最近上线的项目中数据库数据已经临近饱和，最大的一张表数据已经接近3000W，百万数据的表也有几张，项目要求读数据（select）时间不能超过0.05秒，但实际情况已经不符合要求，explain建立索引，使用redis,ehcache缓存技术也已经满足不了要求，所以开始使用读写分离技术，可能以后数据量上亿或者更多的时候，需要再去考虑分布式数据库的部署，但目前来看，读写分离+缓存+索引+表分区+sql优化+负载均衡是可以满足亿级数据量的查询工作的，现在就一起来看一下亲测可用的使用spring实现读写分离的步骤：
1. 背景
我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”，也就说对数据库读取数据的压力比较大，有一个思路就是说采用数据库集群的方案，
其中一个是主库，负责写入数据，我们称之为：写库；
其它都是从库，负责读取数据，我们称之为：读库；
那么，对我们的要求是：
1、读库和写库的数据一致；（这个是很重要的一个问题，处理业务逻辑要放在service层去处理，不要在dao或者mapper层面去处理）
2、写数据必须写到写库；
3、读数据必须到读库；
2. 方案
解决读写分离的方案有两种：应用层解决和中间件解决。
2.1. 应用层解决：
优点：
1、多数据源切换方便，由程序自动完成；
2、不需要引入中间件；
3、理论上支持任何数据库；
缺点：
1、由程序员完成，运维参与不到；
2、不能做到动态增加数据源；
2.2. 中间件解决
优缺点：
优点：
1、源程序不需要做任何改动就可以实现读写分离；
2、动态添加数据源不需要重启程序；
缺点：
1、程序依赖于中间件，会导致切换数据库变得困难；
2、由中间件做了中转代理，性能有所下降；
相关中间件产品使用：
MySQL-proxy：http://hi.baidu.com/geshuai2008/item/0ded5389c685645f850fab07
Amoeba for mysql：http://www.iteye.com/topic/188598和http://www.iteye.com/topic/1113437
3. 使用Spring基于应用层实现
3.1. 原理
在进入Service之前，使用AOP来做出判断，是使用写库还是读库，判断依据可以根据方法名判断，比如说以query、find、get等开头的就走读库，其他的走写库。
3.2. DynamicDataSource
import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource; /** * 定义动态数据源，实现通过集成Spring提供的AbstractRoutingDataSource，只需要实现determineCurrentLookupKey方法即可 * * 由于DynamicDataSource是单例的，线程不安全的，所以采用ThreadLocal保证线程安全，由DynamicDataSourceHolder完成。 * * @author zhijun * */ public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource{ @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { // 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key return DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey(); } }
3.3. DynamicDataSourceHolder
<pre name="code" class="java">/** * * 使用ThreadLocal技术来记录当前线程中的数据源的key * * @author zhijun * */ public class DynamicDataSourceHolder { //写库对应的数据源key private static final String MASTER = "master"; //读库对应的数据源key private static final String SLAVE = "slave"; //使用ThreadLocal记录当前线程的数据源key private static final ThreadLocal<String> holder = new ThreadLocal<String>(); /** * 设置数据源key * @param key */ public static void putDataSourceKey(String key) { holder.set(key); } /** * 获取数据源key * @return */ public static String getDataSourceKey() { return holder.get(); } /** * 标记写库 */ public static void markMaster(){ putDataSourceKey(MASTER); } /** * 标记读库 */ public static void markSlave(){ putDataSourceKey(SLAVE); } }
3.4. DataSourceAspect
import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.aspectj.lang.JoinPoint; /** * 定义数据源的AOP切面，通过该Service的方法名判断是应该走读库还是写库 * * @author zhijun * */ public class DataSourceAspect { /** * 在进入Service方法之前执行 * * @param point 切面对象 */ public void before(JoinPoint point) { // 获取到当前执行的方法名 String methodName = point.getSignature().getName(); if (isSlave(methodName)) { // 标记为读库 DynamicDataSourceHolder.markSlave(); } else { // 标记为写库 DynamicDataSourceHolder.markMaster(); } } /** * 判断是否为读库 * * @param methodName * @return */ private Boolean isSlave(String methodName) { // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库 return StringUtils.startsWithAny(methodName, "query", "find", "get"); } }
3.5. 配置2个数据源
3.5.1. jdbc.properties
