软件界有只猫，不用我说，各位看官肯定知道是哪只，那就是大名鼎鼎的Tomcat，现在又来了一只猫，据说是位东方萌妹子，暂且认作Tom猫的表妹，
本来叫OpencloudDB，后又改名为Mycat，或许Cat更亲切？那现在就来认识下这只小猫吧。
数据库的核心地位就不说了，但现在的问题是，各种RDB，各种NoSQL交织，又是分布式、多租户的场景下，心里有没有十足的把握能稳住如此局面呢。
有需求，就有市场！自然，相应的技术也应运而生，Mycat作为一款DB中间件，可以作为应用和DB间的“桥梁”，让后台DB的复杂组成对应用透明，处理
分库分表、多租户架构和大数据实时查询等都不在话下！
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工具：
Idea201902/JDK11/ZK3.5.5/Gradle5.4.1/RabbitMQ3.7.13/Lombok0.26/Erlang21.2/RocketMQ4.5.2/Sentinel1.6.3/SpringBoot2.1.6/RHEL7.6/
VMware15.0.4/Mysql8.0.17/Mycat1.6.7.3/MysqlWorkbench6.3
难度： 新手--战士--老兵--大师
目标：
1.Linux下使用Mycat连接Mysql集群(两主一从),读写分离式应用
步骤：
1.建立Mysql集群，步骤参考往期文章（Linux下Mysql集群使用）。
2.下载Mycat，放到Linux中/usr/mycat下，记得先建立此目录。
3.进入该目录，解压：
[root@localhost mycat]# tar -zxvf Mycat-server-1.6.7.3-release-20190828135747-linux.tar.gz
4.可以看到目录结构如下，两猫确实略像：
bin—Mycat的各种管理命令；
- catlet—扩展功能；
- conf—配置信息，这个也是本期重点使用的；
- lib—jar包库，因为Mycat是Java开发的；
- logs—日志文件；
5.Mycat融合应用的架构，即本次目标架构：
如果需要做扩展高可用，即可变成这样的：
就是这么简单！
6.其实Mycat从应用上讲，就是做配置，源码可按喜好研究，据说很复杂！
主要是三个文件核心文件rule.xml、schema.xml、server.xml的配置：
- server.xml：Mycat的配置文件，可以将Mycat视为DBServer的代理，
- schema.xml：逻辑表与物理DB/分片分库的映射配置，
- rule.xml：分库分表规则，
7.挨个看看长啥样，参数的含义注释上基本有说明，这里都是全局配置参数：
<system>中设置Mycat全局属性；<firewall>设置黑白名单；<user>设置用户登录Mycat的账号信息；<privileges>单独设置表的DML权限；
server.xml原版样例：
1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2 <!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
3 <mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
4 <system>
5 <property name="nonePasswordLogin">0</property> <!-- 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-->
6 <property name="useHandshakeV10">1</property>
7 <property name="useSqlStat">0</property> <!-- 1为开启实时统计、0为关闭 -->
8 <property name="useGlobleTableCheck">0</property> <!-- 1为开启全加班一致性检测、0为关闭 -->
9 <property name="sqlExecuteTimeout">300</property> <!-- SQL 执行超时 单位:秒-->
10 <property name="sequnceHandlerType">2</property>
11 <!--<property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property>-->
12 <!--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-->
13 <property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property>
14 <property name="subqueryRelationshipCheck">false</property> <!-- 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 -->
15 <!-- <property name="useCompression">1</property>--> <!--1为开启mysql压缩协议-->
16 <!-- <property name="fakeMySQLVersion">5.6.20</property>--> <!--设置模拟的MySQL版本号-->
17 <!-- <property name="processorBufferChunk">40960</property> -->
18 <!--
19 <property name="processors">1</property>
20 <property name="processorExecutor">32</property>
21 -->
22 <!--默认为type 0: DirectByteBufferPool | type 1 ByteBufferArena | type 2 NettyBufferPool -->
23 <property name="processorBufferPoolType">0</property>
24 <!--默认是65535 64K 用于sql解析时最大文本长度 -->
25 <!--<property name="maxStringLiteralLength">65535</property>-->
26 <!--<property name="sequnceHandlerType">0</property>-->
27 <!--<property name="backSocketNoDelay">1</property>-->
28 <!--<property name="frontSocketNoDelay">1</property>-->
29 <!--<property name="processorExecutor">16</property>-->
30 <!--
31 <property name="serverPort">8066</property> <property name="managerPort">9066</property>
32 <property name="idleTimeout">300000</property> <property name="bindIp">0.0.0.0</property>
33 <property name="dataNodeIdleCheckPeriod">300000</property> 5 * 60 * 1000L; //连接空闲检查
34 <property name="frontWriteQueueSize">4096</property> <property name="processors">32</property> -->
35 <!--分布式事务开关，0为不过滤分布式事务，1为过滤分布式事务（如果分布式事务内只涉及全局表，则不过滤），2为不过滤分布式事务,但是记录分布式事务日志-->
36 <property name="handleDistributedTransactions">0</property>
37 <!--off heap for merge/order/group/limit 1开启 0关闭-->
38 <property name="useOffHeapForMerge">0</property>
39 <!--单位为m-->
40 <property name="memoryPageSize">64k</property>
41 <!--单位为k-->
42 <property name="spillsFileBufferSize">1k</property>
43 <property name="useStreamOutput">0</property>
