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概 述
在如今海量数据充斥的互联网环境下，分库分表的意义我想在此处就不用赘述了。而分库分表目前流行的方案最起码有两种：
- 方案一：基于应用层的分片，即应用层代码直接完成分片逻辑
- 方案二：基于代理层的分片，即在应用代码和底层数据库中间添加一层代理层，而分片的路由规则则由代理层来进行处理
而本文即将要实验的 MyCAT框架就属于第二种方案的代表作品。
注： 本文首发于 My Personal Blog：CodeSheep·程序羊，欢迎光临 小站
环境规划
在本文中，我拿出了三台 Linux主机投入试验，各节点的角色分配如下表所示：
| 节点 | 部署组件 | 角色 |
|---|---|---|
| 192.168.199.75 | MySQL 、 MyCAT | master |
| 192.168.199.74 | MySQL | slave |
| 192.168.199.76 | MySQL | standby master |
如果说上面这张表不足以说明实验模型，那接下来再给一张图好了，如下所示：
实验模型
我想这样看来的话，各个节点布了哪些组件，节点间的角色关系应该一目了然了吧
实验环境规划好了以后，接下来进行具体的部署与实验过程，首先当然是 MyCAT代理的部署
MyCAT 部署
关于该部分，网上教程实在太多了，但最好还是参考官方文档来吧，下面也简述一下部署过程
- 下载 MyCAT并解压安装
这里安装的是 MyCAT 1.5
wget https://raw.githubusercontent.com/MyCATApache/Mycat-download/master/1.5-RELEASE/Mycat-server-1.5.1-RELEASE-20161130213509-linux.tar.gz
tar -zxvf Mycat-server-1.5.1-RELEASE-20161130213509-linux.tar.gz
mv mycat /usr/local/
- 启动 MyCAT
./mycat start
MyCAT 启动日志
- MyCAT连接测试
mysql -utest -ptest -h127.0.0.1 -P8066 -DTESTDB
MyCAT 连接成功
MyCAT 配置
官网上对于这一部分的描述是非常详细的，MyCAT 配置主要涉及三个 XML配置文件：
-
server.xml：MyCAT框架的系统参数/用户参数配置文件 -
schema.xml： MyCAT框架的逻辑库表与分片的配置文件 -
rule.xml：MyCAT框架的逻辑库表分片规则的配置文件
用如下图形可以形象地表示出这三个 XML配置文件的配置内容和相互关系：
三个与 MyCAT相关的 xml配置
下面来进入具体的实验环节 ，这也是围绕 MyCAT提供的几大主要功能展开的，主要涉及三个方面
- 分库分表
- 读写分离
- 主备切换
实验之前，我们先给出公共的 server.xml文件的配置，这部分后续实验过程中并不修改，其也就是定义了系统参数和用户参数：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">
<system>
<property name="defaultSqlParser">druidparser</property>
<!-- <property /> 这块诸多的property配置在此就不配置了，参照官网按需配置 -->
</system>
<user name="test">
<property name="password">test</property>
<property name="schemas">TESTDB</property>
</user>
<user name="user">
<property name="password">user</property>
<property name="schemas">TESTDB</property>
<property name="readOnly">true</property>
</user>
</mycat:server>
分库分表实验
预期实验效果：通过 MyCAT代理往一张逻辑表中插入的多条数据，在后端自动地分配在不同的物理数据库表上
我们按照本文 第二节【环境规划】中给出的实验模型图来给出如下的 MyCAT逻辑库配置文件 schema.xml 和 分库分表规则配置文件 rule.xml
- 准备配置文件
schema.xml
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://org.opencloudb/" >
<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-month" />
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="testhost" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="testhost" database="db2" />
<dataHost name="testhost" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="-1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="root" password="xxxxxx">
<readHost host="hostS1" url="192.168.199.74:3306" user="root" password="xxxxxx" />
</writeHost>
<writeHost host="hostM2" url="192.168.199.76:3306" user="root" password="xxxxxx">
</writeHost>
</dataHost>
</mycat:schema>
其中定义了实验用到的 hostM1、hostS1 和 hostM2
rule.xml
<tableRule name="sharding-by-month">
<rule>
<columns>create_date</columns>
<algorithm>partbymonth</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="partbymonth"
class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMonth">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2018-11-01</property>
</function>
这里配置了
sharding-by-month的分库分表规则，即按照表中的create_date字段进行分割，从2018-11-01日期开始，月份不同的数据落到不同的物理数据库表中
- 在三个物理节点数据库上分别创建两个库 db1和 db2
create database db1;
create database db2;
- 连接 MyCAT
mysql -utest -ptest -h127.0.0.1 -P8066 -DTESTDB
- 通过 MyCAT来创建数据库
