MySQL集群中间件比较
在CentOS8下搭建PXC集群一文中，演示了如何从零开始搭建一个三节点的PXC集群。但是光搭建了PXC集群还不够，因为在实际的企业应用中，可能会存在多个PXC集群，每个集群作为一个数据分片存在。因此，在完整的架构下我们还需要为集群引入数据库中间件，以实现数据分片和负载均衡等功能。
市面上有许多的数据库中间件，这些中间件主要分为两种类型，负载均衡型和数据切分型（通常数据切分型会具备负载均衡功能）：
-
负载均衡型：
- Haproxy
- MySQL - Proxy
-
数据切分型：
- MyCat
- Atlas
- OneProxy
- ProxySQL
负载均衡型中间件的作用：
- 负载均衡提供了请求转发，可以将请求均匀的转发到集群中的各个节点上，降低了单节点的负载
- 使得我们可以充分利用到集群中的各个节点的资源，以发挥集群的性能
数据切分型中间件的作用：
- 按照不同的路由算法分发SQL语句，让不同的分片可以存储不同的数据，这样就形成了数据切分
- 让数据均匀的存储在不同的分片上，避免某一个分片的数据量超过数据库的存储极限。这里的分片指的是一个集群或一个数据库节点
以下是对常见的中间件进行的一个比较：
| 名称 | 是否开源免费 | 负载能力 | 开发语言 | 功能 | 文档 | 普及率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MyCat | 开源免费 | 基于阿里巴巴的Corba中间件重构而来，有高访问量的检验 | Java | 功能全面，有丰富的分片算法以及读写分离、全局主键和分布式事务等功能 | 文档丰富，不仅有官方的《Mycat权威指南》，还有许多社区贡献的文档 | 电信、电商领域均有应用，是国内普及率最高的MySQL中间件 |
| Atlas | 开源免费 | 基于MySQL Proxy，主要用于360产品，有每天承载几十亿次请求的访问量检验 | C语言 | 功能有限，实现了读写分离，具有少量的数据切分算法，不支持全局主键和分布式事务 | 文档较少，只有开源项目文档，无技术社区和出版物 | 普及率低，除了奇虎360外，仅在一些中小型项目在使用，可供参考的案例不多 |
| OneProxy | 分为免费版和企业版 | 基于C语言的内核，性能较好 | C语言 | 功能有限，实现了读写分离，具有少量的数据切分算法，不支持全局主键和分布式事务 | 文档较少，官网不提供使用文档，无技术社区和出版物 | 普及率低，仅仅在一些中小型企业的内部系统中使用过 |
| ProxySQL | 开源免费 | 性能出众，Percona推荐 | C++ | 功能相对丰富，支持读写分离、数据切分、故障转移及查询缓存等 | 文档丰富，有官方文档和技术社区 | 普及率相比于Mycat要低，但已有许多公司尝试使用 |
配置Mycat数据切分
经过上一小节的介绍与比较，可以看出MyCat与ProxySQL是比较理想的数据库中间件。由于MyCat相对于ProxySQL功能更全面，普及率也更高一些，所以这里采用Mycat来做为PXC集群的中间件。关于Mycat的介绍与安装，可以参考我的另一篇Mycat 快速入门，这里就不再重复了。
本小节主要介绍如何配置Mycat的数据切分功能，让Mycat作为前端的数据切分中间件转发SQL请求到后端的PXC集群分片中。因此，这里我搭建了两个PXC集群，每个集群就是一个分片，以及搭建了两个Mycat节点和两个Haproxy节点用于后面组建双机热备。如图：
image.png
各个节点的信息如下表：
| 角色 | Host | IP |
|---|---|---|
| Haproxy-Master | Haproxy-Master | 192.168.190.140 |
| Haproxy-Backup | Haproxy-Backup | 192.168.190.141 |
| Mycat：Node1 | mycat-01 | 192.168.190.136 |
| Mycat：Node2 | mycat-02 | 192.168.190.135 |
| PXC分片-1：Node1 | PXC-Node1 | 192.168.190.132 |
| PXC分片-1：Node2 | PXC-Node2 | 192.168.190.133 |
| PXC分片-1：Node3 | PXC-Node3 | 192.168.190.134 |
| PXC分片-2：Node1 | PXC-Node1 | 192.168.190.137 |
| PXC分片-2：Node2 | PXC-Node2 | 192.168.190.138 |
| PXC分片-2：Node3 | PXC-Node3 | 192.168.190.139 |
在每个分片里创建一个test库，并在该库中创建一张t_user表用作测试，具体的建表SQL如下：
CREATE TABLE `t_user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`username` varchar(20) NOT NULL,
`password` char(36) NOT NULL,
`tel` char(11) NOT NULL,
`locked` char(10) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
完成以上准备后，接着我们开始配置Mycat，如果你对Mycat的配置文件不了解的话，可以参考我另一篇文章：Mycat 核心配置详解，本文就不赘述了。
