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Mycat 学习笔记

2022-03-28 分类：野生技术 阅读(283) 评论(0)

概述

1. Mycat 是什么？

Mycat 是数据库中间件，连接 Java 应用程序和数据库，它的作用如下：

  • 读写分离

  • 数据分片：垂直拆分（分库）、水平拆分（分表）、垂直+水平拆分（分库分表）

  • 多数据源整合

2. Mycat 原理

Mycat 拦截了用户发送过来的 SQL 语句，首先对 SQL 语句进行特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将该 SQL 发送到真实的数据库，并处理返回的结果，再返回给用户

Mycat 安装启动

1. 安装

在 Mycat官网 下载压缩包，拷贝到 Linux 并解压

tar -vxzf Mycat-server-1.6.7.6-release-20220221174943-linux.tar.gz

Mycat 有三个配置文件：

  • schema.xml：定义逻辑库，表、分片节点等内容
  • rule.xml：定义分片规则
  • server.xml：定义用户以及系统相关变量，如端口等

修改配置文件server.xml，修改用户信息，与 MySQL 区分，如下：

…
<user name=\"mycat\">
	<property name=\"password\">123456</property>
	<property name=\"schemas\">TESTDB</property>
</user>
…

修改配置文件 schema.xml，如下：

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

        <schema name=\"MYCAT_TEST_DB\" checkSQLschema=\"true\" sqlMaxLimit=\"100\" randomDataNode=\"dn1\" dataNode=\"dn1\"></schema>

        <dataNode name=\"dn1\" dataHost=\"host1\" database=\"mycat_test_db\" />
        <dataHost name=\"host1\" maxCon=\"1000\" minCon=\"10\" balance=\"0\"
                          writeType=\"0\" dbType=\"mysql\" dbDriver=\"jdbc\" switchType=\"1\"  slaveThreshold=\"100\">
                <heartbeat>select user()</heartbeat>
                <writeHost host=\"hostM1\" url=\"jdbc:mysql://localhost:3306\" user=\"root\" password=\"123\">
                        <readHost host=\"hostS1\" url=\"jdbc:mysql://localhost:3307\" user=\"root\" password=\"123\"/>
                </writeHost>
        </dataHost>
</mycat:schema>

接下来启动程序，有两种方式：

  • 控制台启动：mycat/bin 目录下执行 ./mycat console

  • 后台启动：mycat/bin 目录下 ./mycat start

2. 登录

登录后台管理窗口，此登录方式用于管理维护 Mycat

mysql -umycat -p123456 -P 9066 -h localhost

登录数据窗口，此登录方式用于通过 Mycat 查询数据

mysql -umycat -p123456 -P 8066 -h localhost

Mycat 搭建读写分离

通过 Mycat 和 MySQL 的主从复制配合搭建数据库的读写分离，实现 MySQL 的高可用性

1. 主从复制原理

  1. 主库的更新事件（update、insert、delete）被写到 binlog
  2. 主库创建一个 binlog dump thread，把 binlog 的内容发送到从库
  3. 从库启动并发起连接，连接到主库
  4. 从库启动之后，创建一个 I/O 线程，读取主库传过来的 binlog 内容并写入到 relay log
  5. 从库启动之后，创建一个 SQL 线程，从 relay log 里面读取内容，从 Exec_Master_Log_Pos 位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到 slave 的 db

1. 一主一从

一个主机用于处理所有写请求，一台从机负责所有读请求，架构图如下：

设置主机配置，修改配置文件：vim /etc/my.cnf

# 主服务器唯一ID
server-id=1
# 启用二进制日志
log-bin=mysql-bin
# 设置不要复制的数据库(可设置多个)
binlog-ignore-db=mysql
binlog-ignore-db=information_schema
# 设置需要复制的数据库
binlog-do-db=需要复制的主数据库名字
# 设置logbin格式
binlog_format=STATEMENT