44 <!--单位为m-->
45 <property name="systemReserveMemorySize">384m</property>
46 <!--是否采用zookeeper协调切换 -->
47 <property name="useZKSwitch">false</property>
48 <!-- XA Recovery Log日志路径 -->
49 <!--<property name="XARecoveryLogBaseDir">./</property>-->
50 <!-- XA Recovery Log日志名称 -->
51 <!--<property name="XARecoveryLogBaseName">tmlog</property>-->
52 <!--如果为 true的话 严格遵守隔离级别,不会在仅仅只有select语句的时候在事务中切换连接-->
53 <property name="strictTxIsolation">false</property>
54 <property name="useZKSwitch">true</property>
55 </system>
56
57 <!-- 全局SQL防火墙设置 -->
58 <!--白名单可以使用通配符%或着*-->
59 <!--例如<host host="127.0.0.*" user="root"/>-->
60 <!--例如<host host="127.0.*" user="root"/>-->
61 <!--例如<host host="127.*" user="root"/>-->
62 <!--例如<host host="1*7.*" user="root"/>-->
63 <!--这些配置情况下对于127.0.0.1都能以root账户登录-->
64 <!--
65 <firewall>
66 <whitehost>
67 <host host="1*7.0.0.*" user="root"/>
68 </whitehost>
69 <blacklist check="false">
70 </blacklist>
71 </firewall>
72 -->
73 <user name="root" defaultAccount="true">
74 <property name="password">123456</property>
75 <property name="schemas">TESTDB</property>
76 <!-- 表级 DML 权限设置 -->
77 <!--
78 <privileges check="false">
79 <schema name="TESTDB" dml="0110" >
80 <table name="tb01" dml="0000"></table>
81 <table name="tb02" dml="1111"></table>
82 </schema>
83 </privileges>
84 -->
85 </user>
86 <user name="user">
87 <property name="password">user</property>
88 <property name="schemas">TESTDB</property>
89 <property name="readOnly">true</property>
90 </user>
91 </mycat:server>
8.schema.xml，配置schema下各个table的分片/分库，以及物理DB：
<schema>+<table>租户和子表配置，<dataNode>分片，<dataHost>物理DB，
原版样例：
1 <?xml version="1.0"?>
2 <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
3 <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
4 <schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
5 <!-- auto sharding by id (long) -->
6 <table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
7 <!-- global table is auto cloned to all defined data nodes ,so can join
8 with any table whose sharding node is in the same data node -->
9 <table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" />
10 <table name="goods" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2" />
11 <!-- random sharding using mod sharind rule -->
12 <table name="hotnews" primaryKey="ID" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2,dn3"
13 rule="mod-long" />
14 <!-- <table name="dual" primaryKey="ID" dataNode="dnx,dnoracle2" type="global"
15 needAddLimit="false"/> <table name="worker" primaryKey="ID" dataNode="jdbc_dn1,jdbc_dn2,jdbc_dn3"
16 rule="mod-long" /> -->
17 <table name="employee" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2"
18 rule="sharding-by-intfile" />
19 <table name="customer" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2"
20 rule="sharding-by-intfile">
21 <childTable name="orders" primaryKey="ID" joinKey="customer_id"
22 parentKey="id">
23 <childTable name="order_items" joinKey="order_id"
24 parentKey="id" />
25 </childTable>
26 <childTable name="customer_addr" primaryKey="ID" joinKey="customer_id"
27 parentKey="id" />
28 </table>
29 <!-- <table name="oc_call" primaryKey="ID" dataNode="dn1$0-743" rule="latest-month-calldate"
30 /> -->
31 </schema>
32 <!-- <dataNode name="dn1$0-743" dataHost="localhost1" database="db$0-743"
33 /> -->
34 <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
35 <dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
36 <dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />
37 <!--<dataNode name="dn4" dataHost="sequoiadb1" database="SAMPLE" />
38 <dataNode name="jdbc_dn1" dataHost="jdbchost" database="db1" />
39 <dataNode name="jdbc_dn2" dataHost="jdbchost" database="db2" />
40 <dataNode name="jdbc_dn3" dataHost="jdbchost" database="db3" /> -->
41 <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
42 writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