travelrecord
create table travelrecord (id bigint not null primary key,city varchar(100),create_date DATE);
- 通过 MyCAT来往
travelrecord表中插入两条数据
insert into travelrecord(id,city,create_date) values(1,'NanJing','2018-11-3');
insert into travelrecord(id,city,create_date) values(2,'BeiJing','2018-12-3');
通过 MyCAT往逻辑库中插入数据
由于插入的这两条记录的 create_date分别是 2018-11-3和 2018-12-3，而我们配的分库分表的规则即是根据 2018-11-01这个日期为起始来进行递增的，按照前面我们配的分片规则，理论上这两条记录按照 create_date日期字段的不同，应该分别插入到 hostM1的 db1和 db2两个不同的数据库中。
- 验证一下数据分片的效果
数据分片的效果
由于 hostM1和 hostS1组成了 主-从库 关系，因此刚插入的两条数据也应该相应自动同步到 hostS1的 db1和 db2两个数据库中，不妨也来验证一下：
主从数据库同步也是OK的
读写分离实验
预期实验效果：开启了 MyCAT的读写分离机制后，读写数据操作各行其道，互不干扰
此节实验用到的配置文件 schema.xml 和 rule.xml基本和上面的【分库分表】实验没什么不同，只是我们需要关注一下 schema.xml配置文件中 <dataHost />标签里的 balance字段，它是与读写分离息息相关的配置：
因此我们就需要弄清楚 <dataHost /> 标签中 balance参数的含义：
-
balance="0"：不开启读写分离机制，即读请求仅分发到 writeHost上 -
balance="1"：读请求随机分发到当前 writeHost对应的 readHost和 standby writeHost上 -
balance="2"：读请求随机分发到当前 dataHost内所有的 writeHost / readHost上 -
balance="3"：读请求随机分发到当前 writeHost对应的 readHost上
我们验证一下 balance="1"的情况，即开启读写分离机制，且读请求随机分发到当前 writeHost对应的 readHost和 standby writeHost上，而对于本文来讲，也即：hostS1 和 hostM2 上
我们来做两次数据表的 SELECT读操作：
mysql> select * from travelrecord limit 6;
+----+----------+-------------+
| id | city | create_date |
+----+----------+-------------+
| 3 | TianJing | 2018-11-04 |
| 5 | ShenYang | 2018-11-05 |
| 4 | Wuhan | 2018-12-04 |
| 6 | Harbin | 2018-12-05 |
+----+----------+-------------+
4 rows in set (0.08 sec)
mysql> select * from travelrecord limit 6;
+----+---------+-------------+
| id | city | create_date |
+----+---------+-------------+
| 2 | BeiJing | 2018-12-03 |
| 8 | WuXi | 2018-12-06 |
| 1 | NanJing | 2018-11-03 |
| 7 | SuZhou | 2018-11-06 |
+----+---------+-------------+
4 rows in set (0.01 sec)
然后我们取出 mycat.log日志查看一下具体详情，我们发现第一次 select读操作分发到了 hostM2上：
第一次 select读操作分发到了 hostM2上
而第二次 select读操作分发到了 hostS1上：
第二次 select读操作分发到了 hostS1上
主备切换实验
预期实验效果：开启 MyCAT的主备机制后，当主库宕机时，自动切换到备用机进行操作
关于主备切换，则需要弄清楚 <dataHost /> 标签中 switchType参数的含义：
-
switchType="-1"：不自动切换主备数据库 -
switchType="1"：自动切换主备数据库 -
switchType="2"：基于MySQL主从复制的状态来决定是否切换，需修改heartbeat语句：show slave status -
switchType="3"：基于Galera（集群多节点复制）的切换机制，需修改heartbeat语句：show status like 'wsrep%'
此处验证一下 Mycat的主备自动切换效果。为此首先我们将 switchType="-1" 设置为 switchType="1"，并重启 MyCat服务：
<dataHost name="testhost" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
在本实验环境中，在 hostM1 和 hostM2均正常时，默认写数据时是写到 hostM1的
- 接下来手动停止 hostM1 上的 MySQL数据库来模拟 hostM1 宕机：
systemctl stop mysqld.service
接下来再通过 MyCat插入如下两条数据：
insert into travelrecord(id,city,create_date) values(3,'TianJing','2018-11-4');
insert into travelrecord(id,city,create_date) values(4,'Wuhan','2018-12-4');
效果如下：
hostM1宕机后，备用hostM2升级为主写节点
- 此时，我们恢复 hostM1，但接下来的数据写入依然进入 hostM2
insert into travelrecord(id,city,create_date) values(5,'ShenYang','2018-11-5');
insert into travelrecord(id,city,create_date) values(6,'Harbin','2018-12-5');
虽然hostM1恢复，但依然不是主写节点
- 接下来手动让 hostM2宕机，看 hostM1 是否能升级为主写节点
再插入两条数据：
insert into travelrecord(id,city,create_date) values(7,'SuZhou','2018-11-6');
insert into travelrecord(id,city,create_date) values(8,'WuXi','2018-12-6');
hostM2宕机后，hostM1再次升级为主写节点
很明显，答案是肯定的
后 记
由于能力有限，若有错误或者不当之处，还请大家批评指正，一起学习交流！
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