binlog 有三种格式：

  • Statement：Statement 模式只记录执行的 SQL，不需要记录每一行数据的变化，因此极大的减少了 binlog 的日志量，避免了大量的 IO 操作，提升了系统的性能。但是，正是由于 Statement 模式只记录 SQL，而如果一些 SQL 中包含了函数，那么可能会出现执行结果不一致的情况。比如说 uuid() 函数，每次执行的时候都会生成一个随机字符串，在 master 中记录了 uuid，当同步到 slave 之后，再次执行，就得到另外一个结果了
  • Row：Row 格式不记录 SQL 语句上下文相关信息，仅仅只需要记录某一条记录被修改成什么样子了。Row 格式的日志内容会非常清楚地记录下每一行数据修改的细节，这样就不会出现 Statement 中存在的那种数据无法被正常复制的情况。不过 Row 格式也有一个很大的问题，那就是日志量太大了，特别是批量 update、整表 delete、alter 表等操作，由于要记录每一行数据的变化，此时会产生大量的日志，大量的日志也会带来 IO 性能问题
  • Mixed：在 Mixed 模式下，系统会自动判断该用 Statement 还是 Row，一般的语句修改使用 Statement 格式保存 binlog；对于一些 Statement 无法准确完成主从复制的操作，则采用 Row 格式保存 binlog

设置从机配置，修改配置文件：vim /etc/my.cnf

#从服务器唯一ID
server-id=2
#启用中继日志
relay-log=mysql-relay

主机、从机重启 MySQL 服务，并关闭防火墙

在主机上建立帐户并授权 slave

# 在主机 MySQL 里执行授权命令
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO \'slave\'@\'%\' IDENTIFIED BY \'123123\';

查询 master 的状态，记录下 File 和 Position 的值，执行完此步骤后不要再操作主服务器 MySQL，防止主服务器状态值变化

在从机上配置需要复制的主机

# 复制主机的命令
CHANGE MASTER TO MASTER_HOST=\'主机的IP地址\',
MASTER_USER=\'slave\',
MASTER_PASSWORD=\'123123\',
MASTER_LOG_FILE=\'mysql-bin.具体数字\',MASTER_LOG_POS=具体值;
# 启动从服务器复制功能
start slave;
# 查看从服务器状态
show slave status\\G;
# 停止从服务复制功能
stop slave;
# 重启主机
reset master;

下面两个参数都是 Yes，则说明主从配置成功

Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: Yes

2. 双主双从

一个主机 m1 用于处理所有写请求，它的从机 s1 和另一台主机 m2 还有它的从机 s2 负责所有读请 求。当 m1 主机宕机后，m2 主机负责写请求，m1、m2 互为备机，架构图如下：

设置双主机配置：Master1 和 Master2

#主服务器唯一ID
server-id=1
#启用二进制日志
log-bin=mysql-bin
# 设置不要复制的数据库(可设置多个)
binlog-ignore-db=mysql
binlog-ignore-db=information_schema
#设置需要复制的数据库
binlog-do-db=需要复制的主数据库名字
#设置logbin格式
binlog_format=STATEMENT
# 在作为从数据库的时候，有写入操作也要更新二进制日志文件
log-slave-updates 
#表示自增长字段每次递增的量，指自增字段的起始值，其默认值是1，取值范围是1 .. 65535
auto-increment-increment=2 
# 表示自增长字段从哪个数开始，指字段一次递增多少，他的取值范围是1 .. 65535
auto-increment-offset=1

#主服务器唯一ID
server-id=3
#启用二进制日志
log-bin=mysql-bin
# 设置不要复制的数据库(可设置多个)
binlog-ignore-db=mysql
binlog-ignore-db=information_schema
#设置需要复制的数据库
binlog-do-db=需要复制的主数据库名字
#设置logbin格式
binlog_format=STATEMENT
# 在作为从数据库的时候，有写入操作也要更新二进制日志文件
log-slave-updates 
#表示自增长字段每次递增的量，指自增字段的起始值，其默认值是1，取值范围是1 .. 65535
auto-increment-increment=2 
# 表示自增长字段从哪个数开始，指字段一次递增多少，他的取值范围是1 .. 65535
auto-increment-offset=2

双主机配置：Slave1 和 Slave2

#从服务器唯一ID
server-id=2
#启用中继日志
relay-log=mysql-relay

#从服务器唯一ID
server-id=4
#启用中继日志
relay-log=mysql-relay

双主机、双从机重启 mysql 服务，并且关闭防火墙

在两台主机上建立帐户并授权 slave

# 在主机MySQL里执行授权命令
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO \'slave\'@\'%\' IDENTIFIED BY \'123123\';

查询 master 的状态，分别记录下 File 和 Position 的值，执行完此步骤后不要再操作主服务器 MySQL，防止主服务器状态值变化

在从机上配置需要复制的主机，Slava1 复制 Master1，Slava2 复制 Master2，以及主机 Master2 的复制 Master1

# 复制主机的命令
CHANGE MASTER TO MASTER_HOST=\'主机的IP地址\',
MASTER_USER=\'slave\',
MASTER_PASSWORD=\'123123\',
MASTER_LOG_FILE=\'mysql-bin.具体数字\',MASTER_LOG_POS=具体值;

