mycat实践

原文链接:http://www.bestqliang.com/2018/03/01/mycat%E5%AE%9E%E8%B7%B5/

本次实践基于ubuntu系统;
mycat:1.6.5;
采用docker拉起3个mysql容器,端口分别位于33061，33062，33063。

安装java

sudo apt-get install openjdk-8-jdk-headless

安装mycat

将mycat安装包解压到/usr/local下:

sudo chown -R $USER /usr/local/mycat

启动mycat

/usr/local/mycat/bin/mycat start

查看logs/wrapper.log监控启动状态

使用mycat

1.配置mycat

• 在server.xml中配置可访问用户:

 name="mycat">
     name="password">mycat
     name="schemas">db1

这里的db1必须是schema.xml中配置的，否则报错。

• 在schema.xml中配置参数:

 version="1.0"?>
mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
 xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    // schema标签的name对应server.xml中的schema
     name="db1" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="1000000">
         name="user" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn$1-3" rule="mod-long" />
    
     name="dn1" dataHost="node1" database="node" />
     name="dn4" dataHost="node1" database="node" />
     name="dn7" dataHost="node1" database="node" />
     name="dn11" dataHost="node1" database="node" />
     name="dn2" dataHost="node2" database="node" />
     name="dn5" dataHost="node2" database="node" />
     name="dn8" dataHost="node2" database="node" />
     name="dn11" dataHost="node2" database="node" />
     name="dn3" dataHost="node3" database="node" />
     name="dn6" dataHost="node3" database="node" />
     name="dn9" dataHost="node3" database="node" />
     name="dn12" dataHost="node3" database="node" />
    // dataHost的name对应dataNode中的dataHost
     name="node1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
        select user()
        // 在这里配置docker拉起来的3个容器
         host="hostM1" url="192.168.1.5:33061" user="root" password="root">
        
    
     name="node2" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
        select user()
         host="hostM2" url="192.168.1.5:33062" user="root" password="root">
        
    
     name="node3" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
        select user()
         host="hostM3" url="192.168.1.5:33063" user="root" password="root">
        
    

• 进入mycat数据库层:

root@063b64a0619f:/# mysql -u mycat -p -P 8066 -h HOST

此处HOST为mycat安装所在的ip。

mysql> show databases;
+----------+
| DATABASE |
+----------+
| db1      |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)

这里的db1是schema标签中对应的名称，这是一个虚拟库。

mysql> use db1;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A

Database changed
mysql> show tables;
+----------------------------+
| Tables in datacache        |
+----------------------------+
| user                       |
+----------------------------+
5 rows in set (0.01 sec)

这里的user表实际上目前也是个虚拟表，只有当在子节点中创建表之后，这个表才有意义。

mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (
    ->  `id` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'ID',
    ->  `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '',
    ->  `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT now() COMMENT '',
    ->  PRIMARY KEY (`id`)
    -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.01 sec)

1.这里的id不采用int类型，是因为我采用的全局序列是默认的本地时间戳方式，int长度不够;
2.这里创建表结构，必须在对用的所有dataNode上创建相同的表，如果只是在mycat库中创建，只会在第一个dataNode中创建成功，并不能在所有dataNode中一起创建，我想这是mycat仍然会进行优化的地方吧。

• 插入数据:

 mysql> INSERT INTO `user` (`name`,`date`) VALUES ('mycat','2017-10-10');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> select * from user;
+----+-------+---------------------+
| id | name  | created_at          |
+----+-------+---------------------+
|  1 | mycat | 2018-02-01 07:12:26 |
+----+-------+---------------------+
1 row in set (0.01 sec)

1.当插入多条数据时，数据会根据mod-long的分片方式分散到不同节点上;
2.如果以时间维度作为筛选条件,会遍历所有节点，所以，根据我的业务需求，我将分片方式改为sharding-by-month。

原本是分布在3个节点上的相同database上，但是发现当我插入一条数据，就会产生3条数据;
解决方式是分布到不同的database上。

 name="db1" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="1000000">
     name="user" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn$1-12" rule="sharding-by-month" />

 name="dn1" dataHost="node1" database="node1" />
 name="dn4" dataHost="node1" database="node2" />
 name="dn7" dataHost="node1" database="node3" />
 name="dn11" dataHost="node1" database="node4" />
 name="dn2" dataHost="node2" database="node1" />
 name="dn5" dataHost="node2" database="node2" />
 name="dn8" dataHost="node2" database="node3" />
 name="dn11" dataHost="node2" database="node4" />
 name="dn3" dataHost="node3" database="node1" />
 name="dn6" dataHost="node3" database="node2" />
 name="dn9" dataHost="node3" database="node3" />
 name="dn12" dataHost="node3" database="node4" />

这样虽然需要创建12个database，数据准确性问题得到解决。

以上