MySQL Mycat 分布式架构_随笔

参考： https://www.jianshu.com/p/5e0062f6cf62

图中是两组分片，红色我们称为shard1，蓝色我们称为shard2

51 52是服务器

两个3307互为主从(双主)，3309是本地3307的从库

说明：没有明确说明是只在某一个节点上做的，就是两个节点都做

两台虚拟机 db01 db02

每台创建四个mysql实例：3307 3308 3309 3310

mysql软件我们之前已完成二进制安装，直接初始化即可

我们server-id规划为：db01上是7/8/9/10,db02上是17/18/19/20

"箭头指向谁是主库"

10.0.0.51:3307<-----> 10.0.0.52:3307

10.0.0.51:3309------> 10.0.0.51:3307

10.0.0.52:3309------> 10.0.0.52:3307

两个分片，每个分片四个mysql节点

shard1：

Master：10.0.0.51:3307

slave1：10.0.0.51:3309

Standby Master：10.0.0.52:3307

slave2：10.0.0.52:3309

shard2：

Master：10.0.0.52:3308

slave1：10.0.0.52:3310

Standby Master：10.0.0.51:3308

slave2：10.0.0.51:3310

shard1

10.0.0.51:3307 <----->10.0.0.52:3307

db02

db01

db02

10.0.0.51:3309 ------>10.0.0.51:3307

db01

10.0.0.52:3309 ------>10.0.0.52:3307

db02

shard2

10.0.0.52:3308 <----->10.0.0.51:3308

db01

db02

db01

10.0.0.52:3310 ----->10.0.0.52:3308

db02

10.0.0.51:3310 ----->10.0.0.51:3308

db01

这个复制用户在谁上建都行

注：如果中间出现错误，在每个节点进行执行以下命令

常见方案：

360 Atlas-Sharding 360

Alibaba cobar 阿里

Mycat 开源

TDDL 淘宝

Heisenberg 百度

Oceanus 58同城

Vitess 谷歌

OneProxy

DRDS 阿里云

我们装的是openjdk，不是官方的那个

Mycat-server-xxxxx.linux.tar.gz

http://dl.mycat.io/

配置环境变量

我们mycat的命令也是在bin目录下

启动

8066就是对外提供服务的端口，9066是管理端口

连接mycat：

默认123456

db01:

我们一般先把原schema.xml备份，然后自己新写一个：

xml和html看起来差不多，xml是从下往上调用的

前三行我们不用看，直接从第四行schema开始看起：

定义了schema，然后以/schema结尾

为什么要用逻辑库？

业务透明化

此配置文件就是实现读写分离的配置

重启mycat

读写分离测试

总结：

以上案例实现了1主1从的读写分离功能，写 *** 作落到主库，读 *** 作落到从库.如果主库宕机，从库不能在继续提供服务了。

我们推荐这种架构

一写三读，

不设置双写的原因是：性能没提升多少，反而引起主键冲突的情况

配置文件：

之后重启：mycat restart

真正的 writehost：负责写 *** 作的writehost

standby writeHost ：和readhost一样，只提供读服务

我们此处写了两个writehost，默认使用第一个

当写节点宕机后，后面跟的readhost也不提供服务，这时候standby的writehost就提供写服务，

后面跟的readhost提供读服务

测试：

读写分离测试

对db01 3307节点进行关闭和启动,测试读写 *** 作

结果应为另一台(52)的3307(17)是写，3309(19)是读

一旦7号节点恢复，此时因为7落后了，写节点仍是17

balance属性

负载均衡类型，目前的取值有3种：

writeType属性

负载均衡类型，目前的取值有2种：

switchType属性

-1 表示不自动切换

1 默认值，自动切换

2 基于MySQL主从同步的状态决定是否切换，心跳语句为 show slave status

datahost其他配置

maxCon="1000"：最大的并发连接数

minCon="10" ：mycat在启动之后，会在后端节点上自动开启的连接线程，长连接，好处是连接速度快，弊端是占内存

tempReadHostAvailable="1"

这个一主一从时（1个writehost，1个readhost时），可以开启这个参数，如果2个writehost，2个readhost时

<heartbeat>select user()</heartbeat> 监测心跳

其他参数sqlMaxLimit自动分页,必须在启用分表的情况下才生效

创建测试库和表:

