MySQL运维 1.日志 1.1 错误日志 错误日志是MySQL 中最重要的日志之一，它记录了当 mysqld 启动和停止时，以及服务器在运行过程中发生任何严重错误时的相关信息。当数据库出现任何故障导致无法正常使用时，建议首先查看此日志。
该日志是默认开启的，默认存放目录／var／log／，默认的日志文件名为 mysqld.log。查看日志位置：
1 show variables like '%log_error%';
1.2 二进制日志 1.2.1 介绍 二进制日志（BINLOG)记录了所有的 DDL（数据定义语言)语句和 DML（数据操纵语言)语句，但不包括数据查询（SELECT、SHOW)语句。
作用：①.灾难时的数据恢复;②.MySQL的主从复制。在MySQL8版本中，默认二进制日志是开启着的，涉及到的参数如下：
1 show variables like '%log_bin%';
参数说明:
1.2.2 格式 MySQL服务器中提供了多种格式来记录二进制日志,具体格式及特点如下:
日志格式
含义
STATEMENT
基于SQL语句的日志记录,记录的是SQL语句,对数据进行修改的SQL都会记录在日志文件中。
ROW
基于行的日志记录,记录的是每一行的数据变更。(默认)
MIXED
混合了STATEMENT和ROW两种格式,默认采用STATEMENT,在某些特殊情况下会自动切换为ROW进行记录。
1 show variables like '%binlog_format%';
如果我们需要配置二进制日志的格式,只需要在 /etc/my.cnf 中配置 binlog_format 参数即可。
1.2.3 查看 由于日志是以二进制方式存储的,不能直接读取,需要通过二进制日志查询工具 mySQLbinlog 来查看,具体语法:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 mysqlbinlog [ 参数选项 ] logfilename 参数选项： -d 指定数据库名称，只列出指定的数据库相关操作。 -o 忽略掉日志中的前n行命令。 -v 将行事件(数据变更)重构为SQL语句 -vv 将行事件(数据变更)重构为SQL语句，并输出注释信息
1.2.4 删除 对于比较繁忙的业务系统,每天生成的binlog数据巨大,如果长时间不清除,将会占用大量磁盘空间。可以通过以下几种方式清理日志:
指令
含义
reset master
删除全部 binlog 日志,删除之后,日志编号,将从 binlog.000001重新开始
purge master logs to’binlog.*’
删除 * 编号之前的所有日志
purge master logs before’yyyy-mm-dd hh24:mi:ss’
删除日志为 “yyyy-mm-dd hh24:mi:ss” 之前产生的所有日志
也可以在mySQL的配置文件中配置二进制日志的过期时间,设置了之后,二进制日志过期会自动删除。
1 show variables like '%binlog_expire_logs_seconds%';
1.3 查询日志 查询日志中记录了客户端的所有操作语句,而二进制日志不包含查询数据的SQL语句。默认情况下,查询日志是未开启的。
如果需要开启查询日志,可以修改MySQL的配置文件 /etc/my.cnf 文件,添加如下内容:
1 2 3 4 5 6 7 #该选项用来开启查询日志 ， 可选值 ： 0 或者 1 ； 0 代表关闭， 1 代表开启 general_log=1 #设置日志的文件名 ， 如果没有指定， 默认的文件名为 host_name.log general_log_file=mysql_query.log
开启了查询日志之后，在MySQL的数据存放目录，也就是 /var/lib/mysql/ 目录下就会出现mysql_query.log 文件。之后所有的客户端的增删改查操作都会记录在该日志文件之中，长时间运行后，该日志文件将会非常大。
1.4 慢查询日志 慢查询日志记录了所有执行时间超过参数 long_query_time 设置值并且扫描记录数不小于 min_examined_row_limit 的所有的SQL语句的日志,默认未开启。long_query_time 默认为10 秒,最小为 0, 精度可以到微秒。
如果需要开启慢查询日志,需要在MySQL的配置文件 /etc/my.cnf 中配置如下参数:
1 2 3 4 5 6 7 #慢查询日志 slow_query_log=1 #执行时间参数 long_query_time=2
默认情况下,不会记录管理语句,也不会记录不使用索引进行查找的查询。可以使用
1 2 3 4 5 6 7 #记录执行较慢的管理语句 log_slow_admin_statements =1 #记录执行较慢的未使用索引的语句 log_queries_not_using_indexes = 1
上述所有的参数配置完成之后,都需要重新启动MySQL服务器才可以生效。
2. 主从复制 2.1 概述 主从复制是指将主数据库的 DDL 和 DML 操作通过二进制日志传到从库服务器中,然后在从库上对这些日志重新执行(也叫重做),从而使得从库和主库的数据保持同步。
MySQL支持一台主库同时向多台从库进行复制, 从库同时也可以作为其他从服务器的主库,实现链状复制。
MySQL 复制的优点主要包含以下三个方面:
2.2 原理 MySQL主从复制的核心就是 二进制日志,具体的过程如下:
从上图来看,复制分成三步:
Master 主库在事务提交时,会把数据变更记录在二进制日志文件 Binlog 中。
从库读取主库的二进制日志文件 Binlog ,写入到从库的中继日志 Relay Log 。
slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据。
2.3 搭建 2.3.1 准备
准备好两台服务器之后,在上述的两台服务器中分别安装好MySQL,并完成基础的初始化准备(安装、密码配置等操作)工作。 其中:
2.3.2 主库配置
修改配置文件 /etc/my.cnf
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 #mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 – 232-1，默认为1 server-id=1 #是否只读,1 代表只读, 0 代表读写 read-only=0 #忽略的数据, 指不需要同步的数据库 #binlog-ignore-db=mysql #指定同步的数据库 #binlog-do-db=db01
重启MySQL服务器
1 systemctl restart mysqld
登录mySQL,创建远程连接的账号,并授予主从复制权限
1 2 3 4 5 6 7 8 9 #创建itcast用户，并设置密码，该用户可在任意主机连接该MySQL服务 CREATE USER 'itcast'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'Root@123456' ; #为 'itcast'@'%' 用户分配主从复制权限 GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'itcast'@'%';
通过指令,查看二进制日志坐标
字段含义说明:
file : 从哪个日志文件开始推送日志文件
position : 从哪个位置开始推送日志
binlog_ignore_db : 指定不需要同步的数据库
2.3.3 从库配置
修改配置文件 /etc/my.cnf
1 2 3 4 5 6 7 #mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 – 2^32-1，和主库不一样即可 server-id=2 #是否只读,1 代表只读, 0 代表读写 read-only=1
重新启动MySQL服务
1 systemctl restart mysqld
登录mySQL,设置主库配置
1 2 3 4 5 CHANGE REPLICATION SOURCE TO SOURCE_HOST='192.168.200.200', SOURCE_USER='itcast', SOURCE_PASSWORD='Root@123456', SOURCE_LOG_FILE='binlog.000004', SOURCE_LOG_POS=663;
上述是8.0.23中的语法。如果mySQL是 8.0.23 之前的版本,执行如下SQL:
1 2 3 4 5 CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='192.168.200.200', MASTER_USER='itcast', MASTER_PASSWORD='Root@123456', MASTER_LOG_FILE='binlog.000004', MASTER_LOG_POS=663;
参数名
含义
8.0.23之前
SOURCE_HOST
主库IP地址
MASTER_HOST
SOURCE_USER
连接主库的用户名
MASTER_USER
SOURCE_PASSWORD
连接主库的密码
MASTER_PASSWORD
SOURCE_LOG_FILE
binlog日志文件名
MASTER_LOG_FILE
