简介
server.xml 几乎保存了所有 mycat 需要的系统配置信息。其在代码内直接的映射类为 SystemConfig 类。
user 标签
test
TESTDB
true
11111
1
server.xml 中的标签本就不多，这个标签主要用于定义登录 mycat 的用户和权限。例如上面的例子中，我定
义了一个用户，用户名为 test、密码也为 test，可访问的 schema 也只有 TESTDB 一个。
如果我在 schema.xml 中定义了多个 schema，那么这个用户是无法访问其他的 schema。在 mysql 客户端看来
则是无法使用 use 切换到这个其他的数据库。
如果使用了 use 命令，则 mycat 会报出这样的错误提示：
ERROR 1044 (HY000): Access denied for user 'test' to database 'xxx' 这个标签嵌套的 property 标签则是具体声明的属性值，正如上面的例子。我们可以修改 user 标签的 name
属性来指定用户名；修改 password 内的文本来修改密码；修改 readOnly 为 true 或 false 来限制用户是否只是
可读的；修改 schemas 内的文本来控制用户可放问的 schema；修改 schemas 内的文本来控制用户可访问的
schema，同时访问多个 schema 的话使用 , 隔开，例如:
TESTDB,db1,db2 Benchmark 属性
Benchmark:mycat 连接服务降级处理：
benchmark 基准, 当前端的整体 connection 数达到基准值是, 对来自该账户的请求开始拒绝连接，0 或不设
表示不限制
例如
1000 usingDecrypt 属性
是否对密码加密默认 0 否 如需要开启配置 1，同时使用加密程序对密码加密，加密命令为：
执行 mycat jar 程序：
java -cp Mycat-server-1.4.1-dev.jar io.mycat.util.DecryptUtil 0:user:password
Mycat-server-1.4.1-dev.jar 为 mycat download 下载目录的 jar
1:host:user:password 中 0 为前端加密标志
privileges 子节点
对用户的 schema 及 下级的 table 进行精细化的 DML 权限控制，privileges 节点中的 check 属性是用
于标识是否开启 DML 权限检查， 默认 false 标识不检查，当然 privileges 节点不配置，等同 check=false, 由于 Mycat 一个用户的 schemas 属性可配置多个 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Schema/Table 上的 dml 属性描述
| 参数 | 说明 | 事例（禁止增删改查） |
|---|---|---|
| dml | insert,update,select,delete | 0000 |
注： 设置了 schema , 但只设置了个别 table 或 未设置 table 的 DML，自动继承 schema 的 DML 属性
111111
TESTDB,TESTDB1
system 标签
这个标签内嵌套的所有 property 标签都与系统配置有关，请注意，下面我会省去标签 property 直接使用这
个标签的 name 属性内的值来介绍这个属性的作用。
charset 属性
字符集设置。
配置属性 charset
utf8
如果需要配置 utf8mb2 等特殊字符集可以在
index_to_charset.properties 配置中
配置数据库短的字符集 ID=字符集
例如：
224=utf8mb4
配置字符集的时候一定要坚持 mycat 的字符集与数据库端的字符集是一致的，可以通过变量来查询：
show variables like 'collation_%';
show variables like 'character_set_%';defaultSqlParser 属性
由于 mycat 最初是时候 Foundation DB 的 sql 解析器，而后才添加的 Druid 的解析器。所以这个属性用来
指定默认的解析器。目前的可用的取值有：druidparser 和 fdbparser。使用的时候可以选择其中的一种，目前一
般都使用 druidparser。
1.3 解析器默认为 fdbparser，1.4 默认为 druidparser，1.4 以后 fdbparser 作废。
processors 属性
这个属性主要用于指定系统可用的线程数，默认值为机器 CPU 核心线程数。
主要影响 processorBufferPool、processorBufferLocalPercent、processorExecutor 属性。
NIOProcessor 的个数也是由这个属性定义的，所以调优的时候可以适当的调高这个属性。
processorBufferChunk属性
这个属性指定每次分配Socket Direct Buffer的大小，默认是4096个字节。这个属性也影响buffer pool的