1、编辑server.xml文件，配置Mycat的访问用户：
<user name="admin" defaultAccount="true">
<property name="password">Abc_123456</property>
<property name="schemas">test</property>
<property name="defaultSchema">test</property>
</user>
2、编辑schema.xml文件，配置Mycat的逻辑库、逻辑表以及集群节点的连接信息：
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<!-- 配置逻辑库 -->
<schema name="test" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" randomDataNode="dn1">
<!-- 配置逻辑表 -->
<table name="t_user" dataNode="dn1,dn2" rule="mod-long"/>
</schema>
<!-- 配置数据分片，每个分片都会有一个索引值，从0开始。例如，dn1索引值为0，dn2的索引值为1，以此类推 -->
<!-- 分片的索引与分片算法有关，分片算法计算得出的值就是分片索引 -->
<dataNode name="dn1" dataHost="pxc-cluster1" database="test" />
<dataNode name="dn2" dataHost="pxc-cluster2" database="test" />
<!-- 配置集群节点的连接信息 -->
<dataHost name="pxc-cluster1" maxCon="1000" minCon="10" balance="2"
writeType="1" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="W1" url="192.168.190.132:3306" user="admin"
password="Abc_123456">
<readHost host="W1-R1" url="192.168.190.133:3306" user="admin" password="Abc_123456"/>
<readHost host="W1-R2" url="192.168.190.134:3306" user="admin" password="Abc_123456"/>
</writeHost>
<writeHost host="W2" url="192.168.190.133:3306" user="admin"
password="Abc_123456">
<readHost host="W2-R1" url="192.168.190.132:3306" user="admin" password="Abc_123456"/>
<readHost host="W2-R2" url="192.168.190.134:3306" user="admin" password="Abc_123456"/>
</writeHost>
</dataHost>
<dataHost name="pxc-cluster2" maxCon="1000" minCon="10" balance="2"
writeType="1" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="W1" url="192.168.190.137:3306" user="admin" password="Abc_123456">
<readHost host="W1-R1" url="192.168.190.138:3306" user="admin" password="Abc_123456"/>
<readHost host="W1-R2" url="192.168.190.139:3306" user="admin" password="Abc_123456"/>
</writeHost>
<writeHost host="W2" url="192.168.190.138:3306" user="admin" password="Abc_123456">
<readHost host="W2-R1" url="192.168.190.137:3306" user="admin" password="Abc_123456"/>
<readHost host="W2-R2" url="192.168.190.138:3306" user="admin" password="Abc_123456"/>
</writeHost>
</dataHost>
</mycat:schema>
3、编辑rule.xml文件，修改mod-long分片算法的求模基数，由于只有两个集群作为分片，所以这里需要将基数改为2：
<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">2</property>
</function>
-
Tips：该分片算法使用表中
id列的值对求模基数进行求模以得出数据分片的索引
完成以上三个文件的配置后，启动Mycat：
[root@mycat-01 ~]# mycat start
Starting Mycat-server...