3. 读写分离

修改 Mycat 的配置文件 schema.xml，配置对应的读写机，修改的 balance 属性，通过此属性配置读写分离的负载均衡类型，目前的取值有四种：

  • balance=\"0\"： 不开启读写分离机制，所有读操作都发送到当前可用的 writeHost 上
  • balance=\"1\"： 全部的 readHost 与 stand by writeHost 参与 select 语句的负载均衡，简单的说，当双主双从模式（M1->S1，M2->S2，并且 M1 与 M2 互为主备），正常情况下，M2,S1,S2 都参与 select 语句的负载均衡
  • balance=\"2\"： 所有读操作都随机的在 writeHost、readhost 上分发
  • balance=\"3\"： 所有读请求随机的分发到 readhost 执行，writerHost 不负担读压力

其他配置参数如下：

  • writeType=\"0\"：所有写操作发送到配置的第一个writeHost，第一个挂了切到还生存的第二个
  • writeType=\"1\"：所有写操作都随机的发送到配置的 writeHost，1.5 以后废弃不推荐

writeHost 以重新启动后以切换后的为准，切换记录在配置文件 dnindex.properties 中，设置参数switchType=\"1\"：

  • 1 默认值，自动切换
  • -1 表示不自动切换
  • 2 基于 MySQL 主从同步的状态决定是否切换

垂直分库

一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同 的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面

1. 分库原则

由于在两台主机上的两个数据库中的表不能关联查询，所以有紧密关联关系的表应该在一个库里，相互没有关联关系的表可以分到不同的库里

2. 分库实现

假设现有四张表

# 客户表 rows:20w
CREATE TABLE customer(
 id INT AUTO_INCREMENT,
 NAME VARCHAR(200),
 PRIMARY KEY(id)
);

# 订单表 rows:600w
CREATE TABLE orders(
 id INT AUTO_INCREMENT,
 order_type INT,
 customer_id INT,
 amount DECIMAL(10,2),
 PRIMARY KEY(id)
);

# 订单详细表 rows:600w
CREATE TABLE orders_detail(
 id INT AUTO_INCREMENT,
 detail VARCHAR(2000),
 order_id INT,
 PRIMARY KEY(id)
);

# 订单状态字典表 rows:20w
CREATE TABLE dict_order_type(
 id INT AUTO_INCREMENT,
 order_type VARCHAR(200),
 PRIMARY KEY(id)
);

客户表分在一个数据库，另外三张都需要关联查询，所有分在另外一个数据库

修改 schema 配置文件

...
<schema name=\"TESTDB\" checkSQLschema=\"false\" sqlMaxLimit=\"100\" dataNode=\"dn1\">
    <table name=\"customer\" dataNode=\"dn2\" ></table>
</schema>
<dataNode name=\"dn1\" dataHost=\"host1\" database=\"orders\" />
<dataNode name=\"dn2\" dataHost=\"host2\" database=\"orders\" />
<dataHost name=\"host1\" 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=\"192.168.140.128:3306\" user=\"root\" password=\"123123\"></writeHost>
</dataHost>
<dataHost name=\"host2\" 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=\"hostM2\" url=\"192.168.140.127:3306\" user=\"root\" password=\"123123\"></writeHost>
</dataHost>

在数据节点 dn1、dn2 上分别创建数据库 orders

访问 Mycat 进行分库，切换到 TESTDB，创建对应的四张表，在对应节点查看表信息，可以看到成功分库

水平分表

相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中 包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中

1. 分表实现

以 orders 表为例，可以根据不同的字段进行分表：

  • id（主键、或创建时间）：查询订单注重时效，历史订单被查询的次数少，如此分片会造成一个节点访问多，一个访问少，不平均
  • customer_id（客户 id）：根据客户 id 去分，两个节点访问平均，一个客户的所有订单都在同一个节点

修改配置文件 schema.xml，为 orders 表设置数据节点为 dn1、dn2，并指定分片规则为 mod_rule（自定义的名字）

...
<schema name=\"TESTDB\" checkSQLschema=\"false\" sqlMaxLimit=\"100\" dataNode=\"dn1\">
    <table name=\"customer\" dataNode=\"dn2\" ></table>
    <table name=\"orders\" dataNode=\"dn1,dn2\" rule=\"mod_rule\" ></table>
</schema>
...