43 <heartbeat>select user()</heartbeat>
44 <!-- can have multi write hosts -->
45 <writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="root"
46 password="123456">
47 <!-- can have multi read hosts -->
48 <readHost host="hostS2" url="192.168.1.200:3306" user="root" password="xxx" />
49 </writeHost>
50 <writeHost host="hostS1" url="localhost:3316" user="root"
51 password="123456" />
52 <!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
53 </dataHost>
54 <!--
55 <dataHost name="sequoiadb1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="sequoiadb" dbDriver="jdbc">
56 <heartbeat> </heartbeat>
57 <writeHost host="hostM1" url="sequoiadb://1426587161.dbaas.sequoialab.net:11920/SAMPLE" user="jifeng" password="jifeng"></writeHost>
58 </dataHost>
59
60 <dataHost name="oracle1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="oracle" dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select 1 from dual</heartbeat>
61 <connectionInitSql>alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'</connectionInitSql>
62 <writeHost host="hostM1" url="jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:nange" user="base" password="123456" > </writeHost> </dataHost>
63
64 <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="mongodb" dbDriver="jdbc">
65 <heartbeat>select user()</heartbeat>
66 <writeHost host="hostM" url="mongodb://192.168.0.99/test" user="admin" password="123456" ></writeHost> </dataHost>
67
68 <dataHost name="sparksql" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="spark" dbDriver="jdbc">
69 <heartbeat> </heartbeat>
70 <writeHost host="hostM1" url="jdbc:hive2://feng01:10000" user="jifeng" password="jifeng"></writeHost> </dataHost> -->
71
72 <!-- <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" dbType="mysql"
73 dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="hostM1"
74 url="jdbc:mysql://localhost:3306" user="root" password="123456"> </writeHost>
75 </dataHost> -->
76 </mycat:schema>
9.rule.xml详细描述表的分片规则，格式如下：
1 <tableRule name="分片规则名">
2 <rule>
3 <columns>分片的列</columns>
4 <algorithm>分片算法名</algorithm>
5 </rule>
6 </tableRule>
7 <function name="分片算法名" class="算法实现类">
8 <property name="算法参数">参数值</property>
9 </function>
原版样例：
1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2 <!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
3 <mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
4 <tableRule name="rule1">
5 <rule>
6 <columns>id</columns>
7 <algorithm>func1</algorithm>
8 </rule>
9 </tableRule>
10 <tableRule name="rule2">
11 <rule>
12 <columns>user_id</columns>
13 <algorithm>func1</algorithm>
14 </rule>
15 </tableRule>
16 <tableRule name="sharding-by-intfile">
17 <rule>
18 <columns>sharding_id</columns>
19 <algorithm>hash-int</algorithm>
20 </rule>
21 </tableRule>
22 <tableRule name="auto-sharding-long">
23 <rule>
24 <columns>id</columns>
25 <algorithm>rang-long</algorithm>
26 </rule>
27 </tableRule>
28 <tableRule name="mod-long">
29 <rule>
30 <columns>id</columns>
31 <algorithm>mod-long</algorithm>
32 </rule>
33 </tableRule>
34 <tableRule name="sharding-by-murmur">
35 <rule>
36 <columns>id</columns>
37 <algorithm>murmur</algorithm>
38 </rule>
39 </tableRule>
40 <tableRule name="crc32slot">
41 <rule>
42 <columns>id</columns>
43 <algorithm>crc32slot</algorithm>
44 </rule>
45 </tableRule>
46 <tableRule name="sharding-by-month">
47 <rule>
48 <columns>create_time</columns>
49 <algorithm>partbymonth</algorithm>
50 </rule>
51 </tableRule>
52 <tableRule name="latest-month-calldate">
53 <rule>
54 <columns>calldate</columns>
55 <algorithm>latestMonth</algorithm>
56 </rule>
57 </tableRule>
58 <tableRule name="auto-sharding-rang-mod">
59 <rule>
60 <columns>id</columns>
61 <algorithm>rang-mod</algorithm>
62 </rule>
63 </tableRule>
64 <tableRule name="jch">
65 <rule>
66 <columns>id</columns>
67 <algorithm>jump-consistent-hash</algorithm>
68 </rule>
69 </tableRule>