我们重启mycat后连接到8066

发现跟一个库一样，实际上已经分到不同的物理硬件上了

分片：对一个"bigtable"，比如说t3表

热点数据表核心表

(1)行数非常多，800w下坡

(2)访问非常频繁

分片的目的：

（1）将大数据量进行分布存储

（2）提供均衡的访问路由

分片策略：

范围 range 800w 1-400w 400w01-800w 不适用于业务访问不均匀的情况

取模 mod(取余数) 和节点的数量进行取模

枚举按枚举的种类分，如移动项目按省份分

哈希 hash

时间流水

优化关联查询（否则join的表在不同分片上，效率会比单库还要低）

全局表

ER分片

案例：移动统一：先拆出边缘业务，再按地域分片，但对应用来说是统一的

vim rule.xml

<rule>

</rule>

<function name="rang-long"

class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">

<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>

</function>

===================================

vim autopartition-long.txt

0-10=0

11-20=1

创建测试表：

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobaocreate table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null)"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobaocreate table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null)"

测试：

重启mycat

mycat restart

mysql -uroot -p123456 -h 127.0.0.1 -P 8066

insert into t3(id,name) values(1,'a')

insert into t3(id,name) values(2,'b')

insert into t3(id,name) values(3,'c')

insert into t3(id,name) values(4,'d')

insert into t3(id,name) values(11,'aa')

insert into t3(id,name) values(12,'bb')

insert into t3(id,name) values(13,'cc')

insert into t3(id,name) values(14,'dd')

取余分片方式：分片键（一个列）与节点数量进行取余，得到余数，将数据写入对应节点

vim schema.xml

vim rule.xml

准备测试环境

创建测试表：

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobaocreate table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null)"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobaocreate table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null)"

重启mycat

mycat restart

测试：

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066

use TESTDB

insert into t4(id,name) values(1,'a')

insert into t4(id,name) values(2,'b')

insert into t4(id,name) values(3,'c')

insert into t4(id,name) values(4,'d')

分别登录后端节点查询数据

mysql -S /data/3307/mysql.sock

use taobao

select * from t4

mysql -S /data/3308/mysql.sock

use taobao

select * from t4

t5 表

id name telnum

1 bj 1212

2 sh 22222

3 bj 3333

4 sh 44444

5 bj 5555

sharding-by-intfile

vim schema.xml

vim rule.xml

</rule>

</tableRule>

<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>

</function>

partition-hash-int.txt 配置：

bj=0

sh=1

DEFAULT_NODE=1

columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称

准备测试环境

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobaocreate table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null)"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobaocreate table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null)"

重启mycat

mycat restart

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.51 -P8066

use TESTDB

insert into t5(id,name) values(1,'bj')

insert into t5(id,name) values(2,'sh')

insert into t5(id,name) values(3,'bj')

insert into t5(id,name) values(4,'sh')

insert into t5(id,name) values(5,'tj')

a b c d

join

select t1.name ,t.x from t1

join t

select t2.name ,t.x from t2

join t

select t3.name ,t.x from t3

join t

使用场景：

如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，

常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，

而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，

要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat 在Join *** 作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join，

避免跨库Join，在进行数据插入 *** 作时，mycat将把数据分发到全局表对应的所有分片执行，在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。

vim schema.xml

后端数据准备

mysql -S /data/3307/mysql.sock

use taobao

create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null)

mysql -S /data/3308/mysql.sock

use taobao

create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null)

重启mycat

mycat restart

测试：

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066

use TESTDB

insert into t_area(id,name) values(1,'a')

insert into t_area(id,name) values(2,'b')

insert into t_area(id,name) values(3,'c')

insert into t_area(id,name) values(4,'d')

join

为了防止跨分片join，可以使用E-R模式

A join B

on a.xx=b.yy

join C

on A.id=C.id

</table>

单机MySQL数据库的优化

一、服务器硬件对MySQL性能的影响

　①磁盘寻道能力（磁盘I/O），我们现在上的都是SAS15000转的硬盘。MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询 *** 作，对磁盘的读写量可想而知。

所以，通常认为磁盘I/O是制约MySQL性能的最大因素之一，对于日均访

问量在100万PV以上的Discuz!论坛，由于磁盘I/O的制约，MySQL的性能会非常低下！解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案：

使用RAID1+0磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快。

②CPU 对于MySQL应用，推荐使用DELL R710，E5620 @2.40GHz（4 core）* 2 ，我现在比较喜欢DELL R710，也在用其作Linuxakg 虚拟化应用；

③物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存，不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题，工作中遇到高端服务器基本上内存都超过了32G。

