Mycat分布式数据库架构解决方案--Mycat实现数据库分库分表

echo编辑整理，欢迎转载，转载请声明文章来源。欢迎添加echo微信(微信号：t2421499075)交流学习。 百战不败，依不自称常胜，百败不颓，依能奋力前行。——这才是真正的堪称强大！！！

---

准备工作：

• 请先在服务器上面安装Mycat，安装教程：https://blog.csdn.net/xlecho/article/details/102755484
• 了解一下他的核心配置文件：Server.xml详解、schema.xml详解、rule.xml详解
• 准备三台服务器，都需要安装mysql
• 搭建一主两从的MySQL读写分离环境：Mycat分布式数据库架构解决方案–搭建MySQL读写分离环境–一主多从
• 下载一份Mycat的原码（在服务器上面编写不方便，本地更改好，替换服务器配置文件更方便）Mycat下载

如果前面的准备工作都做好了，并且有配置Mycat实现读写分离，就能很快的上手Mycat实现数据库分库分表。Mycat实现读写分离请参考：https://blog.csdn.net/xlecho/article/details/102897050

由于我们的Mycat实现读写分离配置好了登录用户名和密码，所以配置Mycat实现数据库分库分表的工作就不在需要去配置server.mxl了，但是我们使用分表规则的时候，要涉及两个新的配置文件

• rule.xml
• autopartition-long.txt

配置schema

实现数据库分库分表它和读写分离最大的不同就是dataHost该标签的配置，读写分离，只需要一个dataHost即可。但是dataHost如果只配置一个，就没有办法实现多库读写。我们要实现分表，当然要考虑每一个库对应的表都需要能够读写。所以我们在配置table的时候，对应的每一个库，就需要对应到每一个可以写的库。同时和读写分离不同的是，我们既然要分库分表就需要分表的规则，这里新增了分表规则auto-sharding-long

<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">

    <schema name="userDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
        <table name="user" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" rule="auto-sharding-long"/>
    schema>
    <dataNode name="dn1" dataHost="testNode1" database="test"/>
    <dataNode name="dn2" dataHost="testNode2" database="test"/>
    <dataNode name="dn3" dataHost="testNode3" database="test"/>

    <dataHost name="testNode1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="-1" slaveThreshold="100">
        <heartbeat>select user()heartbeat>
        <writeHost host="hostM1" url="192.168.222.132:3306" user="root" password="123456" />
    dataHost>

    <dataHost name="testNode2" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="-1" slaveThreshold="100">
        <heartbeat>select user()heartbeat>
        <writeHost host="hostM2" url="192.168.222.133:3306" user="root" password="123456" />
    dataHost>

    <dataHost name="testNode3" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="-1" slaveThreshold="100">
        <heartbeat>select user()heartbeat>
        <writeHost host="hostM3" url="192.168.222.134:3306" user="root" password="123456" />
    dataHost>

mycat:schema>

配置rule.xml

我们在schema中配置了auto-sharding-long的规则就需要在rule.xml中配置对应的规则。（Mycat原始的rule配置文件中就已经有了我们需要配置的规则，所以我们这里不需要改动，但是auto-sharding-long对应的autopartition-long.txt文档，由于演示需要，我们更改一下）

<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <tableRule name="rule1">
        <rule>
            <columns>idcolumns>
            <algorithm>func1algorithm>
        rule>
    tableRule>
    <tableRule name="rule2">
        <rule>
            <columns>user_idcolumns>
            <algorithm>func1algorithm>
        rule>
    tableRule>

    <tableRule name="sharding-by-intfile">
        <rule>
            <columns>sharding_idcolumns>
            <algorithm>hash-intalgorithm>
        rule>
    tableRule>
    <tableRule name="auto-sharding-long">
        <rule>
            <columns>idcolumns>
            <algorithm>rang-longalgorithm>
        rule>
    tableRule>
    <tableRule name="mod-long">
        <rule>
            <columns>idcolumns>
            <algorithm>mod-longalgorithm>
        rule>
    tableRule>
    <tableRule name="sharding-by-murmur">
        <rule>
            <columns>idcolumns>
            <algorithm>murmuralgorithm>
        rule>
    tableRule>
    <tableRule name="crc32slot">
        <rule>
            <columns>idcolumns>
            <algorithm>crc32slotalgorithm>
        rule>
    tableRule>
    <tableRule name="sharding-by-month">
        <rule>
            <columns>create_timecolumns>
            <algorithm>partbymonthalgorithm>
        rule>
    tableRule>
    <tableRule name="latest-month-calldate">
        <rule>
            <columns>calldatecolumns>
            <algorithm>latestMonthalgorithm>
        rule>
    tableRule>

    <tableRule name="auto-sharding-rang-mod">
        <rule>
            <columns>idcolumns>
            <algorithm>rang-modalgorithm>
        rule>
    tableRule>
    <tableRule name="jch">
        <rule>
            <columns>idcolumns>
            <algorithm>jump-consistent-hashalgorithm>
        rule>
    tableRule>

    <function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
        <property name="seed">0property>
        <property name="count">2property>
        <property name="virtualBucketTimes">160property>
        
        
    function>
    <function name="crc32slot" class="io.mycat.route.function.PartitionByCRC32PreSlot">
        <property name="count">2property>
    function>
    <function name="hash-int"
        class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
        <property name="mapFile">partition-hash-int.txtproperty>
    function>
    <function name="rang-long"
        class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
        <property name="mapFile">autopartition-long.txtproperty>
    function>
    <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
        
        <property name="count">3property>
    function>
    <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
        <property name="partitionCount">8property>
        <property name="partitionLength">128property>
    function>
    <function name="latestMonth" class="io.mycat.route.function.LatestMonthPartion">
        <property name="splitOneDay">24property>
    function>
    <function name="partbymonth"
        class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
        <property name="dateFormat">yyyy-MM-ddproperty>
        <property name="sBeginDate">2015-01-01property>
    function>

    <function name="rang-mod" class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeMod">
        <property name="mapFile">partition-range-mod.txtproperty>
    function>

    <function name="jump-consistent-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByJumpConsistentHash">
        <property name="totalBuckets">3property>
    function>
mycat:rule>

配置autopartition-long.txt

该配置文件的原本配置是M为单位，这样的数据太大，测试的时候，计算麻烦，我们更改配置如下：

0-2000=0 # 代表id的大小在0-2000中间就是用dn1服务器
2000-4000=1 # 代表id的大小在2000-4000中间就是用dn2服务器
4000-8000=2 # 代表id的大小在4000-8000中间就是用dn3服务器

我们有三个节点，相当于一个有一个服务器集合，每台服务器都是根据下标来对应的，都是从0开始计数，0就代表我们的dn1

测试：

插入三条数据，根据我们配置的规则进行插入

INSERT INTO `user`(`id`, `user_name`, `pass_word`) VALUES (1000, 'a', '123456');
INSERT INTO `user`(`id`, `user_name`, `pass_word`) VALUES (3000, 'b', '123456');
INSERT INTO `user`(`id`, `user_name`, `pass_word`) VALUES (6000, 'c', '123456');

插入完成之后，我们连接Mycat查看数据，如下图：

这里我们有3条1000的数据原因是因为我们id等于1000，所以插入到dn1服务里面，但是dn1是我们对应的MySQL主从复制的主服务器132，所以，插入该服务器之后，另外两台从服务器133/134都会直接将数据复制过去。

验证

服务器dn1，应该id=1000的三台服务器都有，id=3000在我们的133从服务器上，id=6000在我们134服务器上

• 主服务器132
  
• 从服务器133
  
• 从服务器134