[root@mycat-01 ~]# more /usr/local/mycat/logs/wrapper.log |grep successfully
# 日志输出了 successfully 代表启动成功
INFO | jvm 1 | 2020/01/19 15:09:02 | MyCAT Server startup successfully. see logs in logs/mycat.log
测试
启动完成后，进入Mycat中执行一条insert语句，测试下是否能将该SQL转发到正确的集群分片上。具体步骤如下：
[root@mycat-01 ~]# mysql -uadmin -P8066 -h127.0.0.1 -p
mysql> use test;
mysql> insert into t_user(id, username, password, tel, locked)
-> values(1, 'Jack', hex(AES_ENCRYPT('123456', 'Test')), '13333333333', 'N');
上面这条insert语句插入的是一条id为1的记录，而我们采用的是对id列求模的分片算法，配置的求模基数为2。因此，根据id的值和求模基数进行求模计算的结果为：1 % 2 = 1。得出来的1就是分片的索引，所以正常情况下Mycat会将该insert语句转发到分片索引为1的集群上。
根据schema.xml文件中的配置，索引为1的分片对应的集群是pxc-cluster2，即第二个PXC集群分片。接下来，我们可以通过对比这两个集群中的数据，以验证Mycat是否按照预期正确地转发了该SQL。
从下图中可以看到，Mycat正确地将该insert语句转发到了第二个分片上，此时第一个分片是没有数据的：
image.png
接着我们再测试当id为2时，Mycat是否能将该SQL转发到第一个分片上。具体的SQL如下：
insert into t_user(id, username, password, tel, locked)
values(2, 'Jon', hex(AES_ENCRYPT('123456', 'Test')), '18888888888', 'N');
测试结果如图：
image.png
在完成以上的测试后，此时在Mycat上是能够查询出所有分片中的数据的：
image.png
常用的四类数据切分算法
主键求模切分
上一小节的示例中，使用的就是主键求模切分，其特点如下：
- 主键求模切分适合用在初始数据很大，但是数据增长不快的场景。例如，地图产品、行政数据、企业数据等。
- 主键求模切分的弊端在于扩展新分片难度大，迁移的数据太多
- 如果需要扩展分片数量，建议扩展后的分片数量是原有分片的2n倍。例如，原本是两个分片，扩展后是四个分片
主键范围切分
- 主键范围切分适合用在数据快速增长的场景
- 容易增加分片，需要有明确的主键列
日期切分
- 日期切分适合用在数据快速增长的场景
- 容易增加分片，需要有明确的日期列
枚举值切分
- 枚举值切分适合用在归类存储数据的场景，适合大多数业务
- 枚举值切分按照某个字段的值（数字）与
mapFile配置的映射关系来切分数据 - 枚举值切分的弊端在于分片存储的数据不够均匀
在Mycat 核心配置详解一文中，也介绍过枚举值切分算法。该算法相对于其他算法来说要用到一个额外的映射文件（mapFile），所以这里就针对该算法的使用进行一个简单的演示。
需求：用户表中有一个存储用户所在区号的列，要求将该列作为分片列，实现让不同区号下的用户数据被分别存储到不同的分片中
1、首先，在Mycat的rule.xml文件中，增加如下配置：
<!-- 定义分片规则 -->
<tableRule name="sharding-by-areafile">
<rule>
<!-- 定义使用哪个列作为分片列 -->
<columns>area_id</columns>
<algorithm>area-int</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<!-- 定义分片算法 -->
<function name="area-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
<!-- 定义mapFile的文件名，位于conf目录下 -->
<property name="mapFile">area-hash-int.txt</property>
</function>
2、在conf目录下创建area-hash-int.txt文件，定义区号与分片索引的对应关系：
[root@mycat-01 /usr/local/mycat]# vim conf/area-hash-int.txt
020=0
0755=0
0757=0
0763=1
0768=1
0751=1
3、配置schema.xml，增加一个逻辑表，并将其分片规则设置为sharding-by-areafile：
<schema name="test" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" randomDataNode="dn1">