SOURCE_LOG_POS
binlog日志文件位置
MASTER_LOG_POS
开启同步操作
1 2 3 start replica ; #8.0.22之后 start slave ; #8.0.22之前
查看主从同步状态
1 2 3 show replica status ; #8.0.22之后 show slave status ; #8.0.22之前
2.3.4 测试
在主库 192.168.200.200 上创建数据库、表,并插入数据
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 create database db01; use db01; create table tb_user( id int(11) primary key not null auto_increment, name varchar(50) not null, sex varchar(1) )engine=innodb default charset=utf8mb4; insert into tb_user(id,name,sex) values(null,'Tom', '1'),(null,'Trigger','0'), (null,'Dawn','1');
在从库 192.168.200.201 中查询数据,验证主从是否同步
3 分库分表 3.1 介绍 3.1.1 问题分析
随着互联网及移动互联网的发展,应用系统的数据量也是成指数式增长,若采用单数据库进行数据存储,存在以下性能瓶颈:
IO瓶颈: 热点数据太多,数据库缓存不足,产生大量磁盘IO,效率较低。 请求数据太多,带宽不够,网络IO瓶颈。
CPU瓶颈: 排序、分组、连接查询、聚合统计等SQL会耗费大量的CPU资源,请求数太多,CPU出现瓶颈。
为了解决上述问题,我们需要对数据库进行分库分表处理。
分库分表的中心思想都是将数据分散存储,使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库性能的目的。
3.1.2 拆分策略 分库分表的形式,主要是两种: 垂直拆分和水平拆分。而拆分的粒度,一般又分为分库和分表,所以组成的拆分策略最终如下:
3.1.3 垂直拆分 1.垂直分库
垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。
特点：
每个库的表结构都不一样。
每个库的数据也不一样。
所有库的并集是全量数据。
2.垂直分表
垂直分表:以字段为依据,根据字段属性将不同字段拆分到不同表中。
特点:
3.1.4 水平拆分 1.水平分库
水平分库:以字段为依据,按照一定策略,将一个库的数据拆分到多个库中。
特点:
每个库的表结构都一样。
每个库的数据都不一样。
所有库的并集是全量数据。
2.水平分表
水平分表:以字段为依据,按照一定策略,将一个表的数据拆分到多个表中。
特点:
每个表的表结构都一样。
每个表的数据都不一样。
所有表的并集是全量数据。
在业务系统中,为了缓解磁盘IO及CPU的性能瓶颈,到底是垂直拆分,还是水平拆分;具体是分库,还是分表,都需要根据具体的业务需求具体分析。
3.1.5 实现技术
shardingJDBC:基于AOP原理,在应用程序中对本地执行的SQL进行拦截, 解析、改写、路由处理。需要自行编码配置实现,只支持java语言,性能较高。
MyCat:数据库分库分表中间件,不用调整代码即可实现分库分表,支持多种语言,性能不及前者。
本次课程,我们选择了是MyCat数据库中间件,通过MyCat中间件来完成分库分表操作。
3.2 MyCat概述 3.2.1 介绍 Mycat是开源的、活跃的、基于Java语言编写的MySQL数据库中间件。可以像使用mySQL一样来使用mycat,对于开发人员来说根本感觉不到mycat的存在。
开发人员只需要连接MyCat即可,而具体底层用到几台数据库,每一台数据库服务器里面存储了什么数据,都无需关心。 具体的分库分表的策略,只需要在MyCat中配置即可。
优势:
3.2.2 下载 下载地址:http://dl.mycat.org.cn/
3.2.3 安装 Mycat是采用java语言开发的开源的数据库中间件,支持Windows和Linux运行环境,下面介绍MyCat的Linux中的环境搭建。我们需要在准备好的服务器中安装如下软件。
服务器
安装软件
说明
192.168.200.210
JDK、Mycat
MyCat中间件服务器
192.168.200.210
MySQL
分片服务器
192.168.200.213
MySQL
分片服务器
192.168.200.214
MySQL
分片服务器
具体的安装步骤: 参考资料中提供的 《MyCat安装文档》即可,里面有详细的安装及配置步骤。
3.2.4 目录介绍
bin：存放可执行文件，用于启动停止mycat
conf：存放mycat的配置文件
lib：存放mycat的项目依赖包（jar)
logs：存放mycat的日志文件
3.2.5 概念介绍 在MyCat的整体结构中，分为两个部分：上面的逻辑结构、下面的物理结构。
在MyCat的逻辑结构主要负责逻辑库、逻辑表、分片规则、分片节点等逻辑结构的处理，而具体的数据存储还是在物理结构，也就是数据库服务器中存储的。
在后面讲解MyCat入门以及MyCat分片时，还会讲到上面所提到的概念。
3.3 MyCat入门 3.3.1 需求 由于 tb＿order 表中数据量很大，磁盘IO及容量都到达了瓶颈，现在需要对 tb＿order 表进行数据分片，分为三个数据节点，每一个节点主机位于不同的服务器上，具体的结构，参考下图：
3.3.2 环境准备 准备3台服务器:
192.168.200.210: MyCat中间件服务器,同时也是第一个分片服务器。
192.168.200.213: 第二个分片服务器。
192.168.200.214: 第三个分片服务器。
并且在上述3台数据库中创建数据库 db01 。
3.3.3 配置 1). schema.xml
在schema.xml中配置逻辑库、逻辑表、数据节点、节点主机等相关信息。具体的配置如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/"> <schema name="DB01" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100"> <table name="TB_ORDER" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long"/> </schema> <dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="db01" /> <dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="db01" /> <dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="db01" /> <dataHost name="dhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="master" url="jdbc:mysql://192.168.200.210:3306 useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" /> </dataHost> <dataHost name="dhost2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="master" url="jdbc:mysql://192.168.200.213:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" /> </dataHost> <dataHost name="dhost3" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="master" url="jdbc:mysql://192.168.200.214:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" /> </dataHost> </mycat:schema>
2). server.xml
需要在server.xml中配置用户名、密码,以及用户的访问权限信息,具体的配置如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 <user name="root" defaultAccount="true"> <property name="password">123456</property> <property name="schemas">DB01</property> <!-- 表级 DML 权限设置 --> <!-- <privileges check="true"> <schema name="DB01" dml="0110" > <table name="TB_ORDER" dml="1110"></table> </schema> </privileges> --> </user> <user name="user"> <property name="password">123456</property> <property name="schemas">DB01</property> <property name="readOnly">true</property> </user>