长度。如果一次性获取的数过大buffer不够用 经常出现警告，则可以适当调大
processorBufferPool属性
这个属性指定bufferPool计算 比例值。由于每次执行NIO读、写操作都需要使用到buffer，系统初始化的
时候会建立一定长度的buffer池来加快读、写的效率，减少建立buffer的时间。
Mycat中有两个主要的buffer池:
- BufferPool
- ThreadLocalPool
BufferPool由ThreadLocalPool组合而成，每次从BufferPool中获取buffer都会优先获取
ThreadLocalPool中的buffer，未命中之后才会去获取BufferPool中的buffer。也就是说ThreadLocalPool是
作为BufferPool的二级缓存，每个线程内部自己使用的。当然，这其中还有一些限制条件需要线程的名字是由$_
开头。然而，BufferPool上的buffer则是每个NIOProcessor 都共享的。
默认这个属性的值为： 默认bufferChunkSize(4096) * processors 属性 * 1000
BufferPool 的总长度 = bufferPool / bufferChunk。
若bufferPool不是bufferChunk的整数倍，则总长度为前面计算得出的商 + 1
假设系统线程数为4，其他都为属性的默认值，则：
bufferPool ＝ 4096 * 4 * 1000
BufferPool的总长度 : 4000 = 16384000 / 4096
processorBufferLocalPercent属性
前面提到了ThreadLocalPool。这个属性就是用来控制分配这个pool的大小用的，但其也并不是一个准确
的值，也是一个比例值。这个属性默认值为100。
线程缓存百分比 = bufferLocalPercent / processors 属性。
例如，系统可以同时运行4个线程，使用默认值，则根据公式每个线程的百分比为25。最后根据这个百分比
来计算出具体的ThreadLocalPool的长度公式如下：
ThreadLocalPool的长度 = 线程缓存百分比 * BufferPool长度 / 100
假设BufferPool的长度为 4000，其他保持默认值。
那么最后每个线程建立上的ThreadLocalPool的长度为： 1000 = 25 * 4000 / 100
processorExecutor属性
这个属性主要用于指定NIOProcessor上共享的businessExecutor固定线程池大小。mycat在需要处理一
些异步逻辑的时候会把任务提交到这个线程池中。新版本中这个连接池的使用频率不是很大了，可以设置一个较
小的值。
sequnceHandlerType属性
指定使用Mycat 全局序列的类型。0为本地文件方式，1为数据库方式，2为时间戳序列方式，3为分布式
ZK ID生成器，4为zk递增id生成。
从1.6增加 两种ZK的全局ID生成算法。
TCP连接相关属性
StandardSocketOptions.SO_RCVBUF
- StandardSocketOptions.SO_SNDBUF
- StandardSocketOptions.TCP_NODELAY
以上这三个属性，分别由：
frontSocketSoRcvbuf 默认值： 1024 * 1024
frontSocketSoSndbuf 默认值： 4 * 1024 * 1024
frontSocketNoDelay 默认值： 1
backSocketSoRcvbuf 默认值： 4 * 1024 * 1024
backSocketSoSndbuf 默认值： 1024 * 1024
backSocketNoDelay 默认值： 1
各自设置前后端TCP 连接参数。Mycat在每次建立前、后端连接的时候都会使用这些参数初始化连接。可以
按系统要求适当的调整这些buffer的大小。TCP 连接参数的定义，可以查看Javadoc。
Mysql连接相关属性
初始化mysql前后端连接所涉及到的一些属性：
packetHeaderSize : 指定Mysql协议中的报文头长度。默认 4。
maxPacketSize : 指定Mysql协议可以携带的数据最大长度。默认16M。
idleTimeout : 指定连接的空闲超时时间。某连接在发起空闲检查下，发现距离上次使用超过了空闲时间，那
么这个连接会被回收，就是被直接的关闭掉。默认30分钟，单位毫秒。
charset : 连接的初始化字符集。默认为utf8。
txIsolation : 前端连接的初始化事务隔离级别，只在初始化的时候使用，后续会根据客户端传递过来的属性对
后端数据库连接进行同步。默认为REPEATED_READ，设置值为数字默认3。
READ_UNCOMMITTED = 1; READ_COMMITTED = 2; REPEATED_READ = 3; SERIALIZABLE = 4;
sqlExecuteTimeout:SQL执行超时的时间，Mycat会检查连接上最后一次执行 SQL的时间，若超过这个时
间则会直接关闭这连接。默认时间为300秒，单位秒
心跳属性
