root" password="123456"> </writeHost>
 </dataHost> -->
</mycat:schema>

9.rule.xml详细描述表的分片规则，格式如下：

  <tableRule name="分片规则名">
        <rule>
              <columns>分片的列</columns>
              <algorithm>分片算法名</algorithm>
        </rule>
  </tableRule>
  <function name="分片算法名" class="算法实现类">
        <property name="算法参数">参数值</property>
  </function>

原版样例：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
  <tableRule name="rule1">
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>func1</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <tableRule name="rule2">
    <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>func1</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <tableRule name="sharding-by-intfile">
    <rule>
      <columns>sharding_id</columns>
      <algorithm>hash-int</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <tableRule name="auto-sharding-long">
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>rang-long</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <tableRule name="mod-long">
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>mod-long</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <tableRule name="sharding-by-murmur">
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>murmur</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <tableRule name="crc32slot">
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>crc32slot</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <tableRule name="sharding-by-month">
    <rule>
      <columns>create_time</columns>
      <algorithm>partbymonth</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <tableRule name="latest-month-calldate">
    <rule>
      <columns>calldate</columns>
      <algorithm>latestMonth</algorithm>
    </rule>
  </tableRule> 
  <tableRule name="auto-sharding-rang-mod">
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>rang-mod</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>  
  <tableRule name="jch">
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>jump-consistent-hash</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <function name="murmur"
 class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
    <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
    <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 -->
    <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>
  <function name="crc32slot"
 class="io.mycat.route.function.PartitionByCRC32PreSlot">
  </function>
  <function name="hash-int"
 class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
    <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
  </function>
  <function name="rang-long"
 class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
    <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
  </function>
  <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
    <!-- how many data nodes -->
    <property name="count">3</property>
  </function>

  <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
    <property name="partitionCount">8</property>
    <property name="partitionLength">128</property>
  </function>
  <function name="latestMonth"
 class="io.mycat.route.function.LatestMonthPartion">
    <property name="splitOneDay">24</property>
  </function>
  <function name="partbymonth"
 class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
    <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
    <property name="sBeginDate">2015-01-01</property>
  </function> 
  <function name="rang-mod" class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeMod">
    <property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property>
  </function>  
  <function name="jump-consistent-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByJumpConsistentHash">
    <property name="totalBuckets">3</property>
  </function>
</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：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
  <system>
    <property name="nonePasswordLogin">0</property> 
    <property name="useHandshakeV10">1</property>
    <property name="useSqlStat">0</property> 
    <property name="useGlobleTableCheck">0</property>  
    <property name="sqlExecuteTimeout">300</property> 
    <property name="sequnceHandlerType">2</property>
    <property name="sequnceHandlerPattern">(?:(s*nexts+values+fors*MYCATSEQ_(w+))(,|)|s)*)+</property>
    <property name="subqueryRelationshipCheck">false</property> 
    <property name="processorBufferPoolType">0</property>  
    <property name="handleDistributedTransactions">0</property>    
    <property name="useOffHeapForMerge">0</property>
    <property name="memoryPageSize">64k</property>
    <property name="spillsFileBufferSize">1k</property>
    <property name="useStreamOutput">0</property>
    <property name="systemReserveMemorySize">384m</property>
    <property name="useZKSwitch">false</property>
    <property name="strictTxIsolation">false</property>
    <property name="useZKSwitch">true</property>   
  </system>  
  <user name="mycat" defaultAccount="true">
    <property name="password">12345678</property>
    <property name="schemas">dubbo_db</property>
  </user>
</mycat:server>

schema.xml示例：

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<!-- 数据库配置，与server.xml中的数据库对应 -->
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <schema name="dubbo_db" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
      <table name="dubbo_delivery" primaryKey="ID" dataNode="dn1"/>
      <table name="dubbo_finance" primaryKey="ID" dataNode="dn1 "/>
      <table name="dubbo_item" primaryKey="ID" dataNode="dn1 " />
      <table name="dubbo_order" primaryKey="ID" dataNode="dn1"/>
      <table name="dubbo_order_detail" primaryKey="ID" dataNode="dn1 "/>
      <table name="dubbo_stock" primaryKey="ID" dataNode="dn1 " />
  </schema>
  <!-- 分片配置 -->
  <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="dubbo_db" />
  <!-- 物理数据库配置 -->
  <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="192.168.1.204:3306" user="root" password="abcd@1234">
          <readHost host="hostS2" url="192.168.1.205:3306" user="root" password="abcd@1234" />
      </writeHost>
  </dataHost>
</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：

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<!-- 数据库配置，与server.xml中的数据库对应 -->
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <schema name="dubbo_db" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
      <table name="dubbo_delivery" primaryKey="ID" dataNode="dn1"/>
      <table name="dubbo_finance" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="rule1"/>
      <table name="dubbo_item" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="rule2"/>
      <table name="dubbo_order" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-murmur"/>
      <table name="dubbo_order_detail" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-month"/>
      <table name="dubbo_stock" primaryKey="ID" dataNode="dn1" />
    </schema>
  <!-- 分片配置 -->
  <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="dubbo_db" />
  <dataNode name="dn2" dataHost="localhost2" database="dubbo_db" />
  <!-- 物理数据库配置 -->
  <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="192.168.1.204:3306" user="root" password="abcd@1234">
          <readHost host="hostS2" url="192.168.1.205:3306" user="root" password="abcd@1234" />
      </writeHost>
  </dataHost>
  <dataHost name="localhost2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
 writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
      <heartbeat>select user()</heartbeat>
      <writeHost host="hostM2" url="192.168.1.206:3306" user="root" password="abcd@1234" />
  </dataHost>
</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：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<!--规则定义-->
  <tableRule name="sharding-by-murmur">
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>murmur</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
    <!--自定义规则-->
  <tableRule name="rule1">
    <rule>
      <columns>userr_id</columns>
      <algorithm>func1</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
    <tableRule name="rule2">
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>func2</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <tableRule name="sharding-by-month">
    <rule>
      <columns>create_time</columns>
      <algorithm>partbymonth</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
<!--规则算法实现-->
  <function name="murmur"
 class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
    <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
    <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 -->
    <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>
  <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
    <!--分片数量，partitionCount*partitionLength=1024-->
    <property name="partitionCount">2</property>
    <property name="partitionLength">512</property>
  </function>
    <function name="func2" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
    <property name="partitionCount">8</property>
    <property name="partitionLength">128</property>
  </function>
  <function name="partbymonth"
 class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
    <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
    <property name="sBeginDate">2015-01-01</property>
  </function>
</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，Dubbo学习系列之十三（Mycat数据库代理）

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：Dubbo学习系列之十三（Mycat数据库代理）

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：Dubbo学习系列之十三（Mycat数据库代理）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：

 //插入1000条数据，看data分布
@Override
 public void testMycat(){
     DubboFinanceEntity financeEntity = new DubboFinanceEntity();
       for (int i = 0; i < 1000; i++) {
          financeEntity.setUserId(String.valueOf(i+100));
          financeDao.insert(financeEntity);
          }
       return "testMycat successfully";
        }

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();
    }
}

URI来一个！DB情况如下，请看数量和ID(DB主键)分布，红色数字是IP，user_id分布分为两部分488+512=1000，ID(DB主键)为自增型，所以都从1开始，204和205为主从，故保持一致：

这里只测试了两主一从和一种分片规则，其他类似，请君自测！

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。

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Dubbo学习系列之十二（Quartz任务调度）

Dubbo学习系列之十（Sentinel之限流与降级）

干货地带 | Mycat水平拆分之十种分片规则

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