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，能够在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下面有若干表，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：
首先是使用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，我们先在对应的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>
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用Mycat，学会数据库读写分离、分表分库
用Mycat，学会数据库读写分离、分表分库
系统开发中，数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化，如：SQL语句优化、代码优化，数据库的处理本身优化也是非常重要的。主从、热备、分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题。Mycat是一个广受好评的数据库中间件，已经在很多产品上进行使用了。希望通过这篇文章的介绍，能学会Mycat的使用。
安装
Mycat官网：http://www.mycat.io/
可以了解下Mycat的背景和应用情况，这样使用起来比较有信心。
Mycat下载地址：http://dl.mycat.io/
官网有个文档，属于详细的介绍，初次入门，看起来比较花时间。
下载：
建议大家选择 1.6-RELEASE 版本，毕竟是比较稳定的版本。
安装：
根据不同的系统选择不同的版本。包括linux、windows、mac,作者考虑还是非常周全的，当然，也有源码版的。（ps:源码版的下载后，只要配置正确，就可以正常运行调试，这个赞一下。）
Mycat的安装其实只要解压下载的目录就可以了，非常简单。
安装完成后，目录如下：
| 目录 | 说明 |
|---|---|
| bin | mycat命令，启动、重启、停止等 |
| catlet | catlet为Mycat的一个扩展功能 |
| conf | Mycat 配置信息,重点关注 |
| lib | Mycat引用的jar包，Mycat是java开发的 |
| logs | 日志文件，包括Mycat启动的日志和运行的日志。 |
配置
Mycat的配置文件都在conf目录里面，这里介绍几个常用的文件：
| 文件 | 说明 |
|---|---|
| server.xml | Mycat的配置文件，设置账号、参数等 |
| schema.xml | Mycat对应的物理数据库和数据库表的配置 |
| rule.xml | Mycat分片（分库分表）规则 |
Mycat的架构其实很好理解，Mycat是代理，Mycat后面就是物理数据库。和Web服务器的Nginx类似。对于使用者来说，访问的都是Mycat，不会接触到后端的数据库。
我们现在做一个主从、读写分离，简单分表的示例。结构如下图：
| 服务器 | IP | 说明 |
|---|---|---|
| Mycat | 192.168.0.2 | mycat服务器，连接数据库时，连接此服务器 |
| database1 | 192.168.0.3 | 物理数据库1，真正存储数据的数据库 |
| database2 | 192.168.0.4 | 物理数据库2，真正存储数据的数据库 |
Mycat作为主数据库中间件，肯定是与代码弱关联的，所以代码是不用修改的，使用Mycat后，连接数据库是不变的，默认端口是8066。连接方式和普通数据库一样，如：jdbc:mysql://192.168.0.2:8066/
server.xml
示例
重点关注下面这段，其他默认即可。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| user | 用户配置节点 |
| --name | 登录的用户名，也就是连接Mycat的用户名 |
| --password | 登录的密码，也就是连接Mycat的密码 |
| --schemas | 数据库名，这里会和schema.xml中的配置关联，多个用逗号分开，例如需要这个用户需要管理两个数据库db1,db2，则配置db1,dbs |
| --privileges | 配置用户针对表的增删改查的权限，具体见文档吧 |
我这里配置了一个账号test 密码也是test,针对数据库lunch,读写权限都有，没有针对表做任何特殊的权限。
schema.xml
schema.xml是最主要的配置项，首先看我的配置文件。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| schema | 数据库设置，此数据库为逻辑数据库，name与server.xml中schema对应 |
| dataNode | 分片信息，也就是分库相关配置 |
| dataHost | 物理数据库，真正存储数据的数据库 |
每个节点的属性逐一说明：
schema:
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| name | 逻辑数据库名，与server.xml中的schema对应 |
| checkSQLschema | 数据库前缀相关设置，建议看文档，这里暂时设为folse |
| sqlMaxLimit | select 时默认的limit，避免查询全表 |
table:
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| name | 表名，物理数据库中表名 |
| dataNode | 表存储到哪些节点，多个节点用逗号分隔。节点为下文dataNode设置的name |