上述的配置表示，定义了两个用户 root和 user，这两个用户都可以访问 DB01 这个逻辑库，访问密码都是123456，但是root用户访问DB01逻辑库，既可以读，又可以写，但是 user用户访问DB01逻辑库是只读的。
3.3.4 测试 3.3.4.1 启动 配置完毕后，先启动涉及到的3台分片服务器，然后启动MyCat服务器。切换到Mycat的安装目录，执行如下指令，启动Mycat：
1 2 3 4 5 6 7 #启动 bin/mycat start #停止 bin/mycat stop
Mycat启动之后，占用端口号 8066。
启动完毕之后，可以查看1ogs目录下的启动日志，查看Mycat是否启动完成。
3.3.4.2 测试 1)，连接MyCat
通过如下指令，就可以连接并登陆MyCat。
1 mysql -h 192.168.200.210 -P 8066 -uroot -p123456
我们看到我们是通过MySQL的指令来连接的MyCat，因为MyCat在底层实际上是模拟了MySQL的协议。
2).数据测试
然后就可以在MyCat中来创建表，并往表结构中插入数据，查看数据在MySQL中的分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 CREATE TABLE TB_ORDER ( id BIGINT(20) NOT NULL, title VARCHAR(100) NOT NULL , PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 ; INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(1,'goods1'); INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(2,'goods2'); INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(3,'goods3'); INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(1,'goods1'); INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(2,'goods2'); INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(3,'goods3'); INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(5000000,'goods5000000'); INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(10000000,'goods10000000'); INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(10000001,'goods10000001'); INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(15000000,'goods15000000'); INSERT INTO TB_ORDER(id,title) VALUES(15000001,'goods15000001');
经过测试,我们发现,在往 TB_ORDER 表中插入数据时:
如果id的值在1-500w之间,数据将会存储在第一个分片数据库中。
如果id的值在500w-1000w之间,数据将会存储在第二个分片数据库中。
如果id的值在1000w-1500w之间,数据将会存储在第三个分片数据库中。
如果id的值超出1500w,在插入数据时,将会报错。
为什么会出现这种现象,数据到底落在哪一个分片服务器到底是如何决定的呢? 这是由逻辑表配置时的一个参数 rule 决定的,而这个参数配置的就是分片规则,关于分片规则的配置,在后面的课程中会详细讲解。
3.4 MyCat配置 3.4.1 schema.xml schema.xml 作为MyCat中最重要的配置文件之一 , 涵盖了MyCat的逻辑库 、 逻辑表 、 分片规则、分片节点及数据源的配置。
主要包含以下三组标签：
schema标签
datanode标签
datahost标签
3.4.1.1 schema标签 1).schema 定义逻辑库
schema 标签用于定义 MyCat实例中的逻辑库，一个MyCat实例中，可以有多个逻辑库，可以通过schema 标签来划分不同的逻辑库。MyCat中的逻辑库的概念，等同于MySQL中的database概念，需要操作某个逻辑库下的表时，也需要切换逻辑库（use xxx)。
核心属性：
2)，schema 中的table定义逻辑表
table 标签定义了MyCat中逻辑库schema下的逻辑表，所有需要拆分的表都需要在table标签中定义。
核心属性：
name：定义逻辑表表名，在该逻辑库下唯一
dataNode：定义逻辑表所属的dataNode，该属性需要与dataNode标签中name对应;多个dataNode逗号分隔
rule：分片规则的名字，分片规则名字是在rule.xm1中定义的
primaryKey：逻辑表对应真实表的主键
type：逻辑表的类型，目前逻辑表只有全局表和普通表，如果未配置，就是普通表;全局表，配置为 global
3.4.1.2 datanode标签
核心属性：
3.4.1.3 datahost标签
该标签在MyCat逻辑库中作为底层标签存在，直接定义了具体的数据库实例、读写分离、心跳语句。
核心属性：
name：唯一标识，供上层标签使用
maxCon／minCon：最大连接数／最小连接数
balance：负载均衡策略，取值0,1,2,3
writeType：写操作分发方式（0：写操作转发到第一个writeHost，第一个挂了，切换到第二个;1：写操作随机分发到配置的writeHost)
dbDriver：数据库驱动，支持 native、jdbc
3.4.2 rule.xml rule.xml中定义所有拆分表的规则, 在使用过程中可以灵活的使用分片算法, 或者对同一个分片算法使用不同的参数, 它让分片过程可配置化。主要包含两类标签:tableRule、Function。
3.4.3 server.xml server.xml配置文件包含了MyCat的系统配置信息,主要有两个重要的标签:system、user。
1). system标签
主要配置MyCat中的系统配置信息,对应的系统配置项及其含义,如下:
属性
取值
含义
charset
utf8
设置Mycat的字符集, 字符集需要与MySQL的字符集保持一致
nonePasswordLogin
0,1
0为需要密码登陆、1为不需要密码登陆 ,默认为0,设置为1则需要指定默认账户
useHandshakeV10
0,1
使用该选项主要的目的是为了能够兼容高版本的jdbc驱动, 是否采用HandshakeV10Packet来与client进行通信, 1:是, 0:否
useSqlStat
0,1
开启SQL实时统计, 1 为开启 , 0 为关闭 ;开启之后, MyCat会自动统计SQL语句的执行情况 ; mySQL -h 127.0.0.1 -P 9066-u root -p 查看MyCat执行的SQL, 执行效率比较低的SQL , SQL的整体执行情况、读写比例等 ; show @@SQL ; show@@SQL.slow ; show @@SQL.sum ;
useGlobleTableCheck
0,1
是否开启全局表的一致性检测。1为开启 ,0为关闭 。
SQLExecuteTimeout
1000
SQL语句执行的超时时间 , 单位为 s ;
sequnceHandlerType
0,1,2
用来指定Mycat全局序列类型,0 为本地文件,1 为数据库方式,2 为时间戳列方式,默认使用本地文件方式,文件方式主要用于测试
sequnceHandlerPattern
正则表达式
必须带有MYCATSEQ或者 mycatseq进入序列匹配流程 注意MYCATSEQ_有空格的情况
subqueryRelationshipCheck
true,false
子查询中存在关联查询的情况下,检查关联字段中是否有分片字段 .默认 false
useCompression
0,1
开启mySQL压缩协议 , 0 : 关闭, 1 : 开启
fakeMySQLVersion
5.5,5.6
设置模拟的MySQL版本号
属性
取值
含义
defaultSQLParser
由于MyCat的最初版本使用了FoundationDB的SQL解析器, 在MyCat1.3后增加了Druid解析器, 所以要设置defaultSQLParser属性来指定默认的解析器; 解析器有两个 :druidparser 和 fdbparser, 在MyCat1.4之后,默认是druidparser,fdbparser已经废除了
processors
1,2….