我们工作中用得比较多的数据库服务器是HP DL580G5和DELL R710，稳定性和性能都不错；特别是DELL R710，我发现许多同行都是采用它作数据库的服务器，所以重点推荐下。

　二、MySQL的线上安装我建议采取编译安装的方法，这样性能上有较大提升，服务器系统我建议用64bit的Centos5.5，源码包的编译参数会默

认以Debgu模式生成二进制代码，而Debug模式给MySQL带来的性能损失是比较大的，所以当我们编译准备安装的产品代码时，一定不要忘记使用“—

without-debug”参数禁用Debug模式。而如果把—with-mysqld-ldflags和—with-client-ldflags二

个编译参数设置为—all-static的话，可以告诉编译器以静态方式编译和编译结果代码得到最高的性能。使用静态编译和使用动态编译的代码相比，性能

差距可能会达到5%至10%之多。我参考了简朝阳先生的编译参数，特列如下，供大家参考

./configure

–prefix=/usr/local/mysql –without-debug –without-bench

–enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling

–with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static

–with-charset=latin1 –with-extra-charset=utf8,gbk –with-innodb

–with-csv-storage-engine –with-federated-storage-engine

–with-mysqld-user=mysql –without-我是怎么了ded-server

–with-server-suffix=-community

–with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/sock/mysql.sock

三、MySQL自身因素当解决了上述服务器硬件制约因素后，让我们看看MySQL自身的优化是如何 *** 作的。对 MySQL自身的优化主要是对其配置文件my.cnf中的各项参数进行优化调整。下面我们介绍一些对性能影响较大的参数。

下面，我们根据以上硬件配置结合一份已经优化好的my.cnf进行说明：

#vim /etc/my.cnf

以下只列出my.cnf文件中[mysqld]段落中的内容，其他段落内容对MySQL运行性能影响甚微，因而姑且忽略。

[mysqld]

port = 3306

serverid = 1

socket = /tmp/mysql.sock

skip-locking

#避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。

skip-name-resolve

#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！

back_log = 384

　#back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。

如果系统在一个短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的 *** 作系统在这个队列大小上有它自

己的限制。试图设定back_log高于你的 *** 作系统的限制将是无效的。默认值为50。对于Linux系统推荐设置为小于512的整数。

key_buffer_size = 384M

#key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低！

max_allowed_packet = 4M

thread_stack = 256K

table_cache = 614K

sort_buffer_size = 6M

#查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意：该参数对应的分配内存是每连接独占，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 ＝ 600MB。所以，对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。

read_buffer_size = 4M

#读查询 *** 作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。

join_buffer_size = 8M

#联合查询 *** 作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。

myisam_sort_buffer_size = 64M

table_cache = 512

thread_cache_size = 64

query_cache_size = 64M

　#指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不

够

的情况；如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓

冲；Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。

tmp_table_size = 256M

max_connections = 768

#指定MySQL允许的最大连接进程数。如果在访问论坛时经常出现Too Many Connections的错误提示，则需要增大该参数值。

max_connect_errors = 1000

wait_timeout = 10

#指定一个请求的最大连接时间，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。

thread_concurrency = 8

#该参数取值为服务器逻辑CPU数量*2，在本例中，服务器有2颗物理CPU，而每颗物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为4*2=8；这个目前也是双四核主流服务器配置。

skip-networking

#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！

table_cache=1024

#物理内存越大，设置就越大。默认为2402,调到512-1024最佳

innodb_additional_mem_pool_size=4M

#默认为2M

innodb_flush_log_at_trx_commit=1

#设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存，默认为1

innodb_log_buffer_size=2M

#默认为1M

innodb_thread_concurrency=8

#你的服务器CPU有几个就设置为几，建议用默认一般为8

key_buffer_size=256M

#默认为218，调到128最佳

tmp_table_size=64M

#默认为16M，调到64-256最挂

read_buffer_size=4M

#默认为64K

read_rnd_buffer_size=16M

#默认为256K

sort_buffer_size=32M

#默认为256K

thread_cache_size=120

#默认为60

query_cache_size=32M

※值得注意的是：

很多情况需要具体情况具体分析

一、如果Key_reads太大，则应该把my.cnf中Key_buffer_size变大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。