| primaryKey | 主键字段名，自动生成主键时需要设置 |
| autoIncrement | 是否自增 |
| rule | 分片规则名，具体规则下文rule详细介绍 |
dataNode
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| name | 节点名，与table中dataNode对应 |
| datahost | 物理数据库名，与datahost中name对应 |
| database | 物理数据库中数据库名 |
dataHost
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| name | 物理数据库名，与dataNode中dataHost对应 |
| balance | 均衡负载的方式 |
| writeType | 写入方式 |
| dbType | 数据库类型 |
| heartbeat | 心跳检测语句，注意语句结尾的分号要加。 |
应用场景
数据库分表分库
配置如下：
我在192.168.0.2、192.168.0.3均有数据库lunch。
lunchmenu、restaurant、userlunch、users这些表都只写入节点dn1，也就是192.168.0.2这个服务，而dictionary写入了dn1、dn2两个节点，也就是192.168.0.2、192.168.0.3这两台服务器。分片的规则为：mod-long。
主要关注rule属性，rule属性的内容来源于rule.xml这个文件，Mycat支持10种分表分库的规则，基本能满足你所需要的要求，这个必须赞一个，其他数据库中间件好像都没有这么多。
table中的rule属性对应的就是rule.xml文件中tableRule的name,具体有哪些分表和分库的实现，建议还是看下文档。我这里选择的mod-long就是将数据平均拆分。因为我后端是两台物理库，所以rule.xml中mod-long对应的function count为2，见下面部分代码：
数据库读写分离
配置如下：
这样的配置与前一个示例配置改动如下：
删除了table分配的规则,以及datanode只有一个
datahost也只有一台，但是writehost总添加了readhost,balance改为1，表示读写分离。
以上配置达到的效果就是102.168.0.2为主库，192.168.0.3为从库。
注意：Mycat主从分离只是在读的时候做了处理，写入数据的时候，只会写入到writehost，需要通过mycat的主从复制将数据复制到readhost，这个问题当时候我纠结了好久，数据写入writehost后，readhost一直没有数据，以为是自己配置的问题，后面才发现Mycat就没有实现主从复制的功能，毕竟数据库本身自带的这个功能才是最高效稳定的。
至于其他的场景，如同时主从和分表分库也是支持的了，只要了解这个实现以后再去修改配置，都是可以实现的。而热备及故障专业官方推荐使用haproxy配合一起使用，大家可以试试。
使用
Mycat的启动也很简单，启动命令在Bin目录：
如果在启动时发现异常，在logs目录中查看日志。
wrapper.log 为程序启动的日志，启动时的问题看这个
mycat.log 为脚本执行时的日志，SQL脚本执行报错后的具体错误内容,查看这个文件。mycat.log是最新的错误日志，历史日志会根据时间生成目录保存。
mycat启动后，执行命令不成功，可能实际上配置有错误，导致后面的命令没有很好的执行。
Mycat带来的最大好处就是使用是完全不用修改原有代码的，在mycat通过命令启动后，你只需要将数据库连接切换到Mycat的地址就可以了。如下面就可以进行连接了：
连接成功后可以执行sql脚本了。
所以，可以直接通过sql管理工具（如：navicat、datagrip）连接，执行脚本。我一直用datagrip来进行日常简单的管理，这个很方便。
Mycat还有一个管理的连接，端口号是9906.
连接后可以根据管理命令查看Mycat的运行情况，当然，喜欢UI管理方式的人，可以安装一个Mycat-Web来进行管理，有兴趣自行搜索。
简而言之，开发中使用Mycat和直接使用Mysql机会没有差别。
常见问题
使用Mycat后总会遇到一些坑，我将自己遇到的一些问题在这里列一下，希望能与大家有共鸣：
-
Mycat是不是配置以后，就能完全解决分表分库和读写分离问题？
Mycat配合数据库本身的复制功能，可以解决读写分离的问题，但是针对分表分库的问题，不是完美的解决。或者说，至今为止，业界没有完美的解决方案。
分表分库写入能完美解决，但是，不能完美解决主要是联表查询的问题，Mycat支持两个表联表的查询，多余两个表的查询不支持。 其实，很多数据库中间件关于分表分库后查询的问题，都是需要自己实现的，而且节本都不支持联表查询，Mycat已经算做地非常先进了。
分表分库的后联表查询问题，大家通过合理数据库设计来避免。
-
Mycat支持哪些数据库，其他平台如 .net、PHP能用吗？
官方说了，支持的数据库包括MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL 等主流数据库，很赞。
尽量用Mysql,我试过SQL Server，会有些小问题，因为部分语法有点差异。
-
Mycat 非JAVA平台如 .net、PHP能用吗？
可以用。这一点MyCat做的也很棒。
参考
《Mycat权威指南》： http://www.mycat.io/document/Mycat_V1.6.0.pdf
官网 ：http://www.mycat.io/
如果想熟练使用Mycat，建议要仔细看看官方推荐的文档，可能需要花点时间。本文只是简单的介绍下Mycat的配置，希望能快速让大家对Mycat有个认识，官方的文档理解起来也很容易，只是需要的时间更多，本文为说明的参数，请参考官方文档。