指定系统可用的线程数量, 默认值为CPU核心x 每个核心运行线程数量; processors 会影响processorBufferPool,processorBufferLocalPercent,processorExecutor属性, 所有, 在性能调优时, 可以适当地修改processors值
processorBufferChunk
指定每次分配Socket Direct Buffer默认值为4096字节, 也会影响BufferPool长度,如果一次性获取字节过多而导致buffer不够用, 则会出现警告, 可以调大该值
processorExecutor
指定NIOProcessor上共享businessExecutor固定线程池的大小;MyCat把异步任务交给 businessExecutor线程池中, 在新版本的MyCat中这个连接池使用频次不高, 可以适当地把该值调小
packetHeaderSize
指定MySQL协议中的报文头长度, 默认4个字节
maxPacketSize
指定MySQL协议可以携带的数据最大大小, 默认值为16M
idleTimeout
30
指定连接的空闲时间的超时长度;如果超时,将关闭资源并回收, 默认30分钟
属性
取值
含义
txIsolation
1,2,3,4
初始化前端连接的事务隔离级别,默认为REPEATED_READ , 对应数字为3READ_UNCOMMITED=1;READ_COMMITTED=2; REPEATED_READ=3;SERIALIZABLE=4;
SQLExecuteTimeout
300
执行SQL的超时时间, 如果SQL语句执行超时,将关闭连接; 默认300秒;
serverPort
8066
定义MyCat的使用端口, 默认8066
managerPort
9066
定义MyCat的管理端口, 默认9066
2). user标签
配置MyCat中的用户、访问密码,以及用户针对于逻辑库、逻辑表的权限信息,具体的权限描述方式及配置说明如下:
在测试权限操作时,我们只需要将 privileges 标签的注释放开。 在 privileges 下的schema 标签中配置的dml属性配置的是逻辑库的权限。 在 privileges 的schema下的table标签的dml属性中配置逻辑表的权限。
3.5 MyCat分片 3.5.1 垂直拆分 3.5.1.1 场景 在业务系统中, 涉及以下表结构 ,但是由于用户与订单每天都会产生大量的数据, 单台服务器的数据存储及处理能力是有限的, 可以对数据库表进行拆分, 原有的数据库表如下。
现在考虑将其进行垂直分库操作,将商品相关的表拆分到一个数据库服务器,订单表拆分的一个数据库服务器,用户及省市区表拆分到一个服务器。最终结构如下:
3.5.1.2 准备 准备三台服务器,IP地址如图所示:
并且在192.168.200.210,192.168.200.213, 192.168.200.214上面创建数据库shopping。
3.5.1.3 配置 1). schema.xml
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 <schema name="SHOPPING" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100"> <table name="tb_goods_base" dataNode="dn1" primaryKey="id" /> <table name="tb_goods_brand" dataNode="dn1" primaryKey="id" /> <table name="tb_goods_cat" dataNode="dn1" primaryKey="id" /> <table name="tb_goods_desc" dataNode="dn1" primaryKey="goods_id" /> <table name="tb_goods_item" dataNode="dn1" primaryKey="id" /> <table name="tb_order_item" dataNode="dn2" primaryKey="id" /> <table name="tb_order_master" dataNode="dn2" primaryKey="order_id" /> <table name="tb_order_pay_log" dataNode="dn2" primaryKey="out_trade_no" /> <table name="tb_user" dataNode="dn3" primaryKey="id" /> <table name="tb_user_address" dataNode="dn3" primaryKey="id" /> <table name="tb_areas_provinces" dataNode="dn3" primaryKey="id"/> <table name="tb_areas_city" dataNode="dn3" primaryKey="id"/> <table name="tb_areas_region" dataNode="dn3" primaryKey="id"/> </schema> <dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="shopping" /> <dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="shopping" /> <dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="shopping" /> <dataHost name="dhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="master" url="jdbc:mysql://192.168.200.210:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" /> </dataHost> <dataHost name="dhost2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="master" url="jdbc:mysql://192.168.200.213:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" /> </dataHost> <dataHost name="dhost3" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="master" url="jdbc:mysql://192.168.200.214:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" /> </dataHost>
2). server.xml
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 <user name="root" defaultAccount="true"> <property name="password">123456</property> <property name="schemas">SHOPPING</property> <!-- 表级 DML 权限设置 --> <!-- <privileges check="true"> <schema name="DB01" dml="0110" > <table name="TB_ORDER" dml="1110"></table> </schema> </privileges> --> </user> <user name="user"> <property name="password">123456</property> <property name="schemas">SHOPPING</property> <property name="readOnly">true</property> </user>
3.5.1.4 测试 1).上传测试SQL脚本到服务器的／root目录
2).执行指令导入测试数据
重新启动MyCat后，在mycat的命令行中，通过source指令导入表结构，以及对应的数据，查看数据分布情况。
1 2 3 source /root/shopping-table.sql source /root/shopping-insert.sql
将表结构及对应的测试数据导入之后，可以检查一下各个数据库服务器中的表结构分布情况。检查是否和我们准备工作中规划的服务器一致。
3).查询用户的收件人及收件人地址信息（包含省、市、区)。
在MyCat的命令行中，当我们执行以下多表联查的SQL语句时，可以正常查询出数据。
1 2 3 4 5 6 7 select ua.user_id, ua.contact, p.province, c.city, r.area , ua.address from tb_user_address ua ,tb_areas_city c , tb_areas_provinces p ,tb_areas_region r where ua.province_id = p.provinceid and ua.city_id = c.cityid and ua.town_id = r.areaid ;
4).查询每一笔订单及订单的收件地址信息（包含省、市、区)。
实现该需求对应的SQL语句如下：
1 2 3 4 5 6 7 SELECT order_id , payment ,receiver, province , city , area FROM tb_order_master o, tb_areas_provinces p , tb_areas_city c , tb_areas_region r WHERE o.receiver_province = p.provinceid AND o.receiver_city = c.cityid AND o.receiver_region = r.areaid ;
但是现在存在一个问题，订单相关的表结构是在 192.168.200.213 数据库服务器中，而省市区的数据库表是在 192.168.200.214 数据库服务器中。那么在MyCat中执行是否可以成功呢？
经过测试，我们看到，SQL语句执行报错。原因就是因为MyCat在执行该SQL语句时，需要往具体的数据库服务器中路由，而当前没有一个数据库服务器完全包含了订单以及省市区的表结构，造成SQL语句失败，报错。
对于上述的这种现象，我们如何来解决呢？下面我们介绍的全局表，就可以轻松解决这个问题。
3.5.1.5 全局表 对于省、市、区/县表tb_areas_provinces , tb_areas_city , tb_areas_region，是属于数据字典表，在多个业务模块中都可能会遇到，可以将其设置为全局表，利于业务操作。
修改schema.xm1中的逻辑表的配置，修改tb_areas_provinces、tbareascity、
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 <table name="tb_areas_provinces" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" type="global"/> <table name="tb_areas_city" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" type="global"/> <table name="tb_areas_region" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" type="global"/>
配置完毕后,重新启动MyCat。
1). 删除原来每一个数据库服务器中的所有表结构
2). 通过source指令,导入表及数据
1 2 3 source /root/shopping-table.sql source /root/shopping-insert.sql
3). 检查每一个数据库服务器中的表及数据分布,看到三个节点中都有这三张全局表
4). 然后再次执行上面的多表联查的SQL语句
1 2 3 4 5 6 7 SELECT order_id , payment ,receiver, province , city , area FROM tb_order_master o, tb_areas_provinces p , tb_areas_city c , tb_areas_region r WHERE o.receiver_province = p.provinceid AND o.receiver_city = c.cityid AND o.receiver_region = r.areaid ;
是可以正常执行成功的。
5). 当在MyCat中更新全局表的时候，我们可以看到，所有分片节点中的数据都发生了变化，每个节点的全局表数据时刻保持一致。
3.5.2 水平拆分 3.5.2.1 场景 在业务系统中，有一张表（日志表)，业务系统每天都会产生大量的日志数据，单台服务器的数据存储及处理能力是有限的，可以对数据库表进行拆分。
3.5.2.2 准备 准备三台服务器，具体的结构如下：
并且,在三台数据库服务器中分表创建一个数据库itcast。
3.5.2.3 配置 1). schema.xml
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 <schema name="ITCAST" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100"> <table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" primaryKey="id" rule="mod-long"/> </schema> <dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /> <dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /> <dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />
tb_log表最终落在3个节点中,分别是 dn4、dn5、dn6 ,而具体的数据分别存储在 dhost1、dhost2、dhost3的itcast数据库中。
2). server.xml
配置root用户既可以访问 SHOPPING 逻辑库,又可以访问ITCAST逻辑库。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 <user name="root" defaultAccount="true"> <property name="password">123456</property> <property name="schemas">SHOPPING,ITCAST</property> <!-- 表级 DML 权限设置 --> <!-- <privileges check="true"> <schema name="DB01" dml="0110" > <table name="TB_ORDER" dml="1110"></table> </schema> </privileges> --> </user>