<table name="t_user" dataNode="dn1,dn2" rule="mod-long"/>
<table name="t_customer" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-areafile"/>
</schema>
4、进入Mycat中执行热加载语句，该语句的作用可以使Mycat不用重启就能应用新的配置：
[root@mycat-01 ~]# mysql -uadmin -P9066 -h127.0.0.1 -p
mysql> reload @@config_all;
测试
完成以上配置后，我们来建个表测试一下，在所有的集群中创建t_customer表。具体的建表SQL如下：
create table t_customer(
id int primary key,
username varchar(20) not null,
area_id int not null
);
进入Mycat中插入一条area_id为020的记录：
[root@mycat-01 ~]# mysql -uadmin -P8066 -h127.0.0.1 -p
mysql> use test;
mysql> insert into t_customer(id, username, area_id)
-> values(1, 'Jack', 020);
根据映射文件中的配置，area_id为020的数据会被存储到第一个分片中，如下图：
image.png
-
Tips：这里由于
area_id是int类型的，所以前面的0会被去掉
然后再插入一条area_id为0763的记录：
insert into t_customer(id, username, area_id)
values(2, 'Tom', 0763);
根据映射文件中的配置，area_id为0763的数据会被存储到第二个分片中，如下图：
image.png
完成以上测试后，此时在Mycat中应能查询到所有分片中的数据：
image.png
父子表
当有关联的数据存储在不同的分片时，就会遇到表连接的问题，在Mycat中是不允许跨分片做表连接查询的。为了解决跨分片表连接的问题，Mycat提出了父子表这种解决方案。
父子表规定父表可以有任意的切分算法，但与之关联的子表不允许有切分算法，即子表的数据总是与父表的数据存储在一个分片中。父表不管使用什么切分算法，子表总是跟随着父表存储。
例如，用户表与订单表是有关联关系的，我们可以将用户表作为父表，订单表作为子表。当A用户被存储至分片1中，那么A用户产生的订单数据也会跟随着存储在分片1中，这样在查询A用户的订单数据时就不需要跨分片了。如下图所示：
image.png
实践
了解了父子表的概念后，接下来我们看看如何在Mycat中配置父子表。首先，在schema.xml文件中配置父子表关系：
<schema name="test" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" randomDataNode="dn1">
<table name="t_customer" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-areafile">
<!-- 配置子表 -->
<childTable name="t_orders" joinKey="customer_id" parentKey="id"/>
</table>
</schema>
childTable标签说明：
-
joinKey属性：定义子表中用于关联父表的列 -
parentKey属性：定义父表中被关联的列 -
childTable标签内还可以继续添加childTable标签
完成以上配置后，让Mycat重新加载配置文件：
reload @@config_all;
测试
接着在所有分片中创建t_orders表，具体的建表SQL如下：
create table t_orders(
id int primary key,
customer_id int not null,
create_time datetime default current_timestamp
);
现在分片中有两个用户，id为1的用户存储在第一个分片，id为2的用户存储在第二个分片。此时，通过Mycat插入一条订单记录：
insert into t_orders(id, customer_id)
values(1, 1);
由于该订单记录关联的是id为1的用户，根据父子表的规定，会被存储至第一个分片中。如下图：
image.png
同样，如果订单记录关联的是id为2的用户，那么就会被存储至第二个分片中：
insert into t_orders(id, customer_id)
values(2, 2);
测试结果如下：
image.png
由于父子表的数据都是存储在同一个分片，所以在Mycat上进行关联查询也是没有问题的：
image.png
组建双机热备的高可用Mycat集群
前言
在以上小节的示例中，我们可以看到对后端数据库集群的读写操作都是在Mycat上进行的。Mycat作为一个负责接收客户端请求，并将请求转发到后端数据库集群的中间件，不可避免的需要具备高可用性。否则，如果Mycat出现单点故障，那么整个数据库集群也就无法使用了，这对整个系统的影响是十分巨大的。