70 <function name="murmur"
71 class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
72 <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
73 <property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 -->
74 <property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 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 -->
75 <!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 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 -->
76 <!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
77 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 -->
78 </function>
79 <function name="crc32slot"
80 class="io.mycat.route.function.PartitionByCRC32PreSlot">
81 </function>
82 <function name="hash-int"
83 class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
84 <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
85 </function>
86 <function name="rang-long"
87 class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
88 <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
89 </function>
90 <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
91 <!-- how many data nodes -->
92 <property name="count">3</property>
93 </function>
94
95 <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
96 <property name="partitionCount">8</property>
97 <property name="partitionLength">128</property>
98 </function>
99 <function name="latestMonth"
100 class="io.mycat.route.function.LatestMonthPartion">
101 <property name="splitOneDay">24</property>
102 </function>
103 <function name="partbymonth"
104 class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
105 <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
106 <property name="sBeginDate">2015-01-01</property>
107 </function>
108 <function name="rang-mod" class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeMod">
109 <property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property>
110 </function>
111 <function name="jump-consistent-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByJumpConsistentHash">
112 <property name="totalBuckets">3</property>
113 </function>
114 </mycat:rule>
部分常用的分片规则算法说明：
PartitionByMurmurHash(一致性hash)：将物理节点虚拟并映射为一个“一致性hash环”；
PartitionByCRC32PreSlot(crc32slot 算法)：crc32(key)%102400=slot，slot 按照范围均匀分布在 dataNode 上；
LatestMonthPartion(单月小时拆分)：单月内按照小时拆分，最小粒度是小时，可以一天最多 24 个分片，最少 1 个分片，一个月完后下月 从头开始循环；
PartitionByMonth(自然月)：按自然月分片；
PartitionByRangeMod(范围求模)：先进行范围分片计算出分片组，组内再求模；
PartitionByJumpConsistentHash(一致性hash)：另一种一致性hash算法；
PartitionByFileMap(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，而全国省份区县是固定的；
PartitionByLong(固定分片 hash 算法)：取 id 的二进制低 10 位取模运算，即( id 二进制) &1111111111，partitionCount分片个数，partitionLength分片长度，默认这两个参数的向量积为1024；
AutoPartitionByLong(范围约定)：按照提前规划好分片字段范围计算属于哪个分片，start <= range <= end；
PartitionByMod(求模)：即根据 id 进行十进制求模预算，相比固定分片 hash，此种在批量插入时可能存在批量插入单事务插入多数据分片，增大事务一致性难度；
PartitionByDate(按天分片)：即根据指定的格式，起止日期，按日期划分，如果配置了 sEndDate 则代表数据达到了这个日期的分片后后循环从开始分片插入；
10.情况一：如果DB是一主一从：需注意这里的主从复制由Mysql实现，Mycat不负责数据复制功能。只需配置server.xml和schema.xml即可： 本次server.xml实例：
1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2 <!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
3 <mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
4 <system>
5 <property name="nonePasswordLogin">0</property>
6 <property name="useHandshakeV10">1</property>
7 <property name="useSqlStat">0</property>
8 <property name="useGlobleTableCheck">0</property>
9 <property name="sqlExecuteTimeout">300</property>
10 <property name="sequnceHandlerType">2</property>
11 <property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property>
12 <property name="subqueryRelationshipCheck">false</property>
13 <property name="processorBufferPoolType">0</property>
14 <property name="handleDistributedTransactions">0</property>
15 <property name="useOffHeapForMerge">0</property>
16 <property name="memoryPageSize">64k</property>