3.5.2.4 测试 配置完毕后,重新启动 MyCat,然后在 mycat的命令行中,执行如下SQL创建表、并插入数据,查看数据分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 CREATE TABLE tb_log ( id bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID', model_name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '模块名', model_value varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '模块值', return_value varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值', return_class varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值类型', operate_user varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作用户', operate_time varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作时间', param_and_value varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '请求参数名及参数值', operate_class varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作类', operate_method varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作方法', cost_time bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行方法耗时, 单位 ms', source int(1) DEFAULT NULL COMMENT '来源 : 1 PC , 2 Android , 3 IOS', PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class, operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method, cost_time，source) VALUES('1','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06 18:12:28','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro ller.UserController','insert','10',1); INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class, operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method, cost_time，source) VALUES('2','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06 18:12:27','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro ller.UserController','insert','23',1); INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class, operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method, cost_time，source) VALUES('3','user','update','success','java.lang.String','10001','2022-01-06 18:16:45','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro ller.UserController','update','34',1); INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class, operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method, cost_time，source) VALUES('4','user','update','success','java.lang.String','10001','2022-01-06 18:16:45','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro ller.UserController','update','13',2); INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class, operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method, cost_time，source) VALUES('5','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06 18:30:31','{\"age\":\"200\",\"name\":\"TomCat\",\"gender\":\"0\"}','cn.itcast.co ntroller.UserController','insert','29',3); INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class, operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method, cost_time，source) VALUES('6','user','find','success','java.lang.String','10001','2022-01-06 18:30:31','{\"age\":\"200\",\"name\":\"TomCat\",\"gender\":\"0\"}','cn.itcast.co ntroller.UserController','find','29',2);
3.5.3 分片规则 3.5.3.1 范围分片 1). 介绍
根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况, 来决定该数据属于哪一个分片。
2). 配置
schema.xml逻辑表配置:
1 <table name="TB_ORDER" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
schema.xml数据节点配置:
1 2 3 4 5 <dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="db01" /> <dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="db01" /> <dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="db01" />
rule.xml分片规则配置:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 <tableRule name="auto-sharding-long"> <rule> <columns>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>
分片规则配置属性含义:
属性
描述
columns
标识将要分片的表字段
algorithm
指定分片函数与function的对应关系
class
指定该分片算法对应的类
mapFile
对应的外部配置文件
type
默认值为0 ; 0 表示Integer , 1 表示String
defaultNode
默认节点 默认节点的所用:枚举分片时,如果碰到不识别的枚举值, 就让它路由到默认节点 ; 如果没有默认值,碰到不识别的则报错 。
在 rule.xml中配置分片规则时,关联了一个映射配置文件 autopartition-long.txt,该配置文件的配置如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 # range start-end ,data node index # K=1000,M=10000. 0-500M=0 500M-1000M=1 1000M-1500M=2
含义: 0-500万之间的值, 存储在0号数据节点(数据节点的索引从0开始) ; 500万-1000万之间的数据存储在1号数据节点 ; 1000万-1500万的数据节点存储在2号节点 ;
该分片规则,主要是针对于数字类型的字段适用。 在MyCat的入门程序中,我们使用的就是该分片规则。
3.5.3.2 取模分片 1). 介绍
根据指定的字段值与节点数量进行求模运算,根据运算结果, 来决定该数据属于哪一个分片。
2). 配置
schema.xml逻辑表配置:
1 <table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" primaryKey="id" rule="mod-long" /
schema.xml数据节点配置：
1 2 3 4 5 <dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /> <dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /> <dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />
rule.xml分片规则配置:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 <tableRule name="mod-long"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>mod-long</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod"> <property name="count">3</property> </function>
分片规则属性说明如下:
属性
描述
columns
标识将要分片的表字段
algorithm
指定分片函数与function的对应关系
class
指定该分片算法对应的类
count
数据节点的数量
该分片规则,主要是针对于数字类型的字段适用。 在前面水平拆分的演示中,我们选择的就是取模分片。
3). 测试
配置完毕后,重新启动 MyCat,然后在 mycat的命令行中,执行如下SQL创建表、并插入数据,查看数据分布情况。
3.5.3.3 一致性hash分片 1). 介绍
所谓一致性哈希,相同的哈希因子计算值总是被划分到相同的分区表中,不会因为分区节点的增加而改变原来数据的分区位置,有效的解决了分布式数据的拓容问题。
2).配置
schema.xml中逻辑表配置：
1 2 3 <!-- 一致性hash --> <table name="tb_order" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-murmur" />
schema.xml中数据节点配置：
1 2 3 4 5 <dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /> <dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /> <dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />
rule.xml中分片规则配置：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 <tableRule name="sharding-by-murmur"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>murmur</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash"> <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 --> <property name="count">3</property> <property name="virtualBucketTimes">160</property> </function>
分片规则属性含义:
属性
描述
columns
标识将要分片的表字段
algorithm
指定分片函数与function的对应关系
class
指定该分片算法对应的类
seed
创建murmur_hash对象的种子,默认0
count
要分片的数据库节点数量,必须指定,否则没法分片
virtualBucketTimes
一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点,默认是160倍,也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍;virtualBucketTimes*count就是虚拟结点数量 ;
weightMapFile
节点的权重,没有指定权重的节点默认是1。以properties文件的格式填写,以从0开始到count-1的整数值也就是节点索引为key,以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数,否则以1代替
bucketMapPath
用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况,如果指定了这个属性,会把虚拟节点的murmur hash值与物理节点的映射按行输出到这个文件,没有默认值,如果不指定,就不会输出任何东西
3). 测试
配置完毕后,重新启动MyCat,然后在mycat的命令行中,执行如下SQL创建表、并插入数据,查看数据分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 create table tb_order( id varchar(100) not null primary key, money int null, content varchar(200) null ); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b92fdaaf-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 10, 'b92fdaf8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93482b6-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 20, 'b93482d5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b937e246-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 50, 'b937e25d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93be2dd-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 100, 'b93be2f9-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93f2d68-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 130, 'b93f2d7d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9451b98-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 30, 'b9451bcc-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9488ec1-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 560, 'b9488edb-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94be6e6-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 10, 'b94be6ff-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94ee10d-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 123, 'b94ee12c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b952492a-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 145, 'b9524945-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95553ac-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 