所以本小节将演示如何去构建一个高可用的Mycat集群，为了搭建Mycat高可用集群，除了要有两个以上的Mycat节点外，还需要引入Haproxy和Keepalived组件。
其中Haproxy作为负载均衡组件，位于最前端接收客户端的请求并将请求分发到各个Mycat节点上，用于保证Mycat的高可用。而Keepalived则用于实现双机热备，因为Haproxy也需要高可用，当一个Haproxy宕机时，另一个备用的Haproxy能够马上接替。也就说同一时间下只会有一个Haproxy在运行，另一个Haproxy作为备用处于等待状态。当正在运行中的Haproxy因意外宕机时，Keepalived能够马上将备用的Haproxy切换到运行状态。
Keepalived是让主机之间争抢同一个虚拟IP（VIP）来实现高可用的，这些主机分为Master和Backup两种角色，并且Master只有一个，而Backup可以有多个。最开始Master先获取到VIP处于运行状态，当Master宕机后，Backup检测不到Master的情况下就会自动获取到这个VIP，此时发送到该VIP的请求就会被Backup接收到。这样Backup就能无缝接替Master的工作，以实现高可用。
引入这些组件后，最终我们的集群架构将演变成这样子：
image.png
安装Haproxy
Haproxy由于是老牌的负载均衡组件了，所以CentOS的yum仓库中自带有该组件的安装包，安装起来就非常简单。安装命令如下：
[root@Haproxy-Master ~]# yum install -y haproxy
配置Haproxy：
[root@Haproxy-Master ~]# vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
# 在文件的末尾添加如下配置项
# 监控界面配置
listen admin_stats
# 绑定的ip及监听的端口
bind 0.0.0.0:4001
# 访问协议
mode http
# URI 相对地址
stats uri /dbs
# 统计报告格式
stats realm Global\ statistics
# 用于登录监控界面的账户密码
stats auth admin:abc123456
# 数据库负载均衡配置
listen proxy-mysql
# 绑定的ip及监听的端口
bind 0.0.0.0:3306
# 访问协议
mode tcp
# 负载均衡算法
# roundrobin：轮询
# static-rr：权重
# leastconn：最少连接
# source：请求源ip
balance roundrobin
# 日志格式
option tcplog
# 需要被负载均衡的主机
server mycat_01 192.168.190.136:8066 check port 8066 weight 1 maxconn 2000
server mycat_02 192.168.190.135:8066 check port 8066 weight 1 maxconn 2000
# 使用keepalive检测死链
option tcpka
由于配置了3306端口用于TCP转发，以及4001作为Haproxy监控界面的访问端口，所以在防火墙上需要开放这两个端口：
[root@Haproxy-Master ~]# firewall-cmd --zone=public --add-port=3306/tcp --permanent
[root@Haproxy-Master ~]# firewall-cmd --zone=public --add-port=4001/tcp --permanent
[root@Haproxy-Master ~]# firewall-cmd --reload
完成以上步骤后，启动Haproxy服务：
[root@Haproxy-Master ~]# systemctl start haproxy
然后使用浏览器访问Haproxy的监控界面，初次访问会要求输入用户名密码，这里的用户名密码就是配置文件中所配置的：
image.png
登录成功后，就会看到如下页面：
image.png
Haproxy的监控界面提供的监控信息也比较全面，在该界面下，我们可以看到每个主机的连接信息及其自身状态。当主机无法连接时，Status一栏会显示DOWN，并且背景色也会变为红色。正常状态下的值则为UP，背景色为绿色。
另一个Haproxy节点也是使用以上的步骤进行安装和配置，这里就不再重复了。
测试Haproxy
Haproxy服务搭建起来后，我们来使用远程工具测试一下能否通过Haproxy正常连接到Mycat。如下：
image.png
连接成功后，在Haproxy上执行一些SQL语句，看看能否正常插入数据和查询数据：
image.png
我们搭建Haproxy是为了让Mycat具备高可用的，所以最后测试一下Mycat是否已具备有高可用性，首先将一个Mycat节点给停掉：
[root@mycat-01 ~]# mycat stop
Stopping Mycat-server...
Stopped Mycat-server.