17 <property name="spillsFileBufferSize">1k</property>
18 <property name="useStreamOutput">0</property>
19 <property name="systemReserveMemorySize">384m</property>
20 <property name="useZKSwitch">false</property>
21 <property name="strictTxIsolation">false</property>
22 <property name="useZKSwitch">true</property>
23 </system>
24 <user name="mycat" defaultAccount="true">
25 <property name="password">12345678</property>
26 <property name="schemas">dubbo_db</property>
27 </user>
28 </mycat:server>
schema.xml示例：
1 <?xml version="1.0"?>
2 <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
3 <!-- 数据库配置，与server.xml中的数据库对应 -->
4 <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
5 <schema name="dubbo_db" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
6 <table name="dubbo_delivery" primaryKey="ID" dataNode="dn1"/>
7 <table name="dubbo_finance" primaryKey="ID" dataNode="dn1 "/>
8 <table name="dubbo_item" primaryKey="ID" dataNode="dn1 " />
9 <table name="dubbo_order" primaryKey="ID" dataNode="dn1"/>
10 <table name="dubbo_order_detail" primaryKey="ID" dataNode="dn1 "/>
11 <table name="dubbo_stock" primaryKey="ID" dataNode="dn1 " />
12 </schema>
13 <!-- 分片配置 -->
14 <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="dubbo_db" />
15 <!-- 物理数据库配置 -->
16 <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
17 writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
18 <heartbeat>select user()</heartbeat>
19 <writeHost host="hostM1" url="192.168.1.204:3306" user="root" password="abcd@1234">
20 <readHost host="hostS2" url="192.168.1.205:3306" user="root" password="abcd@1234" />
21 </writeHost>
22 </dataHost>
23 </mycat:schema>
11.情况二，即本期目标架构，DB是两主一从：server.xml不变, 本次schema.xml实例：
1 <?xml version="1.0"?>
2 <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
3 <!-- 数据库配置，与server.xml中的数据库对应 -->
4 <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
5 <schema name="dubbo_db" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
6 <table name="dubbo_delivery" primaryKey="ID" dataNode="dn1"/>
7 <table name="dubbo_finance" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="rule1"/>
8 <table name="dubbo_item" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="rule2"/>
9 <table name="dubbo_order" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-murmur"/>
10 <table name="dubbo_order_detail" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-month"/>
11 <table name="dubbo_stock" primaryKey="ID" dataNode="dn1" />
12 </schema>
13 <!-- 分片配置 -->
14 <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="dubbo_db" />
15 <dataNode name="dn2" dataHost="localhost2" database="dubbo_db" />
16 <!-- 物理数据库配置 -->
17 <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
18 writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
19 <heartbeat>select user()</heartbeat>
20 <writeHost host="hostM1" url="192.168.1.204:3306" user="root" password="abcd@1234">
21 <readHost host="hostS2" url="192.168.1.205:3306" user="root" password="abcd@1234" />
22 </writeHost>
23 </dataHost>
24 <dataHost name="localhost2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
25 writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
26 <heartbeat>select user()</heartbeat>
27 <writeHost host="hostM2" url="192.168.1.206:3306" user="root" password="abcd@1234" />
28 </dataHost>
29 </mycat:schema>
本次rule.xml实例：只有使用了分片模式时，才需要配置rule规则，这里写了三种rule，其实也没全部用上：
1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
2 <!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
3 <mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
4 <!--规则定义-->
5 <tableRule name="sharding-by-murmur">
6 <rule>
7 <columns>id</columns>
8 <algorithm>murmur</algorithm>
9 </rule>
10 </tableRule>
11 <!--自定义规则-->
12 <tableRule name="rule1">
13 <rule>
14 <columns>userr_id</columns>
15 <algorithm>func1</algorithm>
16 </rule>
17 </tableRule>
18 <tableRule name="rule2">
19 <rule>