543, 'b95553c8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9581cdd-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 17, 'b9581cfa-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95afc0f-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 18, 'b95afc2a-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95daa99-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 134, 'b95daab2-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9667e3c-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 156, 'b9667e60-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96ab489-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 175, 'b96ab4a5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96e2942-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 180, 'b96e295b-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b97092ec-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 123, 'b9709306-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b973727a-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 230, 'b9737293-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d'); INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b978840f-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 560, 'b978843c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
3.5.3.4 枚举分片 1). 介绍
通过在配置文件中配置可能的枚举值, 指定数据分布到不同数据节点上, 本规则适用于按照省份、性别、状态拆分数据等业务 。
2). 配置
schema.xml中逻辑表配置:
1 2 3 <!-- 枚举 --> <table name="tb_user" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-intfile-enumstatus"/>
schema.xml中数据节点配置:
1 2 3 4 5 <dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /> <dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /> <dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />
rule.xml中分片规则配置:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>sharding_id</columns> <algorithm>hash-int</algorithm> </rule> </tableRule> <!-- 自己增加 tableRule --> <tableRule name="sharding-by-intfile-enumstatus"> <rule> <columns>status</columns> <algorithm>hash-int</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap"> <property name="defaultNode">2</property> <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property> </function>
partition-hash-int.txt ,内容如下 :
分片规则属性含义:
属性
描述
columns
标识将要分片的表字段
algorithm
指定分片函数与function的对应关系
class
指定该分片算法对应的类
mapFile
对应的外部配置文件
type
默认值为0 ; 0 表示Integer , 1 表示String
defaultNode
默认节点 ; 小于0 标识不设置默认节点 , 大于等于0代表设置默认节点 ;默认节点的所用:枚举分片时,如果碰到不识别的枚举值, 就让它路由到默认节点 ; 如果没有默认值,碰到不识别的则报错 。
3). 测试
配置完毕后,重新启动 MyCat,然后在 mycat的命令行中,执行如下 SQL创建表、并插入数据,查看数据分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 CREATE TABLE tb_user ( id bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID', username varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名', status int(2) DEFAULT '1' COMMENT '1: 未启用, 2: 已启用, 3: 已关闭', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; insert into tb_user (id,username ,status) values(1,'Tom',1); insert into tb_user (id,username ,status) values(2,'Cat',2); insert into tb_user (id,username ,status) values(3,'Rose',3); insert into tb_user (id,username ,status) values(4,'Coco',2); insert into tb_user (id,username ,status) values(5,'Lily',1); insert into tb_user (id,username ,status) values(6,'Tom',1); insert into tb_user (id,username ,status) values(7,'Cat',2); insert into tb_user (id,username ,status) values(8,'Rose',3); insert into tb_user (id,username ,status) values(9,'Coco',2); insert into tb_user (id,username ,status) values(10,'Lily',1);
3.5.3.5 应用指定算法 1). 介绍
运行阶段由应用自主决定路由到那个分片 , 直接根据字符子串(必须是数字)计算分片号。
2). 配置
schema.xml中逻辑表配置:
1 2 3 <!-- 应用指定算法 --> <table name="tb_app" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-substring" />
schema.xml中数据节点配置:
1 2 3 4 5 <dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /> <dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /> <dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />
rule.xml中分片规则配置:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 <tableRule name="sharding-by-substring"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>sharding-by-substring</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="sharding-by-substring" class="io.mycat.route.function.PartitionDirectBySubString"> <property name="startIndex">0</property> <!-- zero-based --> <property name="size">2</property> <property name="partitionCount">3</property> <property name="defaultPartition">0</property> </function>
分片规则属性含义:
属性
描述
columns
标识将要分片的表字段
algorithm
指定分片函数与function的对应关系
class
指定该分片算法对应的类
startIndex
字符子串起始索引
size
字符长度
partitionCount
分区(分片)数量
defaultPartition
默认分片(在分片数量定义时, 字符标示的分片编号不在分片数量内时,使用默认分片)
示例说明 :
id=05-100000002 , 在此配置中代表根据id中从 startIndex=0，开始，截取siz=2位数字即05，05就是获取的分区，如果没找到对应的分片则默认分配到defaultPartition 。
配置完毕后,重新启动MyCat,然后在mycat的命令行中,执行如下SQL创建表、并插入数据,查看数据分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 CREATE TABLE tb_app ( id varchar(10) NOT NULL COMMENT 'ID', name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '名称', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; insert into tb_app (id,name) values('0000001','Testx00001'); insert into tb_app (id,name) values('0100001','Test100001'); insert into tb_app (id,name) values('0100002','Test200001'); insert into tb_app (id,name) values('0200001','Test300001'); insert into tb_app (id,name) values('0200002','TesT400001');
3.5.3.6 固定分片hash算法 1). 介绍
该算法类似于十进制的求模运算,但是为二进制的操作,例如,取 id 的二进制低 10 位 与 1111111111 进行位 & 运算,位与运算最小值为 0000000000,最大值为1111111111,转换为十进制, 也就是位于0-1023之间。
特点:
2). 配置
schema.xml中逻辑表配置:
1 2 3 <!-- 固定分片hash算法 --> <table name="tb_longhash" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-long-hash" />
schema.xml中数据节点配置:
1 2 3 4 5 <dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /> <dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /> <dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />
rule.xml中分片规则配置:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 <tableRule name="sharding-by-long-hash"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>sharding-by-long-hash</algorithm> </rule> </tableRule> <!-- 分片总长度为1024，count与length数组长度必须一致； --> <function name="sharding-by-long-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong"> <property name="partitionCount">2,1</property> <property name="partitionLength">256,512</property> </function>
分片规则属性含义:
属性
描述
columns
标识将要分片的表字段名
algorithm
指定分片函数与function的对应关系
class
指定该分片算法对应的类
partitionCount
分片个数列表
partitionLength
分片范围列表
约束 :
1). 分片长度 : 默认最大 2^10 , 为 1024 ;
2). count, length的数组长度必须是一致的 ;
以上分为三个分区:0-255,256-511,512-1023
示例说明 :
3). 测试
配置完毕后,重新启动 MyCat,然后在 mycat的命令行中,执行如下 SQL创建表、并插入数据,查看数据分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 CREATE TABLE tb_longhash ( id int(11) NOT NULL COMMENT 'ID', name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '名称', firstChar char(1) COMMENT '首字母', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(1,'七匹狼','Q'); insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(2,'八匹狼','B'); insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(3,'九匹狼','J'); insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(4,'十匹狼','S'); insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(5,'六匹狼','L'); insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(6,'五匹狼','W'); insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(7,'四匹狼','S'); insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(8,'三匹狼','S'); insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(9,'两匹狼','L');