[root@mycat-01 ~]#
此时，从Haproxy的监控界面中，可以看到mycat_01这个节点已经处于下线状态了：
image.png
现在集群中还剩一个Mycat节点，然后我们到Haproxy上执行一些SQL语句，看看是否还能正常插入数据和查询数据：
image.png
从测试结果可以看到，插入和查询语句依旧是能正常执行的。也就是说即便此时关掉一个Mycat节点整个数据库集群还能够正常使用，说明现在Mycat集群是具有高可用性了。
利用Keepalived实现Haproxy的高可用
实现了Mycat集群的高可用之后，我们还得实现Haproxy的高可用，因为现在的架构已经从最开始的Mycat面向客户端变为了Haproxy面向客户端。
而同一时间只需要存在一个可用的Haproxy，否则客户端就不知道该连哪个Haproxy了。这也是为什么要采用VIP的原因，这种机制能让多个节点互相接替时依旧使用同一个IP，客户端至始至终只需要连接这个VIP。所以实现Haproxy的高可用就要轮到Keepalived出场了，在安装Keepalived之前需要开启防火墙的VRRP协议：
[root@Haproxy-Master ~]# firewall-cmd --direct --permanent --add-rule ipv4 filter INPUT 0 --protocol vrrp -j ACCEPT
[root@Haproxy-Master ~]# firewall-cmd --reload
然后就可以使用yum命令安装Keepalived了，需要注意Keepalived是安装在Haproxy节点上的：
[root@Haproxy-Master ~]# yum install -y keepalived
安装完成后，编辑keepalived的配置文件：
[root@Haproxy-Master ~]# mv /etc/keepalived/keepalived.conf /etc/keepalived/keepalived.conf.bak # 不使用自带的配置文件
[root@Haproxy-Master ~]# vim /etc/keepalived/keepalived.conf
vrrp_instance VI_1 {
state MASTER
interface ens32
virtual_router_id 51
priority 100
advert_int 1
authentication {
auth_type PASS
auth_pass 123456
}
virtual_ipaddress {
192.168.190.100
}
}
配置说明：
-
state MASTER：定义节点角色为master，当角色为master时，该节点无需争抢就能获取到VIP。集群内允许有多个master，当存在多个master时，master之间就需要争抢VIP。为其他角色时，只有master下线才能获取到VIP -
interface ens32：定义可用于外部通信的网卡名称，网卡名称可以通过ip addr命令查看 -
virtual_router_id 51：定义虚拟路由的id，取值在0-255，每个节点的值需要唯一，也就是不能配置成一样的 -
priority 100：定义权重，权重越高就越优先获取到VIP -
advert_int 1：定义检测间隔时间为1秒 -
authentication：定义心跳检查时所使用的认证信息-
auth_type PASS：定义认证类型为密码 -
auth_pass 123456：定义具体的密码
-
-
virtual_ipaddress：定义虚拟IP（VIP），需要为同一网段下的IP，并且每个节点需要一致
完成以上配置后，启动keepalived服务：
[root@Haproxy-Master ~]# systemctl start keepalived
当keepalived服务启动成功，使用ip addr命令可以查看到网卡绑定的虚拟IP：
image.png
另一个节点也是使用以上的步骤进行安装和配置，这里就不再重复了。
测试Keepalived
以上我们完成了Keepalived的安装与配置，最后我们来测试Keepalived服务是否正常可用，以及测试Haproxy是否已具有高可用性。
首先，在其他节点上测试虚拟IP能否正常ping通，如果不能ping通就需要检查配置了。如图，我这里是能正常ping通的：
image.png
常见的虚拟IP ping不通的情况：
- 防火墙配置有误，没有正确开启VRRP协议
- 配置的虚拟IP与其他节点的IP不处于同一网段
- Keepalived配置有误，或Keepalived根本没启动成功
确认能够从外部ping通Keepalived的虚拟IP后，使用Navicat测试能否通过虚拟IP连接到Mycat：
image.png
连接成功后，执行一些语句测试能否正常插入、查询数据：
image.png
到此就基本没什么问题了，最后测试一下Haproxy的高可用性，将其中一个Haproxy节点上的keepalived服务给关掉：
[root@Haproxy-Master ~]# systemctl stop keepalived
然后再次执行执行一些语句测试能否正常插入、查询数据，如下能正常执行代表Haproxy节点已具有高可用性：
image.png
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