修改配置文件 rule.xml，在 rule 配置文件里新增分片规则 mod_rule，并指定规则适用字段为 customer_id，指定分片算法 mod-long（对字段求模运算），customer_id 对两个节点求模，根据结果分片

<tableRule name=\"mod_rule\">
    <rule>
        <columns>customer_id</columns>
        <algorithm>mod-long</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
...
<function name=\"mod-long\" class=\"io.mycat.route.function.PartitionByMod\">
    <!-- 表示有两个节点 -->
    <property name=\"count\">2</property>
</function>

在数据节点 dn2 上建 orders 表，重启 Mycat，让配置生效，访问 Mycat 实现分片

# 在 mycat 里向 orders 表插入数据，INSERT 字段不能省略
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES (1,101,100,100100);
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(2,101,100,100300);
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(3,101,101,120000);
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(4,101,101,103000);
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(5,102,101,100400);
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(6,102,100,100020);

2. 分片的关联查询

2.1 ER 表

Orders 订单表已经进行分表操作了，和它关联的 orders_detail 订单详情表如果需要进行 join 查询，那也要对 orders_detail 也要进行分片操作，原理如下：

Mycat 借鉴了 NewSQL 领域的新秀 Foundation DB 的设计思路，Foundation DB 创新性的提出了 Table Group 的概念，其将子表的存储位置依赖于主表，并且物理上紧邻存放，因此彻底解决了 JION 的效率和性能问 题，根据这一思路，提出了基于 E-R 关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上

修改 schema.xml 配置文件

<table name=\"orders\" dataNode=\"dn1,dn2\" rule=\"mod_rule\" >
    <childTable name=\"orders_detail\" primaryKey=\"id\" joinKey=\"order_id\" parentKey=\"id\" />
</table>

在 dn2 创建 orders_detail 表，重启 Mycat，访问 Mycat 向 orders_detail 表插入数

INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) values(1,\'detail1\',1);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(2,\'detail1\',2);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(3,\'detail1\',3);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(4,\'detail1\',4);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(5,\'detail1\',5);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(6,\'detail1\',6);
# 在mycat、dn1、dn2中运行两个表join语句
Select o.*,od.detail from orders o inner join orders_detail od on o.id=od.order_id;
2.2 全局表

在分片的情况下，当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间的关联，就成了比较棘手的问题，考虑到字典表具有以下几个特性：

  • 变动不频繁
  • 数据量总体变化不大
  • 数据规模不大，很少有超过数十万条记录

鉴于此，Mycat 定义了一种特殊的表，称之为全局表，全局表具有以下特性：

  • 全局表的插入、更新操作会实时在所有节点上执行，保持各个分片的数据一致性
  • 全局表的查询操作，只从一个节点获取
  • 全局表可以跟任何一个表进行 JOIN 操作

将字典表或者符合字典表特性的一些表定义为全局表，可以很好的解决了数据 JOIN 的难题

修改 schema.xml 配置文件

...
<table name=\"orders\" dataNode=\"dn1,dn2\" rule=\"mod_rule\" >
    <childTable name=\"orders_detail\" primaryKey=\"id\" joinKey=\"order_id\" parentKey=\"id\" />
</table>
<table name=\"dict_order_type\" dataNode=\"dn1,dn2\" type=\"global\" ></table>
...

在 dn2 创建 dict_order_type 表，重启 Mycat，访问 Mycat 向 dict_order_type 表插入数据

INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(101,\'type1\');
INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(102,\'type2\');

3. 常用的分片规则

3.1 取模

此规则为对分片字段求摸运算，也是水平分表最常用规则。上述对 orders 表就采用了此规则

3.2 分片枚举

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，而全国省份区县固定的，这类业务使用本条规则

修改 schema.xml 配置文件

<table name=\"orders_ware_info\" dataNode=\"dn1,dn2\" rule=\"sharding_by_intfile\" ></table>

修改 rule.xml 配置文件

<tableRule name=\"sharding_by_intfile\">
    <rule>
        <columns>areacode</columns>
        <algorithm>hash-int</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
...
<function name=\"hash-int\" class=\"io.mycat.route.function.PartitionByFileMap\">
    <property name=\"mapFile\">partition-hash-int.txt</property>
    <property name=\"type\">1</property>
    <property name=\"defaultNode\">0</property>
</function>

