Mycat分库分表的简单实践

MySQL的使用场景中，读写分离只是方案中的一部分，想要扩展，势必会用到分库分表，可喜的是Mycat里已经做到了，今天花时间测试了一下，感觉还不错。

关于分库分表

当然自己也理了一下，分库分表的这些内容，如果分成几个策略或者阶段，大概有下面的几种。

最上面的第一种是直接拆表，比如数据库db1下面有test1,test2,test3三个表，通过中间件看到的还是表test,里面的数据做了这样的拆分，能够咋一定程度上分解压力，如果细细品来，和分区表的套路有些像。

接下来的几类也是不断完善，把表test拆解到多个库中，多个服务器中，如果做了读写分离，全套的方案这样的拆解改进还是很大的。如此来看，数据库中间件做了很多应用和数据库之间的很多事情，能够流行起来除了技术原因还是有很多其他的因素。

分库分表的测试环境模拟

如果要在一台服务器上测试分库分表，而且要求架构方案要全面，作为技术可行性的一个判定参考，是否可以实现呢。

如果模拟一主两从的架构，模拟服务分布在3台服务器上，这样的方案需要创建9个实例,每个实例上有3个db需要分别拆分。

大体的配置如下：

master1: 端口33091 (m1)slave1: 端口33092 (m1)slave2: 端口33093 master2: 端口33071 (m2)slave1: 端口33072 (m2)slave2: 端口33073 master3: 端口33061 (m3)slave1: 端口33062 (m3)slave2: 端口33063

画个图来说明一下，其中db1,db2,db3下面有若个表，需要做sharding

所以我们需要模拟的就是这个事情。

使用Mycat碰到的几个小问题解惑

使用Mycat的时候碰到了几个小问题，感觉比较有代表性，记录了一下。

问题1：

手下是使用Mycat连接到数据库之后，如果不切换到具体的数据库下，使用[数据库名].[表名]的方式会抛出下面的错误，可见整个过程中，Mycat拦截了SQL信息做了过滤，在转换的时候找不到目标路由。当然实际使用中，规范使用肯定不会有这个问题。

mysql> select * from db1.shard_auto; ERROR 1064 (HY000): find no Route:select * from db1.shard_auto

问题2： 在配置了sharding策略之后，insert语句抛出了下面的错误，这个是对语法的一个基本的要求。

mysql> insert into shard_mod_long values(1,'aa',date); ERROR 1064 (HY000): partition table, insert must provide ColumnList

问题3：

如果sharding策略配置有误，很可能出现表访问正常，但是DML会有问题，提示数据冲突了。至于如何配置sharding,下面会讲。

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'

问题4： 如果sharding的配置有误，很可能出现多份冗余数据。

查看执行计划就一目了然，通过data_node可以看到数据指向了多个目标库。

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) | +-----------+------------------------------------------------+

这种情况如果有一定的需求还是蛮不错的，做sharding可惜了。问题就在于下面的这个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"的属性，让它sharding。

Mycat里面的sharding策略

Mycat的分片策略很丰富，这个是超出自己的预期的，也是Mycat的一大亮点。

大体分片规则如下，另外还有一些其他分片方式这里不全部列举： （1）分片枚举：sharding-by-intfile （2）主键范围：auto-sharding-long （3）一致性hash：sharding-by-murmur （4）字符串hash解析：sharding-by-stringhash （5）按日期（天）分片：sharding-by-date （6）按单月小时拆分：sharding-by-hour （7）自然月分片：sharding-by-month

在开始之前，我们要创建下面的表来模拟几个sharding的场景,表名根据需求可以改变。

create table shard_test(ID int primary key, name varchar(20),shard_date date);

主键范围分片

主键范围分片是参考了主键值，按照主键值的分布来分布数据库在不同的库中，我们现在对应的sharding节点上创建同样的表结构。

关于sharding的策略，需要修改rule.xml文件。

常用的sharding策略已经在Mycat里面实现了，如果要自行实现也可以定制。比如下面的规则，是基于主键字段ID来做sharding,分布的算法是rang-long,引用了function rang-long,这个function是在对应的一个Java类中实现的。

<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>

当然主键的范围是不固定的，可以根据需求来定制，比如按照一百万为单位，或者1000位单位，文件是 autopartition-long.txt 文件的内容默认如下，模板里是分为了3个分片，如果要定制更多的就需要继续配置了，目前来看这个配置只能够承载15亿的数据量，可以根据需求继续扩展定制。 # range start-end ,data node index # K=1000,M=10000. 0-500M=0 500M-1000M=1 1000M-1500M=2

插入一些数据来验证一下，我们可以查看执行计划来做基本的验证，配置无误，数据就根据规则流向了指定的数据库下的表里。

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) | +-----------+------------------------------------------------+

还有一个查看sharding效果的小方法，比如我插入一个极大的值，保证和其他数据不在一个分片上，我们运行查询语句两次，结果会有点变化。

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) 稍作停顿，继续运行。 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分片其实企业级应用尤其广泛，我觉得很的一个原因是通过这种数据路由的方式，得到的数据情况是基本可控的，和业务的关联起来比较直接。很多拆分方法都是根据mod方法来平均分布数据。

sharding的策略在rule.xml里面配置，还是默认的mod-long规则，引用了算法mod-long,这里是根据sharding的节点数来做的，默认是3个。

<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>

比如查看两次insert的结果情况。

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) | +-----------+------------------------------------------------+ 可以看到数据还是遵循了节点的规律，平均分布。

至于schema.xml的配置，是整个分库的核心，我索性也给出一个配置来，供参考。

<?xml version="1.0"?>
    <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
    <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">

        <!-- 定义MyCat的逻辑库 -->
        <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>

        <!-- 定义MyCat的数据节点 -->
        <dataNode name="pxcNode11" dataHost="dtHost" database="db1" />
        <dataNode name="pxcNode21" dataHost="dtHost2" database="db1" />
        <dataNode name="pxcNode31" dataHost="dtHost3" database="db1" />

        <!-- 定义数据主机dtHost，连接到MySQL读写分离集群 ,schema中的每一个dataHost中的host属性值必须唯一-->
        <!-- dataHost实际上配置就是后台的数据库集群，一个datahost代表一个数据库集群 -->
        <!-- balance="1"，全部的readHost与stand by writeHost参与select语句的负载均衡-->
        <!-- writeType="0"，所有写操作发送到配置的第一个writeHost，这里就是我们的hostmaster，第一个挂了切到还生存的第二个writeHost-->
        <dataHost name="dtHost" maxCon="500" minCon="20" balance="1"
            writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
            <!--心跳检测 -->
            <heartbeat>show slave status</heartbeat>
            <!--配置后台数据库的IP地址和端口号，还有账号密码 -->
            <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">
            <!--心跳检测 -->
            <heartbeat>show slave status</heartbeat>
            <!--配置后台数据库的IP地址和端口号，还有账号密码 -->
            <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">
            <!--心跳检测 -->
            <heartbeat>show slave status</heartbeat>
            <!--配置后台数据库的IP地址和端口号，还有账号密码 -->
            <writeHost host="hostMaster" url="192.168.163.128:33061" user="mycat_user" password="mycat" />
        </dataHost>
</mycat:schema>