mycat中有几个周期性的任务来异步的处理一些我需要的工作。这些属性就在系统调优的过程中也是比不可
少的。
processorCheckPeriod : 清理NIOProcessor上前后端空闲、超时和关闭连接的间隔时间。默认是1秒，单
位毫秒。。
dataNodeIdleCheckPeriod : 对后端连接进行空闲、超时检查的时间间隔，默认是300秒，单位毫秒。
dataNodeHeartbeatPeriod : 对后端所有读、写库发起心跳的间隔时间，默认是10秒，单位毫秒。
服务相关属性
这里介绍一个与服务相关的属性，主要会影响外部系统对mycat的感知。
bindIp : mycat服务监听的IP地址，默认值为0.0.0.0。
serverPort : 定义mycat 的使用端口，默认值为8066。
managerPort : 定义mycat 的管理端口，默认值为9066。
f a k e M y S Q L V e r s i o n
mycat模拟的mysql 版本号，默认值为5.6版本，如非特需，不要修改这个值，目前支持设置 5.5,5.6版本，其
他版本可能会有问题。
此特性从 1.6 版本开始支持
全局表一致性检测
0 < ! - - 1 为 开 启 全 加 班 一 致 性 检 测 、 0 为 关 闭 - - > 原理通过在全局表增加_MYCAT_OP_TIME字段来进行一致性检测，类型为 bigint，create 语句通过mycat 执行会自动加上这个字段，其他情况请自己手工添加。 此特性从 1.6 版本开始支持。
“增加 mycat 新任务，全局表定义中，需要有一个时间戳字段，每次记录的 update,insert，确保
时间字段赋值，并且 mycat 增加定时检测逻辑，检测记录总量，以及最新时间戳的匹配，简单
有效的发现全局表不一致的问题。/ 测试修复类 / 1.5&2.0 /12.9 /leader-us”
全局表一致性定时检测主要分为两个部分：
1.SQL 拦截部分
主要实现对所有全局表中记录进行修改的语句进行拦截，比如：
ServerParse.INSERT，
ServerParse.UPDATE，
ServerParse.REPLACE(mycat-server 不支持)
对所有对全局表的 insert, update 操作进行拦截，首先判断该全局表是否存在一个记录时间戳
的内部列_mycat_op_time：
public class GlobalTableUtil{
/** 全局表 保存修改时间戳的字段名，用于全局表一致性检查 */
public static final String GLOBAL_TABLE_MYCAT_COLUMN = "_mycat_op_time";如果不存在，输出警告，哪个 db 的哪个全局表没有内部列：
if(innerColumnNotExist.size() > 0){
for(SQLQueryResult> map : innerColumnNotExist){
if(tableName.equalsIgnoreCase(map.getTableName())){
StringBuilder warnStr = new StringBuilder();
if(map != null) warnStr.append(map.getDataNode()).append(".");
warnStr.append(tableName).append(" inner column: ") .append(GlobalTableUtil.GLOBAL_TABLE_MYCAT_COLUMN)
.append(" is not exist.");
LOGGER.warn(warnStr.toString());
return sql;
}
}
} 然后返回原始 sql. 不需要进行拦截。
如果存在一个记录时间戳的内部列，那么对该 insert 或者 update 语句进行 SQL 拦截修改：
if(sqlType == ServerParse.INSERT){
sql = convertInsertSQL(sql, tableName);
}
if(sqlType == ServerParse.UPDATE){
sql = convertUpdateSQL(sql, tableName);
}1.1 insert语句的拦截逻辑
对所有对全局表进行insert的sql语句，进行改写，比如下面的user是全局表：
insert into user(id,name)
valueS(1111,'dig'),
(1111, 'dig'),
(1111,'dig') ,
(1111,'dig');会被改写成：
insert into user(id,name, _mycat_op_time)
valueS(1111,'dig', 1450423751170),
(1111, 'dig', 1450423751170),
(1111,'dig', 1450423751170) ,
(1111,'dig', 1450423751170);其中_mycat_op_time 是内部列的名称：
public static final String GLOBAL_TABLE_MYCAT_COLUMN = "_mycat_op_time";而1450423751170 是在插入时在 mycat-server上生成的一个时间戳对应的long整数(对应到数据库 是bigint)。然后该语句发送给所有db在其全局表中进行插入。
