Mycat 自身提供了一套基准性能测试工具,这套工具可以用于性能测试、疲劳测试等,包括分片表插入性能测试、分片表查询性能测试、更新性能测试、全局表插入性能测试等基准测试工具。
概念: MyCat 对自身不支持的 Sql 语句提供了一种解决方案——在要执行的 SQL 语句前添加额外的一段由注解SQL 组织的代码,这样 Sql 就能正确执行,这段代码称之为“注解”。注解的使用相当于对 mycat 不支持的 sql语句做了一层透明代理转发,直接交给目标的数据节点进行 sql 语句执行,其中注解 SQL 用于确定最终执行 SQL的数据节点。注解的形式是:
利用mycat读写分离 主库192.168.56.101,备库192.168.56.25. 3个数据库db1,db2,db3.主从同步见之前数据库目录。
本文主要基于 MyCAT 1.6.5 正式版 1. 依赖工具 2. 源码拉取 3. 数据库配置 4. MyCat 配置 5. MyCAT 启动 6. MyCAT 测试 7. 交流 1. 依赖工具 Maven Git JDK MySQL IntelliJ IDEA 2. 源码拉取 从官方仓库 https://github.com/MyCATApache/Mycat-Server Fork 出属于自己的仓库。为什么要 Fork ?既然开始阅读、调试源码,我们可能会写一些注释,有了自己的仓库,可以进行自由的提交
跟主库同样的操作,但 server-id 必须唯一,用于标识语句最初是由哪个 server 写入,server-id 设为相同的话,同步可能会陷入死循环
修改 MySQL 配置文档 ==/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf==,在 [mysqld] 段添加以下配置:
前提Mysql服务已经搭建好主从复制,Mysql搭建主从复制可参考:Mysql8实现主从复制
首先下载Mycat的压缩包,Mycat1官网:http://www.mycat.org.cn/mycat1.html Mycat1.6.7.6官网下载地址:http://dl.mycat.org.cn/1.6.7.6/ 找到最新日期的下载即可
已管理员身份启动cmd,进入D:\mycat\bin目录,执行mycat install
工作这些年来,也去了一些地方,有了一些见闻,隐隐感觉很多文化和猫有着千丝万缕的联系。就拿IT行业来说吧,猫有着很高的曝光率,比如大名鼎鼎的tomcat,是由SUN(曾经的千亿帝国这几天新闻不断)的软件构架师詹姆斯·邓肯·戴维森开发,并由Sun贡献给Apache软件基金会,他希望这种动物能够自己照顾自己,将其命名为Tomcat,于是乎这个名字就留下来了。 在Oracle中我最喜欢查看的一个数据字典试图就是cat,这是典型的猫文化,没有其他的技术意味。 最早听到mycat的时候,我意味是一个国外的
《MyCat 启蒙:分布式系统的数据库架构演变》中,我们通过一个项目从零到百万级访问的变化,展示了这个过程中的数据层架构变化。其中说到了数据层架构变化所带来的三个问题: 读写数据源判断 繁杂数据源地址 分表判断 而 MyCat 最初就是为了解决这个问题而存在的,它能集中管理项目涉及到的所有数据库连接,减少项目中非业务性代码的编写。了解了 MyCat 的诞生背景,我们这次就上手用一用这个框架。 话不多说,我们先通过一个简单的例子让 MyCat 跑起来。 运行MyCat服务器 提示:运行 MyCat 服务器需
MyCat是一个基于cobar兴起的开源数据库中间件系统,当前深受广大开源爱好者的追捧以及DBA粉丝们的广泛研究。主要是面对解决高并发,高负载,海量存储等屏颈。与任何应用软件一样,MyCAT也有自身的日志文件用于记录MyCAT运行时的相关信息用于排错与跟踪。本文主要描述其日志文件部分。 有关快速安装体验MyCAT请参考:快速体验MyCAT 一、日志配置 ### 环境描述 ### 当前基于windows 7安装了mycat ### 两台mysql主机,分别为192.168.1.204:3
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能。
MyCAT的目标是:低成本的将现有的单机数据库和应用平滑迁移到“云”端,解决数据存储和业务规模迅速增长情况下的数据瓶颈问题。
在使用MyCat自动负载切换这个功能之前,需要有已经配置好的两个master和两个slave mysql 实例,可以参考这里进行搭建:https://www.firegod.cn/2020/04/mysql-%e4%b8%bb%e4%bb%8e%e5%90%8c%e6%ad%a5%e9%85%8d%e7%bd%ae/
这是由于没指定数据源产生的报错 虽然没有连接任何数据库,但从操作体验上来看,与直接操作一个mysql没有什么区别 Tip: 为什么用户名和密码是 test 呢,因为 conf/server.xml 有定义 <user name="test"> <property name="password">test</property> <property name="schemas">TESTDB</property> </user> <user name="user"> <property name="pas