参数说明如下：

  • columns：分片字段
  • algorithm：分片函数
  • mapFile：标识配置文件名称
  • type：0 为 int 型，非 0 为 String
  • defaultNode：默认节点，小于 0 表示不设置默认节点，大于等于 0 表示设置默认节点，设置默认节点如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点，如不设置不识别就报错

修改 partition-hash-int.txt 配置文件

110=0
120=1

重启 Mycat，访问 Mycat 创建表

# 订单归属区域信息表
CREATE TABLE orders_ware_info
(
    `id` INT AUTO_INCREMENT comment \'编号\',
    `order_id` INT comment \'订单编号\',
    `address` VARCHAR(200) comment \'地址\',
    `areacode` VARCHAR(20) comment \'区域编号\',
    PRIMARY KEY(id)
);
# 插入数据
INSERT INTO orders_ware_info(id, order_id,address,areacode) VALUES (1,1,\'北京\',\'110\');
INSERT INTO orders_ware_info(id, order_id,address,areacode) VALUES (2,2,\'天津\',\'120\');
3.3 范围约定

此分片适用于，提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片

修改 schema.xml 配置文件

<table name=\"payment_info\" dataNode=\"dn1,dn2\" rule=\"auto_sharding_long\" ></table>

修改 rule.xml 配置文件

<tableRule name=\"auto_sharding_long\">
    <rule>
        <columns>order_id</columns>
        <algorithm>rang-long</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
...
<function name=\"rang-long\" class=\"io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong\">
    <property name=\"mapFile\">autopartition-long.txt</property>
    <property name=\"defaultNode\">0</property>
</function>

参数说明如下：

  • columns：分片字段
  • algorithm：分片函数
  • mapFile：标识配置文件名称
  • defaultNode：默认节点，小于 0 表示不设置默认节点，大于等于 0 表示设置默认节点，设置默认节点如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点，如不设置不识别就报错

修改 autopartition-long.txt 配置文件

0-102=0
103-200=1

重启 Mycat，访问 Mycat 创建表

# 支付信息表 
CREATE TABLE payment_info
(
    `id` INT AUTO_INCREMENT comment \'编号\',
    `order_id` INT comment \'订单编号\',
    `payment_status` INT comment \'支付状态\',
    PRIMARY KEY(id)
);
# 插入数据
INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (1,101,0);
INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (2,102,1);
INSERT INTO payment_info (id,order_id ,payment_status) VALUES (3,103,0);
INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (4,104,1);
3.4 按日期（天）分片

此规则为按天分片，设定时间格式、范围

修改 schema.xml 配置文件

<table name=\"login_info\" dataNode=\"dn1,dn2\" rule=\"sharding_by_date\" ></table>

修改 rule.xml 配置文件

<tableRule name=\"sharding_by_date\">
    <rule>
        <columns>login_date</columns>
        <algorithm>shardingByDate</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
...
<function name=\"shardingByDate\" class=\"io.mycat.route.function.PartitionByDate\">
    <property name=\"dateFormat\">yyyy-MM-dd</property>
    <property name=\"sBeginDate\">2019-01-01</property>
    <property name=\"sEndDate\">2019-01-04</property>
    <property name=\"sPartionDay\">2</property>
</function>

参数说明如下：

  • columns：分片字段
  • algorithm：分片函数
  • dateFormat：日期格式
  • sBeginDate：开始日期
  • sEndDate：结束日期，代表数据达到了这个日期的分片后循环从开始分片插入
  • sPartionDay：分区天数，即默认从开始日期算起，分隔两天一个分区

重启 Mycat，访问 Mycat 创建表

# 用户信息表 
CREATE TABLE login_info
(
    `id` INT AUTO_INCREMENT comment \'编号\',
    `user_id` INT comment \'用户编号\',
    `login_date` date comment \'登录日期\',
    PRIMARY KEY(id)
); 
# 插入数据
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (1,101,\'2019-01-01\');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (2,102,\'2019-01-02\');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (3,103,\'2019-01-03\');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (4,104,\'2019-01-04\');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (5,103,\'2019-01-05\');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (6,104,\'2019-01-06\');

4. 全局序列

在实现分库分表的情况下，数据库自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。为此，Mycat 提供了全局 sequence，并且提供了包含本地配置和数据库配置等多种实现方式

4.1 本地文件

此方式 Mycat 将 sequence 配置到文件中，当使用到 sequence 中的配置后，Mycat 会取 classpath 中的 sequence_conf.properties 文件中 sequence 当前的值