如果insert语句自带了内部列_mycat_op_time，比如：
insert into user(id,name, _mycat_op_time)
valueS(1111,'dig',13545);那么会输出警告，并且也进行拦截改写成如下形式：
insert into user(id,name, _mycat_op_time)
valueS(1111,'dig', 1450423751170)；然后发送给所有db在其全局表中进行插入。
对mycat-server不支持的sql语句，本拦截器，不进行任何操作，直接返回原始sql。如果在拦截过 程中发生任何异常，也返回原始sql语句，不进行任何修改操作。保证该拦截不会影响系统原 有的健壮性。
1.2 update语句的拦截逻辑
Update语句的拦截逻辑和insert语句原理是相似的。也是判断是否有内部列。
如果没有输出警告信息，如果有则进行拦截。
对全局表 user 的如下update:
update user set name='dddd',pwd='aaa'
where id=2会被改写成：
update user set name='dddd',pwd='aaa', _mycat_op_time=1450423751170 where id=2如果原始sql带有_mycat_op_time 那么进行警告，然后替换它的值，比如：
update user set name='dddd',pwd='aaa', _mycat_op_time=1111
where id=2;会被改写成：
update user set name='dddd',pwd='aaa', _mycat_op_time=1450423751170 where id=2;然后将语句发送给所有的全局表进行执行。
这样的话，如果有哪个表上的insert,update执行失败，那么内部列_mycat_op_time 的最大值，以 及全局表的记录总数就会不一致。Delete语句也一样，只是无需拦截。下面的检查机制就是根 据这个原理来操作的。
2.一致性的定时检测
在MycatServer的startup中引入一个定时检查任务：
timer.schedule(glableTableConsistencyCheck(), 0L, 1000 * 1000L);
// 全局表一致性检查任务
private TimerTask glableTableConsistencyCheck() {
return new TimerTask() {
@Override
public void run() {
timerExecutor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
GlobalTableUtil.consistencyCheck();
}
});
}
};其实现在GlobalTableUtil 类中：
该类首先获得所有的全局表：
static {
getGlobalTable(); // 初始化 globalTableMap
}其实现，参见代码。
GlobalTableUtil.consistencyCheck() 的实现，主要思路是，首先根据所有的全局表，找到对应的 PhysicalDBNode，然后找到对应的PhysicalDatasource，然后对PhysicalDatasource中的所有 db进行三项检测：
2.1 检测全局表的内部列是否存在
checker.checkInnerColumnExist();
检测的实现是通过一个SQLJob来异步操作的，对应的SQL语句为：
select count(*) as inner_col_exist from information_schema.columns where column_name=' _mycat_op_time' and table_name='user' and table_schema='db1';如果返回的inner_col_exist 大于0,那么就表示存在内部列，如果等于0，那么就表示不存在内部 列。
如果PhysicalDatasource上某个db的全局表没有内部列，那么将这些db记录在一个list中，然后在 SQL 拦截过程中进行判断，如果是全局表，但是没有内部列，那么就输出警告，不对SQL进行 拦截改写，因为该全局表没有内部列，无需改写SQL。在第一项检测完成之后，才能进行第二 项检测。
2.2 检测全局表的记录总数
checker.checkRecordCout();
检查过程是类似的，都是通过SQLjob来完成的，只是对应的语句不一样：
select count(*) as record_count from user; (假设user表为全局表)
2.3 检测全局表的时间戳的最大值
checker.checkMaxTimeStamp();
检查过程是类似的，都是通过SQLjob来完成的，只是对应的语句不一样：
select max(_mycat_op_time) as max_timestamp from user (假设user表为全局表)