3.5.3.7 字符串hash解析算法 1). 介绍
截取字符串中的指定位置的子字符串, 进行hash算法, 算出分片。
2). 配置
schema.xml中逻辑表配置:
1 2 3 <!-- 字符串hash解析算法 --> <table name="tb_strhash" dataNode="dn4,dn5" rule="sharding-by-stringhash" />
schema.xml中数据节点配置:
1 2 3 <dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /> <dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
rule.xml中分片规则配置:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 <tableRule name="sharding-by-stringhash"> <rule> <columns>name</columns> <algorithm>sharding-by-stringhash</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="sharding-by-stringhash" class="io.mycat.route.function.PartitionByString"> <property name="partitionLength">512</property> <!-- zero-based --> <property name="partitionCount">2</property> <property name="hashSlice">0:2</property> </function>
分片规则属性含义:
属性
描述
columns
标识将要分片的表字段
algorithm
指定分片函数与function的对应关系
class
指定该分片算法对应的类
partitionLength
hash求模基数 ; length*count=1024 (出于性能考虑)
partitionCount
分区数
hashSlice
hash运算位 , 根据子字符串的hash运算 ; 0 代表 str.length(), -1 代表 str.length()-1 , 大于0只代表数字自身 ; 可以理解为substring(start,end),start为0则只表示0
示例说明:
3）.测试
配置完毕后,重新启动 MyCat,然后在 mycat的命令行中,执行如下 SQL创建表、并插入数据,查看数据分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 create table tb_strhash( name varchar(20) primary key, content varchar(100) )engine=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('T1001', UUID()); INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('ROSE', UUID()); INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('JERRY', UUID()); INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('CRISTINA', UUID()); INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('TOMCAT', UUID());
3.5.3.8 按天分片算法 1). 介绍
按照日期及对应的时间周期来分片。
2). 配置
schema.xml中逻辑表配置:
1 2 3 <!-- 按天分片 --> <table name="tb_datepart" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-date" />
schema.xml中数据节点配置:
1 2 3 4 5 <dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /> <dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /> <dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />
rule.xml中分片规则配置:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 <tableRule name="sharding-by-date"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>sharding-by-date</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="sharding-by-date" class="io.mycat.route.function.PartitionByDate"> <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property> <property name="sBeginDate">2022-01-01</property> <property name="sEndDate">2022-01-30</property> <property name="sPartionDay">10</property> </function> <!-- 从开始时间开始，每10天为一个分片，到达结束时间之后，会重复开始分片插入 配置表的 dataNode 的分片，必须和分片规则数量一致，例如 2022-01-01 到 2022-12-31 ，每 10天一个分片，一共需要37个分片。 -->
分片规则属性含义:
属性
描述
columns
标识将要分片的表字段
algorithm
指定分片函数与function的对应关系
class
指定该分片算法对应的类
dateFormat
日期格式
sBeginDate
开始日期
sEndDate
结束日期,如果配置了结束日期,则代码数据到达了这个日期的分片后,会重复从开始分片插入
sPartionDay
分区天数,默认值 10 , 从开始日期算起,每个10天一个分区
3). 测试
配置完毕后,重新启动MyCat,然后在mycat的命令行中,执行如下SQL创建表、并插入数据,查看数据分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 create table tb_datepart( id bigint not null comment 'ID' primary key, name varchar(100) null comment '姓名', create_time date null ); insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(1,'Tom','2022-01-01'); insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(2,'Cat','2022-01-10'); insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(3,'Rose','2022-01-11'); insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(4,'Coco','2022-01-20'); insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(5,'Rose2','2022-01-21'); insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(6,'Coco2','2022-01-30'); insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(7,'Coco3','2022-01-31');
3.5.3.9 自然月分片 1). 介绍
使用场景为按照月份来分片, 每个自然月为一个分片。
2). 配置
schema.xml中逻辑表配置:
1 2 3 <!-- 按自然月分片 --> <table name="tb_monthpart" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-month" />
schema.xml中数据节点配置:
1 2 3 4 5 <dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /> <dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /> <dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />
rule.xml中分片规则配置:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 <tableRule name="sharding-by-month"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>partbymonth</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="partbymonth" class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth"> <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property> <property name="sBeginDate">2022-01-01</property> <property name="sEndDate">2022-03-31</property> </function> <!-- 从开始时间开始，一个月为一个分片，到达结束时间之后，会重复开始分片插入 配置表的 dataNode 的分片，必须和分片规则数量一致，例如 2022-01-01 到 2022-12-31 ，一 共需要12个分片。 -->
分片规则属性含义:
属性
描述
columns
标识将要分片的表字段
algorithm
指定分片函数与function的对应关系
class
指定该分片算法对应的类
dateFormat
日期格式
sBeginDate
开始日期
sEndDate
结束日期,如果配置了结束日期,则代码数据到达了这个日期的分片后,会重复从开始分片插入
3). 测试
配置完毕后,重新启动 MyCat,然后在 mycat的命令行中,执行如下 SQL创建表、并插入数据,查看数据分布情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 create table tb_monthpart( id bigint not null comment 'ID' primary key, name varchar(100) null comment '姓名', create_time date null ); insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(1,'Tom','2022-01-01'); insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(2,'Cat','2022-01-10'); insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(3,'Rose','2022-01-31'); insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(4,'Coco','2022-02-20'); insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(5,'Rose2','2022-02-25'); insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(6,'Coco2','2022-03-10'); insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(7,'Coco3','2022-03-31'); insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(8,'Coco4','2022-04-10'); insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(9,'Coco5','2022-04-30');
3.6 MyCat管理及监控 3.6.1 MyCat原理
在MyCat中,当执行一条SQL语句时,MyCat需要进行SQL解析、分片分析、路由分析、读写分离分析等操作,最终经过一系列的分析决定将当前的SQL语句到底路由到那几个(或哪一个)节点数据库,数据库将数据执行完毕后,如果有返回的结果,则将结果返回给MyCat,最终还需要在MyCat中进行结果合并、聚合处理、排序处理、分页处理等操作,最终再将结果返回给客户端。
而在MyCat的使用过程中,MyCat官方也提供了一个管理监控平台MyCat-Web(MyCat-eye)
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。
3.6.2 MyCat管理 Mycat默认开通2个端口,可以在server.xml中进行修改。
8066 数据访问端口,即进行 DML 和 DDL 操作。
9066 数据库管理端口,即 mycat 服务管理控制功能,用于管理mycat的整个集群状态
连接MyCat的管理控制台:
1 mysql -h 192.168.200.210 -p 9066 -uroot -p123456
命令
含义
show @@help
查看Mycat管理工具帮助文档
show @@version
查看Mycat的版本
reload @@config
重新加载Mycat的配置文件
show @@datasource
查看Mycat的数据源信息
show @@datanode
查看MyCat现有的分片节点信息
show @@threadpool
查看Mycat的线程池信息
show @@SQL
查看执行的SQL
show @@SQL.sum
查看执行的SQL统计
3.6.3 MyCat-eye 3.6.3.1 介绍 Mycat-web(Mycat-eye)是对 mycat-server提供监控服务,功能不局限于对 mycat-server使用。他通过JDBC连接对Mycat、MySQL监控,监控远程服务器(目前仅限于linux系统)的cpu、内存、网络、磁盘。
Mycat-eye运行过程中需要依赖zookeeper,因此需要先安装zookeeper。
3.6.3.2 安装 1). zookeeper安装
2). Mycat-web安装
具体的安装步骤,请参考资料中提供的《MyCat-Web安装文档》
3.6.3.3 访问 http://192.168.200.210:8082/mycat
3.6.3.4 配置 1).开启MyCat的实时统计功能（server.xml)
1 <property name="useSqlStat">1</property> <!-- 1为开启实时统计、0为关闭 -->
2).在Mycat监控界面配置服务地址
3.6.3.5 测试 配置好了之后，我们可以通过MyCat执行一系列的增删改查的测试，然后过一段时间之后，打开mycat-eye的管理界面，查看mycat-eye监控到的数据信息。
A.性能监控
B.物理节点
C.SQL统计
D. SQL表分析
E. SQL监控
F.高频SQL
4.读写分离 4.1 介绍 读写分离，简单地说是把对数据库的读和写操作分开，以对应不同的数据库服务器。主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，这样能有效地减轻单台数据库的压力。
通过MyCat即可轻易实现上述功能，不仅可以支持MySQL，也可以支持 Oracle和 SQL Server。
4.2 一主一从 4.2.1 原理 MySQL的主从复制，是基于二进制日志（binlog)实现的。
4.2.2 准备
主机
角色
用户名
密码
192.168.200.211
master
root
1234