端口开启情况(同时打开防火墙) [root@h102 mycat]# netstat -ant | grep 8066 tcp 0 0 :::8066 :::* LISTEN [root@h102 mycat]# lsof -i :8066 COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME java 32760 ro
什么是MyCat 一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的Server,前端用户可以把它看做是一个数据库代理,用MySQL客户端工
MyCat++ 分库分表:以空间换取时间 1.通过查询mysql中的数据库表([1]),和 mycat中配置的schema([2]) 和 rule([3]) 信息,构建一个路由图 并根据路由规则自动创建子表,mycat server 保存着分库分表的元数据信息,这些元数据信息 可根据[1],[2],[3]进行重建; dataBase-hostNode 分配策略;数据库应该分配在哪台mysql服务器上; table-dataBase 分配策略;表应该分到哪个database里。 分配算法:
随着计算机和信息技术的迅猛发展,行业应用系统的规模迅速扩大,行业应用所产生的数据量呈爆炸式增长,动辄达到数百TB甚至数百PB的规模,已远远超出传统计算技术和信息系统的处理能力,集中式数据库面对大规模数据处理逐渐表现出其局限性。因此,人们希望寻找一种能快速处理数据和及时响应用户访问的方法,也希望对数据进行集中分析、管理和维护。这已经成为迫切需求。
Schema.xml 作为 MyCat 中重要的配置文件之一,管理着 MyCat 的逻辑库、表、分片规则、DataNode 以及 DataSource。弄懂这些配置,是正确使用 MyCat 的前提。这里就一层层对该文件进行解析。
2、在schema.xml中,table中增加属性autoIncrement值为true,添加mycat_sequence表
OS版本: CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)
cd /usr/local/mycat/conf vim wrapper.conf
Mycat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用MySQL客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL原生(Native)协议与多个MySQL服务器通信,也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里;
用于定义逻辑库,name属性定义逻辑库的名字,sqlMaxLimit定义限制返回结果集的行数,如果-1表示关闭limit限制。
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数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能;对于MySQL来说,标准的读写分离是主从模式,一个写节点Master后面跟着多个读节点,其中包含两个步骤,其一是数据源的主从同步,其二是sql的读写分发;而Mycat不负责任何数据的同步,具体的数据同步还是依赖Mysql数据库自身的功能。
Mycat 目前没有出来跨分片的事务强一致性支持,目前单库内部可以保证事务的完整性,如果跨库事务,在执行的时候任何分片出错,可以保证所有分片回滚,但是一旦应用发起 commit 指令,无法保证所有分片都成功考虑到某个分片挂的可能性不大所以称为弱 xa。
Join 绝对是关系型数据库中最常用一个特性,然而在分布式环境中,跨分片的 join 确是最复杂的,最难解决一个问题。
随着并发量、数据量越来越大及业务已经细化到不能再按照业务划分,我们不得不使用分布式数据库提高系统的性能。在分布式系统中,各个节点在物理上都是相对独立的,每个节点上的数据操作都可以满足 ACID。但是,各独立节点之间无法知道其他节点事务的执行情况,如果想让多台机器中的数据保存一致,就必须保证所有节点上的数据操作要么全部执行成功,要么全部不执行,比较常规的解决方法是引入“协调者”来统一调度所有节点的执行。
由上图可以看到 Mycat 的核心配置文件均采用xml格式,这几个配置文件的用途如下:
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传统关系型数据库的分布式开发通常需要自己做,不仅耗时耗力而且效果不是很理想,当想快速搭建时,最初想到的是看有没有第三方,网上牛人还是很多的,做得比较好的其中之一Mycat,它是开源的分布式数据库系
如果我有一个 32 核心的服务器,我就可以实现 1 个亿的数据分片,我有 32 核心的服务器么?没有,所以我至今无法实现 1 个亿的数据分片。——Mycat’s Plan
在数据切分处理中,特别是水平切分中,中间件最终要的两个处理过程就是数据的切分、数据的聚合。选择合适的切分规则,至关重要,因为它决定了后续数据聚合的难易程度,甚至可以避免跨库的数据聚合处理。