  • 优点：本地加载，读取速度较快
  • 缺点：抗风险能力差，Mycat 所在主机宕机后，无法读取本地文件
4.2 数据库方式

利用数据库一个表来进行计数累加。但是并不是每次生成序列都读写数据库，这样效率太低。Mycat 会预加载一部分号段到 Mycat 的内存中，这样大部分读写序列都是在内存中完成的。如果内存中的号段用完了 Mycat 会再向数据库要一次

建库序列脚本如下：

#在 dn1 上创建全局序列表
CREATE TABLE MYCAT_SEQUENCE (NAME VARCHAR(50) NOT NULL,current_value INT NOT
NULL,increment INT NOT NULL DEFAULT 100, PRIMARY KEY(NAME)) ENGINE=INNODB;
# 创建全局序列所需函数
DELIMITER $$ 
CREATE FUNCTION mycat_seq_currval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64)
DETERMINISTIC 
BEGIN
DECLARE retval VARCHAR(64);
SET retval=\"-999999999,null\";
SELECT CONCAT(CAST(current_value AS CHAR),\",\",CAST(increment AS CHAR)) INTO retval FROM
MYCAT_SEQUENCE WHERE NAME = seq_name;
RETURN retval;
END $$
DELIMITER ;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION mycat_seq_setval(seq_name VARCHAR(50),VALUE INTEGER) RETURNS 
VARCHAR(64)
DETERMINISTIC
BEGIN
UPDATE MYCAT_SEQUENCE
SET current_value = VALUE
WHERE NAME = seq_name;
RETURN mycat_seq_currval(seq_name);
END $$
DELIMITER ;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION mycat_seq_nextval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64) 
DETERMINISTIC
BEGIN
UPDATE MYCAT_SEQUENCE
SET current_value = current_value + increment WHERE NAME = seq_name;
RETURN mycat_seq_currval(seq_name);
END $$
DELIMITER ;
# 初始化序列表记录
INSERT INTO MYCAT_SEQUENCE(NAME,current_value,increment) VALUES (\'ORDERS\', 400000,
100);

修改 sequence_db_conf.properties 的配置：vim sequence_db_conf.properties

# 意思是 ORDERS 这个序列在 dn1 这个节点上
ORDERS=dn1

修改 server.xml

<property name=\"sequnceHandlerType\">1</property>

全局序列类型：

  • 0：本地文件
  • 1：数据库方式
  • 2：时间戳方式

重启 Mycat，登录 Mycat，插入数据

insert into orders(id,amount,customer_id,order_type) values(next value for MYCATSEQ_ORDERS,1000,101,102);
4.3 时间戳方式

全局序列 ID = 64 位二进制(42(毫秒) + 5(机器 ID) + 5(业务编码) + 12(重复累加) 换算成十进制为 18 位数的 long 类型，每毫秒可以并发 12 位二进制的累加

  • 优点：配置简单
  • 缺点：18 位 ID 过长
4.4 自主生成全局序列

在 Java 项目里自己生成全局序列，可以利用 redis 的单线程原子性 incr 来生成序列

Mycat 高可用

在实际项目中，Mycat 服务也需要考虑高可用性，如果 Mycat 所在服务器出现宕机，或 Mycat 服务故障，需要有备机提供服务，需要考虑 Mycat 集群

1. 高可用方案

我们可以使用 HAProxy + Keepalived 配合两台 Mycat 搭起 Mycat 集群，实现高可用性。HAProxy 实现了 MyCat 多节点的集群高可用和负载均衡，而 HAProxy 自身的高可用则可以通过 Keepalived 来实现

编号 角色 IP 地址 机器名
1 Mycat1 192.168.140.128 host79
2 Mycat2 192.168.140.127 host80
3 HAProxy（master） 192.168.140.126 host81
4 Keepalived（master） 192.168.140.125 host82
5 HAProxy（backup） 192.168.140.124 host83
6 Keepalived（backup） 192.168.140.123 host84

2. HAProxy 安装配置

下载 HAProxy 安装包并解压，进入解压后的目录，查看内核版本，进行编译

# 查看内核版本
uname -r
# 进行编译
# ARGET=linux310 内核版本,如:3.10.0-514.el7,此时该参数就为linux310
# ARCH=x86_64，系统位数；
# PREFIX=/usr/local/haprpxy 为 haprpxy 安装路径
make TARGET=linux310 PREFIX=/usr/local/haproxy ARCH=x86_64
# 编译完成后进行安装
make install PREFIX=/usr/local/haproxy
# 安装完成后，创建目录和 HAProxy 配置文件
mkdir -p /usr/data/haproxy/
vim /usr/local/haproxy/haproxy.conf