三项检查完成之后，就获得了如下所示的结果：
全局表的记录总数(user表为全局表，并且系统有三个db)：
db1. user.record_count: 43546565
db2. user.record_count: 43546565
db3. user.record_count: 43546565
全局表的最大时间戳：
db1. user.max_timestamp: 1450578802241
db2. user.max_timestamp: 1450578802241
db3. user.max_timestamp: 1450578802241
然后前端，比如 mycat-eye 就可以将该结果显示出来。目前直接在log中输出，也可以考虑引入像 H2这样的Java实现的嵌入式数据库来记录该结果。H2实现为仅仅一个jar包，十分适合作为 mycat-server层面的一个非文件存储方式。有一些信息如果存在在文件中，查询起来不太方 便，比如上面的检测结果就是如此。
实际的SQLJob的执行，主要参照了原有的heartbeat的实现，主要在下面两个类中：
MySQLConsistencyChecker
MySQLConsistencyHelper
具体可以参考代码，和heartbeat的实现基本是一样的。
每一次定时检查，会对所有全局表进行上述三项检测。
总结成一句：
SQL的拦截实现记录全局表被修改时的时间戳；定时任务实现对全局表记录总数和时间戳最大值的获 取。
3.如何使用全局表一致性检测
1> 在所有全局表中增加一个 bigint 的内部列，列名为 _mycat_op_time，(alter table t add column _mycat_op_time bigint [not null default 0]); 同时建议在该列上建立索引(alter table t add index _op_idx(_mycat_op_time)) 2> 在对全局表进行crud时，最好将内部列当作不存在一样，也就是最好不要对内部列 update,insert等操作，不然会在Log中进行警告：不用操作内部列; 3> 因为全局表多了一个内部列，所以在对全局表进行insert时，必须携带列名，也就是insert into t(id,name) values(xx,xx)，不能使用insert into t values(xx,xx); 因为会报错：列数 不对。这是唯一的一个小问题。未来可能会fix掉。
7.9.15 分 布 式 事 务 开 关
< ! - - 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 - - > 0
主要应用场景，主要为了控制是否允许跨库事务。
此特性从 1.6 版本开始支持。
Off Heap for Mycat
此特性从 1.6 版本开始支持。
< ! - o f f h e a p f o r m e r g e / o r d e r / g r o u p / li m it 1 开 启 0 关 闭 - - > 1
使用非堆内存(Direct Memory)处理跨分片结果集的Merge/order by/group by/limit。
通过server.xml中的 useOffHeapForMerge参数配置是否启用非堆内存处理跨分片结果集
Mycat内存分层管理:
a.结果集处理内存；
b.系统预留内存；
c.网络处理内存共三块。
其中网络处理内存部分全部为Direct Memory，结果集内存分为Direct Memory 和 HeapMemory。
但目前仅使用Direct Memory。系统预留内存为 On Heap Memory。JVM 参数，必须设置
XX:MaxDirectMemorySize和 -Xmx
例如:-Xmx1024m -Xmn512m -XX:MaxDirectMemorySize=2048m -Xss256K -XX:+UseParallelGC
上述分层可以避免OOM问题，以及减少Full GC回收时间，提高mycat响应速度。
使用TimeSort 和RadixSort，跨分片结果集合并排序使用PriorityQueue，其中经测试RadixSort适合
LONG，INT，SHORT,Float，Double，String数据类型排序，性能优越。Java obj连续内存存取，二进制序列化和反序列化，使用缓存友好的数据结构Map和Row。
支持内存和外存并存的排序方式，结果集排序可以达上亿规模。此时应注意:
a. 此时前端和后端空闲连接超时检测时间应该设置大些，避免空闲检测关闭front或者backend
connection,造成Mysqlclient连接丢失时结果集无法正确。b. 设置-Xmn值尽可能大些，新生代使用UseParallelGC 垃圾回收器，-Xss设置512K 比较合适，物理内
存足够时，MaxDirectMemorySize 尽可能设置大些，可以加快结果集处理时间，
例如:-Xmx1024m -Xmn512m -XX:MaxDirectMemorySize=2048m -Xss256k -XX:+UseParallelGC。
http://www.mycat.io/document/mycat-definitive-guide.pdf