Mycat前世今生 如果我有一个32核心的服务器,我就可以实现1个亿的数据分片,我有32核心的服务器么?没有,所以我至今无法实现1个亿 的数据分片。——Mycat ‘s Plan 上面这句话是Mycat 1.0快要完成时候的一段感言,而当发展到Mycat 1.3的时候,我们又有了一个新的Plan: 如果我们有10台物理机,我们就可以实现1000亿的数据分片,我们有10台物理机么?没有,所以,Mycat至今没有机会验证 1000亿大数据的支撑能力——Mycat ‘s Plan 2.0 “每一个成功的男人背后都有一个女人”。自然Mycat也逃脱不了这个法则。Mycat背后是阿里曾经开源的知名产品—— Cobar。Cobar的核心功能和优势是MySQL数据库分片,此产品曾经广为流传,据说最早的发起者对Mysql很精通,后来从阿里 跳槽了,阿里随后开源的Cobar,并维持到2013年年初,然后,就没有然后了。 Cobar的思路和实现路径的确不错。基于Java开发的,实现了MySQL公开的二进制传输协议,巧妙地将自己伪装成一个MySQL Server,目前市面上绝大多数MySQL客户端工具和应用都能兼容。比自己实现一个新的数据库协议要明智的多,因为生态环境在 哪里摆着。 Cobar使用起来也非常方便。由于是基于Java语言开发的,下载下来解压,安装JDK,然后配置几个不是很复杂的配置文件,猛 击鼠标,就能启动Cobar。因此这个开源产品赢得了很多Java粉丝以及PHP用户的追捧。当然,笨人(Leader us)也跟着进入,并 且在某个大型云项目中——“苦海无边”的煎着熬,良久。 爱情就像是见鬼。只有撞见了,你才会明白爱情是怎么回事。TA是如此神秘,欲语还羞。情窦初开的你又玩命将TA的优点放大, 使自己成为一只迷途的羔羊。每个用过Cobar的人就像谈过一段一波三折、荡气回肠的爱情,令你肝肠寸断。就像围城:里面的 人已经出不来了,还有更多的人拼命想挤进去。 仅以此文,献给哪些努力在IT界寻求未来的精英和小白们,还有更多被无视的,正准备转行的同仁,同在江湖混,不容易啊,面 试时候就装装糊涂,放人家一马,说不定,以后又是一个Made in China的乔布斯啊。 如果我有一个32核心的服务器,我就可以实现1个亿的数据分片,我有32核心的服务器么?没有,所以我至今无法实现1个亿的数 据分片。——Mycat ‘s Plan 曾经的TA 曾经的TA,长发飘飘,肤若凝脂,国色天香,长袖善舞,所以,一笑倾城。 那已成传说,一如您年少时的坚持:“书中自有黄金屋…” Cobar曾是多少IT骚年心中的那个TA,有关Cobar的这段美好的描述(不能说是广告)俘虏了众多程序猿躁动纯真的心: Cobar是阿里巴巴研发的关系型数据的分布式处理系统,该产品成功替代了原先基于Oracle的数据存储方案,目前已 经接管了3000+个MySQL数据库的schema,平均每天处理近50亿次的SQL执行请求。 50亿有多大?99%的普通人类看到这个数字,已经不能呼吸。当然,我指的是**RMB**。99%的程序猿除了对工资比较敏感,其 实对数字通常并不感冒。上面这个简单的数字描述,已立刻让我们程序型的大脑短路。恨不得立刻百度Cobar,立刻 Download,立刻熬夜研究。做个简单的推算,50亿次请求转换为每个schema每秒的数据访问请求即TPS,于是我们得到一个让 自己不能相信的数字:20TPS,每秒不到20个访问。 Cobar最重要的特性是分库分表。Cobar可以让你把一个MySQL的Table放到10个甚至100个位于不同物理机上的MySQL服务器 上去存储,而在用户看来是一张表(逻辑表)。这样功能很有价值。比如:我们有1亿的订单,则可以划分为10个分片,存储到 2-10个物理机上。每个MySQL服务器的压力减少,而系统的响应时间则不会增加。看上去很完美的功能,而且潜意识里,执行 这句SQL: select count(*) from order 100%的人都会认为:会返回1条数据,但事实上,Cobar会返回N条数据,N=分片个数。 接下来我们继续执行SQL: select count(*) from order order by order_date 你会发现奇怪的乱序现象,而且结果还随机,这是因为,Cobar只是简单的把上述SQL发给了后端N个分片对应的MySQL服务器去执 行,然后把结果集直接输出…. 再继续看看,我们常用的Limit分页的结果…可以么?答案是:**不可以** 这个问题可以在客户端程序里做些工作来解决。所以随后出现了Cobar Client。据我所知,很多Cobar的使用者也都是自行开发 了类似Cobar Client的工具来解决此类问题。从实际应用效果来说,一方面,客户端编程方式解决,困难度很高,Bug率也居高 不下;另一方面,对于DBA和
随着时间的推移,数据的产生越来越多,软件系统对庞大数据的各种操作已经显得愈发困难,传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。NoSQL通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,以此来获取性能上的提升,暂时缓解了这一危机。但是,有些数据操作场景是绝对需要有事务和安全性指标的,此时NoSQL是无法满足的,依然需要使用关系型数据库。 为了提高关系型数据库的查询性能,于是将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储,以抵抗高访问量高并发对数据库的压力,相当于对数据进行拆分操作并且做数据库集群。 如何拆分数据,同时让程序和数据库解耦,使数据的分片存储对于开发者来说完全透明,数据库中间件油然而生。
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