向配置文件中插入以下配置信息并保存

global
    log 127.0.0.1 local0
    #log 127.0.0.1 local1 notice
    #log loghost local0 info
    maxconn 4096
    chroot /usr/local/haproxy
    pidfile /usr/data/haproxy/haproxy.pid
    uid 99
    gid 99
    daemon
    #debug
    #quiet
defaults
    log global
    mode tcp
    option abortonclose
    option redispatch
    retries 3
    maxconn 2000
    timeout connect 5000
    timeout client 50000
    timeout server 50000
listen proxy_status 
	bind :48066
		mode tcp
        balance roundrobin
        server mycat_1 192.168.140.128:8066 check inter 10s
        server mycat_2 192.168.140.127:8066 check inter 10s
frontend admin_stats 
	bind :7777
        mode http
        stats enable
        option httplog
        maxconn 10
        stats refresh 30s
        stats uri /admin
        stats auth admin:123123
        stats hide-version
        stats admin if TRUE

启动验证

# 启动HAProxy
/usr/local/haproxy/sbin/haproxy -f /usr/local/haproxy/haproxy.conf
# 查看 HAProxy 进程
ps -ef|grep haproxy

打开浏览器访问 http://192.168.140.125:7777/admin，在弹出框输入用户名：admin，密码：123123

通过 HAProxy 访问 Mycat

mysql -umycat -p123456 -h 192.168.140.126 -P 48066

3. KeepAlive 安装配置

下载 KeepAlive 安装包并解压，进入解压后的目录

# 安装依赖插件
yum install -y gcc openssl-devel popt-devel
# 进入解压后的目录进行配置和编译
cd /usr/local/src/keepalived-1.4.2
./configure --prefix=/usr/local/keepalived
# 编译完成后进行安装
make && make install
# 运行前配置
cp /usr/local/src/keepalived-1.4.2/keepalived/etc/init.d/keepalived /etc/init.d/
mkdir /etc/keepalived
cp /usr/local/keepalived/etc/keepalived/keepalived.conf /etc/keepalived/
cp /usr/local/src/keepalived-1.4.2/keepalived/etc/sysconfig/keepalived /etc/sysconfig/
cp /usr/local/keepalived/sbin/keepalived /usr/sbin/

修改配置文件：vim /etc/keepalived/keepalived.conf

# 修改内容如下
! Configuration File for keepalived

global_defs {
	notification_email {
		xlcocoon@foxmail.com
    }
    notification_email_from keepalived@showjoy.com
    smtp_server 127.0.0.1
    smtp_connect_timeout 30
    router_id LVS_DEVEL
    vrrp_skip_check_adv_addr
    vrrp_garp_interval 0
    vrrp_gna_interval 0
}

vrrp_instance VI_1 {
	# 主机配 MASTER,备机配 BACKUP
	state MASTER
	# 所在机器网卡
	interface ens33
	virtual_router_id 51
	# 数值越大优先级越高
    priority 100
    advert_int 1
    authentication {
    	auth_type PASS
    	auth_pass 1111
 	}
	virtual_ipaddress {
	# 虚拟IP
 		192.168.140.200
 	}
}

virtual_server 192.168.140.200 48066 {
    delay_loop 6
    lb_algo rr
    lb_kind NAT
    persistence_timeout 50
    protocol TCP
    real_server 192.168.140.125 48066 {
    	weight 1
     	TCP_CHECK {
     		connect_timeout 3
     		retry 3
     		delay_before_retry 3
     	}
    }
    real_server 192.168.140.126 48600 {
 		weight 1
 		TCP_CHECK {
 			connect_timeout 3
 			nb_get_retry 3
 			delay_before_retry 3
 		}
 	}
}

启动验证

service keepalived start

登录验证

mysql -umycat -p123456 -h 192.168.140.200 -P 48066

Mycat 安全设置

1. 权限配置

1.1 user 标签权限控制

Mycat 对于中间件的连接控制并没有做太复杂的控制，只做了中间件逻辑库级别的读写权限控制，通过 server.xml 的 user 标签进行配置

# server.xml配置文件user部分
<user name=\"mycat\">
    <property name=\"password\">123456</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>