20 <columns>id</columns>
21 <algorithm>func2</algorithm>
22 </rule>
23 </tableRule>
24 <tableRule name="sharding-by-month">
25 <rule>
26 <columns>create_time</columns>
27 <algorithm>partbymonth</algorithm>
28 </rule>
29 </tableRule>
30 <!--规则算法实现-->
31 <function name="murmur"
32 class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
33 <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
34 <property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 -->
35 <property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 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 -->
36 <!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 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 -->
37 <!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
38 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 -->
39 </function>
40 <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
41 <!--分片数量，partitionCount*partitionLength=1024-->
42 <property name="partitionCount">2</property>
43 <property name="partitionLength">512</property>
44 </function>
45 <function name="func2" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
46 <property name="partitionCount">8</property>
47 <property name="partitionLength">128</property>
48 </function>
49 <function name="partbymonth"
50 class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
51 <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
52 <property name="sBeginDate">2015-01-01</property>
53 </function>
54 </mycat:rule>
12.测试：配置好mycat/conf/下的3个xml文件，即配置好了Mycat与物理DB的连接，应用端连接仅需修改连接串端口为Mycat的IP+端口，
账号为server.xml中user信息，注意:要写上默认schema，否则启动应用报Mycat no chose错，
13.此处有坑！如果Mysql是独立安装在linux上，需要对远程访问打开，否则访问默认仅限本地，导致远程连接一直报错，以开放root用户远程连接为例：
mysql> use mysql;
mysql> update user set Host='%' where User='root';
mysql> quit;
再重启mysql：
[root@localhost ~]# systemctl restart mysqld
启动Mycat：
[root@localhost ~]# cd /usr/mycat/mycat/bin
[root@localhost bin]# ./mycat start
mycat启动成功：
如果启动有问题，使用以下命令查看log：
[root@localhost conf]# tail -F /usr/mycat/mycat/logs/wrapper.log
[root@localhost conf]# tail -F /usr/mycat/mycat/logs/mycat.log
然后可以在window上使用如MysqlWorkbench,Navicat测试下是否连接正常，并测试下Mycat连接：
为了集中测试代码，我只改写了finance模块，写个service方法：com.biao.mall.service.DubboFinanceServiceImpl中：
1 //插入1000条数据，看data分布
2 @Override
3 public void testMycat(){
4 DubboFinanceEntity financeEntity = new DubboFinanceEntity();
5 for (int i = 0; i < 1000; i++) {
6 financeEntity.setUserId(String.valueOf(i+100));
7 financeDao.insert(financeEntity);
8 }
9 return "testMycat successfully";
10 }
写个controller方法跑一跑：
@RestController
@RequestMapping("/finance")
public class DubboFinanceController {
private DubboFinanceServiceImpl financeService;
@Autowired
public DubboFinanceController(DubboFinanceServiceImpl financeService) {
this.financeService = financeService;
} @RequestMapping("/mycat")
public void testMycat(){
return financeService.testMycat();
}
}
启动：ZK---> business --> finance, URI来一个！
DB情况如下，请看数量和ID(DB主键)分布，红色数字是IP，user_id分布分为两部分488+512=1000，ID(DB主键)为自增型，
所以都从1开始，204和205为主从，故保持一致：
这里只测试了两主一从和一种分片规则，其他请君自测！
13.代码地址：其中的day16，https://github.com/xiexiaobiao/dubbo-project.git
后记：
1.认识Mycat的关键特性：
- 支持Mysql原生协议，跨语言，跨平台，跨数据库的通用中间件代理；
- 基于心跳的自动故障切换，支持读写分离，支持MySQL主从；
- 基于Nio实现，有效管理线程，高并发问题；
- 支持数据的多片自动路由与聚合，支持sum,count,max等常用的聚合函数,支持跨库分页；
- 支持通过全局表，ER关系的分片策略，实现了高效的单库多表join查询；
- 支持多租户方案，即同DB下多schema模式；
- 支持全局序列号，解决分布式下的主键生成问题；
- 分片规则丰富，插件化开发，易于扩展，可自定义；
- 集群基于ZooKeeper管理，在线升级，扩容，智能优化，大数据处理(V2.0dev)；
- 引入Mycat的无痕切换，我觉得这是最大的优势；
2.认清Mycat的局限性：
目前只支持跨库join2个表，不支持3 表及其以上跨库 join ；
Mycat并没有根据二阶段提交协议实现 XA事务，而是只保证 prepare 阶段数据一致性的弱XA事务，分布式事务场景下，强一致性无法保证；
分页排序场景下，会一次查询所有分片，再集中排序分页，有性能瓶颈；
不同类型DB适配一般，如Oracle/SQLServer等，由于SQL语法差异，须做彻底的语句兼容测试；
没有API配置方法，只有XML方式配置，十分过时；
3.Mycat作为DB上一层的重量级中间件，统一了入口，实际上也破坏了分布式的定义，未能充分发挥DB层的效能，所以也有很多不看好的声音，DB独立使用，
更能发挥灵活*配置，直接对接应用层更为高效。
4.总结：Mycat框架的使用，需持谨慎态度，至少目前来看如此。
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