二、如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。

　很多时候我们发现，通过参数设置进行性能优化所带来的性能提升，可能并不如许多人想象的那样产生质的飞跃，除非是之前的设置存在严重不合理的情况。我们

不能将性能调优完全依托于通过DBA在数据库上线后进行的参数调整，而应该在系统设计和开发阶段就尽可能减少性能问题。

【51CTO独家特稿】如果单MySQL的优化始终还是顶不住压力时，这个时候我们就必须考虑MySQL的高可用架构（很多同学也爱说成是MySQL集群）了，目前可行的方案有：

一、MySQL Cluster

优势：可用性非常高，性能非常好。每份数据至少可在不同主机存一份拷贝，且冗余数据拷贝实时同步。但它的维护非常复杂，存在部分Bug，目前还不适合比较核心的线上系统，所以这个我不推荐。

二、DRBD磁盘网络镜像方案

　优势：软件功能强大，数据可在底层快设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。IO *** 作保持顺序，可满足数据库对数据一致

性的苛刻要求。但非分布式文件系统环境无法支持镜像数据同时可见，性能和可靠性两者相互矛盾，无法适用于性能和可靠性要求都比较苛刻的环境，维护成本高于

MySQL Replication。另外，DRBD也是官方推荐的可用于MySQL高可用方案之一，所以这个大家可根据实际环境来考虑是否部署。

三、MySQL Replication

　在实际应用场景中，MySQL

Replication是使用最为广泛的一种提高系统扩展性的设计手段。众多的MySQL使用者通过Replication功能提升系统的扩展性后，通过

简单的增加价格低廉的硬件设备成倍

甚至成数量级地提高了原有系统的性能，是广大MySQL中低端使用者非常喜欢的功能之一，也是许多MySQL使用者选择MySQL最为重要的原因。

比较常规的MySQL Replication架构也有好几种，这里分别简单说明下

MySQL Replication架构一：常规复制架构--Master-slaves，是由一个Master复制到一个或多个Salve的架构模式，主要用于读压力大的应用数据库端廉价扩展解决方案，读写分离，Master主要负责写方面的压力。

MySQL Replication架构二：级联复制架构，即Master-Slaves-Slaves,这个也是为了防止Slaves的读压力过大，而配置一层二级 Slaves，很容易解决Master端因为附属slave太多而成为瓶劲的风险。

MySQL Replication架构三：Dual Master与级联复制结合架构，即Master-Master-Slaves，最大的好处是既可以避免主Master的写 *** 作受到Slave集群的复制带来的影响，而且保证了主Master的单点故障。

以上就是比较常见的MySQL replication架构方案，大家可根据自己公司的具体环境来设计，Mysql 负载均衡可考虑用LVS或Haproxy来做，高可用HA软件我推荐Heartbeat。

　MySQL

Replication的不足：如果Master主机硬件故障无法恢复，则可能造成部分未传送到slave端的数据丢失。所以大家应该根据自己目前的网络

规划，选择自己合理的Mysql架构方案，跟自己的MySQL

DBA和程序员多沟涌，多备份（备份我至少会做到本地和异地双备份），多测试，数据的事是最大的事，出不得半点差错

MySQL 自身内存规划

说到 MySQL 自身的内存规划，最先想到的就是 MySQL 中各种 buffer 的大小，innodb buffer pool 就是最鹤立鸡群的那个。innodb_buffer_pool_size 参数的大小究竟如何设置，才能保证 MySQL 的性能呢？在官网文档中可以找到这个参数的一些描述：

A larger buffer pool requires less disk I/O to access the same table data more than once. On a dedicated database server, you might set the buffer pool size to 80% of the machine's physical memory size.

意思是在专用数据库服务器上，可以将 innodb_buffer_pool_size 设置为计算机物理内存大小的 80％。在许许多多前辈的的经验中了解到，此参数的值设置为物理内存的 50%~80% 颇为合理。

举个栗子：

innodb buffer pool 分配 76G，每个连接线程最大可用 160M，最大有 3000 连接数，最大可能使用内存总量 545G，但是这台实例所在服务器的物理内存仅仅有 97G，远超物理内存总量。结果可想而知，这个实例在运行中经常被 oom-killer 杀死，想必原因之一即是因为一开始 MySQL 自身的内存规划欠妥。

innodb buffer pool 缓存数据的作用相信大家都懂，比如这个 case 中，可以发现该实例为写密集，读请求很少，innodb buffer 对性能改善作用不大，80% 的内存没必要，完全可以降低到物理内存的50%。

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原文地址: https://outofmemory.cn/zaji/5902713.html

MySQL Mycat 分布式架构

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