配置说明：

  • name：应用连接中间件逻辑库的用户名
  • password：该用户对应的密码
  • TESTDB：应用当前连接的逻辑库中所对应的逻辑表，schemas 中可以配置一个或多个
  • readOnly：应用连接中间件逻辑库所具有的权限，true 为只读，false 为读写都有，默认为 false
1.2 privileges 标签权限控制

在 user 标签下的 privileges 标签可以对逻辑库（schema）、表（table）进行精细化的 DML 权限控制

privileges 标签下的 check 属性，如为 true 开启权限检查，为 false 不开启，默认为 false。由于 Mycat 一个用户的 schemas 属性可配置多个逻辑库（schema），所以 privileges 的下级节点 schema 节点同样可配置多个，对多库多表进行细粒度的 DML 权限控制

# server.xml配置文件privileges部分
# 配置orders表没有增删改查权限
<user name=\"mycat\">
    <property name=\"password\">123456</property>
    <property name=\"schemas\">TESTDB</property>
 	<!-- 表级 DML 权限设置 -->
	<privileges check=\"true\">
		<schema name=\"TESTDB\" dml=\"1111\" >
			<table name=\"orders\" dml=\"0000\"></table>
			<!--<table name=\"tb02\" dml=\"1111\"></table>-->
		</schema>
	</privileges>
</user>

配置说明：

DML 权限 增加（insert） 更新（update） 查询（select） 删除（select）
0000 禁止 禁止 禁止 禁止
0010 禁止 禁止 可以 禁止
1110 可以 禁止 禁止 禁止
1111 可以 可以 可以 可以

2. SQL 拦截

firewall 标签用来定义防火墙，firewall 下 whitehost 标签用来定义 IP 白名单 ，blacklist 用来定义 SQL 黑名单

2.1 白名单
# 配置只有 192.168.140.128 主机可以通过 mycat 用户访问
<firewall>
    <whitehost>
        <host host=\"192.168.140.128\" user=\"mycat\"/>
    </whitehost>
</firewall>
2.2 黑名单

可以通过设置黑名单，实现 Mycat 对具体 SQL 操作的拦截，如增删改查等操作的拦截

# 配置禁止mycat用户进行删除操作
<firewall>
    <whitehost>
        <host host=\"192.168.140.128\" user=\"mycat\"/>
    </whitehost>
    <blacklist check=\"true\">
        <property name=\"deleteAllow\">false</property>
    </blacklist>
</firewall>

可以设置的黑名单 SQL 拦截功能列表

配置项 缺省值 描述
selelctAllow true 是否允许执行 SELECT 语句
deleteAllow true 是否允许执行 DELETE 语句
updateAllow true 是否允许执行 UPDATE 语句
insertAllow true 是否允许执行 INSERT 语句
createTableAllow true 是否允许创建表
setAllow true 是否允许使用 SET 语法
alterTableAllow true 是否允许执行 Alter Table 语句
dropTableAllow true 是否允许修改表
commitAllow true 是否允许执行 commit 操作
rollbackAllow true 是否允许执行 roll back 操作

Mycat 监控工具

1. Mycat-web 简介

Mycat-web 是 Mycat 可视化运维的管理和监控平台，弥补了 Mycat 在监控上的空白。帮 Mycat 分担统计任务和配置管理任务。Mycat-web 引入了 ZooKeeper 作为配置中心，可以管理多个节点。 Mycat-web 主要管理和监控 Mycat 的流量、连接、活动线程和内存等，具备 IP 白名单、邮件告警等模块，还可以统计 SQL 并分析慢 SQL 和高频 SQL 等。为优化 SQL 提供依据。

2. Mycat-web 配置使用

首先安装 Zookeeper，下载安装包并解压，进入 ZooKeeper 解压后的配置目录（conf），复制配置文件并改名

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

进入 ZooKeeper 的命令目录（bin），运行启动命令

./zkServer.sh start

ZooKeeper 服务端口为 2181，查看服务已经启动

netstat -ant | grep 2181

3. Mycat-web 安装

下载安装包并解压，进入解压目录下运行启动命令

./start.sh &

Mycat-web 服务端口为 8082，查看服务已经启动

netstat -ant | grep 8082

通过地址访问服务：http://192.168.140.127:8082/mycat/

先在注册中心配置 ZooKeeper 地址，配置后刷新页面，可以看到配置页面

来源：https://www.cnblogs.com/Yee-Q/p/16065340.html
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