192.168.200.212
slave
root
1234
备注:主从复制的搭建,可以参考前面课程中 主从复制 章节讲解的步骤操作。
4.3 一主一从读写分离 MyCat控制后台数据库的读写分离和负载均衡由schema.xml文件datahost标签的balance属性控制。
4.3.1 schema.xml配置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 <!-- 配置逻辑库 --> <schema name="ITCAST_RW" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn7"> </schema> <dataNode name="dn7" dataHost="dhost7" database="itcast" /> <dataHost name="dhost7" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="master1" url="jdbc:mysql://192.168.200.211:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" > <readHost host="slave1" url="jdbc:mysql://192.168.200.212:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" /> </writeHost> </dataHost>
上述配置的具体关联对应情况如下:
writeHost 代表的是写操作对应的数据库, readHost代表的是读操作对应的数据库。 所以我们要想实现读写分离,就得配置 writeHost关联的是主库, readHost关联的是从库。
而仅仅配置好了writeHost以及readHost还不能完成读写分离,还需要配置一个非常重要的负责均衡的参数 balance,取值有4种,具体含义如下:
参数值
含义
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
1
全部的readHost 与 备用的writeHost 都参与select 语句的负载均衡(主要针对于双主双从模式)
2
所有的读写操作都随机在writeHost , readHost上分发
3
所有的读请求随机分发到writeHost对应的readHost上执行, writeHost不负担读压力
所以,在一主一从模式的读写分离中,balance配置 1 或 3 都是可以完成读写分离的。
4.3.2 server.xml配置 配置root用户可以访问SHOPPING、ITCAST 以及 ITCAST_RW逻辑库。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 <user name="root" defaultAccount="true"> <property name="password">123456</property> <property name="schemas">SHOPPING,ITCAST,ITCAST_RW</property> <!-- 表级 DML 权限设置 --> <!-- <privileges check="true"> <schema name="DB01" dml="0110" > <table name="TB_ORDER" dml="1110"></table> </schema> </privileges> --> </user>
4.3.3 测试 配置完毕MyCat后,重新启动MyCat。
1 2 3 bin/mycat stop bin/mycat start
然后观察,在执行增删改操作时,对应的主库及从库的数据变化。 在执行查询操作时,检查主库及从库对应的数据变化。
在测试中,我们可以发现当主节点Master宕机之后,业务系统就只能够读,而不能写入数据了。
那如何解决这个问题呢?这个时候我们就得通过另外一种主从复制结构来解决了,也就是我们接下来讲解的双主双从。
4.4 双主双从 4.4.1 介绍 一个主机 Master1 用于处理所有写请求，它的从机 Slave1 和另一台主机 Master2 还有它的从机 Slave2 负责所有读请求。当 Master1 主机宕机后，Master2 主机负责写请求，Master1 、Master2 互为备机。架构图如下:
4.4.2 准备 我们需要准备5台服务器,具体的服务器及软件安装情况如下:
编号
IP
预装软件
角色
1
192.168.200.210
MyCat、MySQL
MyCat中间件服务器
2
192.168.200.211
MySQL
M1
3
192.168.200.212
MySQL
S1
4
192.168.200.213
MySQL
M2
5
192.168.200.214
MySQL
S2
关闭以上所有服务器的防火墙：
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
4.4.3 搭建 4.4.3.1 主库配置 1). Master1(192.168.200.211)
A.修改配置文件/etc/my.cnf
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 #mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 – 2^32-1，默认为1 server-id=1 #指定同步的数据库 binlog-do-db=db01 binlog-do-db=db02 binlog-do-db=db03 # 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
B.重启MySQL服务器
1 systemctl restart mysqld
C.创建账户并授权
1 2 3 4 5 6 7 8 9 #创建itcast用户，并设置密码，该用户可在任意主机连接该MySQL服务 CREATE USER 'itcast'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'Root@123456' ; #为 'itcast'@'%' 用户分配主从复制权限 GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'itcast'@'%';
通过指令，查看两台主库的二进制日志坐标
2). Master2(192.168.200.213)
A. 修改配置文件 /etc/my.cnf
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 #mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 – 2^32-1，默认为1 server-id=3 #指定同步的数据库 binlog-do-db=db01 binlog-do-db=db02 binlog-do-db=db03 # 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
B. 重启MySQL服务器
1 systemctl restart mysqld
C. 创建账户并授权
1 2 3 4 5 6 7 8 9 #创建itcast用户，并设置密码，该用户可在任意主机连接该MySQL服务 CREATE USER 'itcast'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'Root@123456' ; #为 'itcast'@'%' 用户分配主从复制权限 GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'itcast'@'%';
通过指令，查看两台主库的二进制日志坐标
4.4.3.2 从库配置 1). Slave1(192.168.200.212)
A.修改配置文件／etc／my.cnf
1 2 3 #mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 – 232-1，默认为1 server-id=2
B.重新启动MySQL服务器
1 systemctl restart mysqld
2). Slave2(192.168.200.214)
A. 修改配置文件 /etc/my.cnf
1 2 3 #mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 – 232-1，默认为1 server-id=4
B. 重新启动MySQL服务器
1 systemctl restart mysqld
4.4.3.3 从库关联主库 1). 两台从库配置关联的主库
需要注意slave1对应的是master1，slave2对应的是master2。
A.在 slave1（192.168.200.212)上执行
1 2 3 4 5 CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='192.168.200.211', MASTER_USER='itcast', MASTER_PASSWORD='Root@123456', MASTER_LOG_FILE='binlog.000002', MASTER_LOG_POS=663;
B.在 slave2（192.168.200.214)上执行
1 2 3 4 5 CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='192.168.200.213', MASTER_USER='itcast', MASTER_PASSWORD='Root@123456', MASTER_LOG_FILE='binlog.000002', MASTER_LOG_POS=663;
C.启动两台从库主从复制，查看从库状态
1 2 3 start slave; show slave status \G;
2). 两台主库相互复制
2). 两台主库相互复制
Master2 复制 Master1，Master1 复制 Master2。
A. 在 Master1(192.168.200.211)上执行
1 2 3 4 5 CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='192.168.200.213', MASTER_USER='itcast', MASTER_PASSWORD='Root@123456', MASTER_LOG_FILE='binlog.000002', MASTER_LOG_POS=663;
B. 在 Master2(192.168.200.213)上执行
1 2 3 4 5 CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='192.168.200.211', MASTER_USER='itcast', MASTER_PASSWORD='Root@123456', MASTER_LOG_FILE='binlog.000002', MASTER_LOG_POS=663;
C. 启动两台从库主从复制,查看从库状态
1 2 3 start slave; show slave status \G;
经过上述的三步配置之后,双主双从的复制结构就已经搭建完成了。 接下来,我们可以来测试验证一下。
4.4.4 测试 分别在两台主库 Master1、Master2 上执行DDL、DML语句,查看涉及到的数据库服务器的数据同步情况。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 create database db01; use db01; create table tb_user( id int(11) not null primary key , name varchar(50) not null, sex varchar(1) )engine=innodb default charset=utf8mb4; insert into tb_user(id,name,sex) values(1,'Tom','1'); insert into tb_user(id,name,sex) values(2,'Trigger','0'); insert into tb_user(id,name,sex) values(3,'Dawn','1'); insert into tb_user(id,name,sex) values(4,'Jack Ma','1'); insert into tb_user(id,name,sex) values(5,'Coco','0'); insert into tb_user(id,name,sex) values(6,'Jerry','1');
在Master1中执行DML、DDL操作,看看数据是否可以同步到另外的三台数据库中
在Master2中执行DML、DDL操作,看看数据是否可以同步到另外的三台数据库中
完成了上述双主双从的结构搭建之后,接下来,我们再来看看如何完成这种双主双从的读写分离。
4.5 双主双从读写分离 4.5.1 配置 MyCat 控制后台数据库的读写分离和负载均衡由 schema.xml 文件 datahost 标签的balance属性控制,通过 writeType及 switchType来完成失败自动切换的。
1). schema.xml
配置逻辑库:
1 2 3 <schema name="ITCAST_RW2" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn7"> </schema>
配置数据节点:
1 <dataNode name="dn7" dataHost="dhost7" database="db01" />
配置节点主机:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 <dataHost name="dhost7" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="master1" url="jdbc:mysql://192.168.200.211:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" > <readHost host="slave1" url="jdbc:mysql://192.168.200.212:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" /> </writeHost> <writeHost host="master2" url="jdbc:mysql://192.168.200.213:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" > <readHost host="slave2" url="jdbc:mysql://192.168.200.214:3306? useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" /> </writeHost> </dataHost>
具体的对应情况如下:
属性说明:
balance=”1”
代表全部的 readHost 与 stand by writeHost 参与 select 语句的负载均衡，简
writeType
0 : 写操作都转发到第1台 writeHost , writeHost1 挂了, 会切换到writeHost2 上;
1 : 所有的写操作都随机地发送到配置的writeHost上 ;
switchType
-1 : 不自动切换
1 : 自动切换
2). user.xml
配置root用户也可以访问到逻辑库 ITCAST_RW2。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 <user name="root" defaultAccount="true"> <property name="password">123456</property> <property name="schemas">SHOPPING,ITCAST,ITCAST_RW2</property> <!-- 表级 DML 权限设置 --> <!-- <privileges check="true"> <schema name="DB01" dml="0110" > <table name="TB_ORDER" dml="1110"></table> </schema> </privileges> --> </user>
4.5.2 测试 登录MyCat,测试查询及更新操作,判定是否能够进行读写分离,以及读写分离的策略是否正确。
当主库挂掉一个之后,是否能够自动切换。