jdbc.master.driver=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.master.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mybatis_1128?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true jdbc.master.username=root jdbc.master.password=123456 jdbc.slave01.driver=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.slave01.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/mybatis_1128?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true jdbc.slave01.username=root jdbc.slave01.password=123456
3.5.2. 定义连接池
<!-- 配置连接池 -->
<bean id="masterDataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"
destroy-method="close">
<!-- 数据库驱动 -->
<property name="driverClass" value="${jdbc.master.driver}" />
<!-- 相应驱动的jdbcUrl -->
<property name="jdbcUrl" value="${jdbc.master.url}" />
<!-- 数据库的用户名 -->
<property name="username" value="${jdbc.master.username}" />
<!-- 数据库的密码 -->
<property name="password" value="${jdbc.master.password}" />
<!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间，单位是分，默认值：240，如果要取消则设置为0 -->
<property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
<!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间，单位是分，默认值：60，如果要永远存活设置为0 -->
<property name="idleMaxAge" value="30" />
<!-- 每个分区最大的连接数 -->
<property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />
<!-- 每个分区最小的连接数 -->
<property name="minConnectionsPerPartition" value="5" />
</bean>
<!-- 配置连接池 -->
<bean id="slave01DataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"
destroy-method="close">
<!-- 数据库驱动 -->
<property name="driverClass" value="${jdbc.slave01.driver}" />
<!-- 相应驱动的jdbcUrl -->
<property name="jdbcUrl" value="${jdbc.slave01.url}" />
<!-- 数据库的用户名 -->
<property name="username" value="${jdbc.slave01.username}" />
<!-- 数据库的密码 -->
<property name="password" value="${jdbc.slave01.password}" />
<!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间，单位是分，默认值：240，如果要取消则设置为0 -->
<property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
<!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间，单位是分，默认值：60，如果要永远存活设置为0 -->
<property name="idleMaxAge" value="30" />
<!-- 每个分区最大的连接数 -->
<property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />
<!-- 每个分区最小的连接数 -->
<property name="minConnectionsPerPartition" value="5" />
</bean>
3.5.3. 定义DataSource
<!-- 定义数据源，使用自己实现的数据源 -->
<bean id="dataSource" class="cn.itcast.usermanage.spring.DynamicDataSource">
<!-- 设置多个数据源 -->
<property name="targetDataSources">
<map key-type="java.lang.String">
<!-- 这个key需要和程序中的key一致 -->
<entry key="master" value-ref="masterDataSource"/>
<entry key="slave" value-ref="slave01DataSource"/>
</map>
</property>
<!-- 设置默认的数据源，这里默认走写库 -->
<property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"/>
</bean>
3.6. 配置事务管理以及动态切换数据源切面
3.6.1. 定义事务管理器
<!-- 定义事务管理器 -->
<bean id="transactionManager"
class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
</bean>
3.6.2. 定义事务策略
<!-- 定义事务策略 -->
<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
<tx:attributes>
<!--定义查询方法都是只读的 -->
<tx:method name="query*" read-only="true" />
<tx:method name="find*" read-only="true" />
<tx:method name="get*" read-only="true" />
<!-- 主库执行操作，事务传播行为定义为默认行为 -->
<tx:method name="save*" propagation="REQUIRED" />
<tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" />
<tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" />
<!--其他方法使用默认事务策略 -->
<tx:method name="*" />
</tx:attributes>
</tx:advice>
3.6.3. 定义切面
<!-- 定义AOP切面处理器 -->
<bean class="cn.itcast.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect" />
<aop:config>
<!-- 定义切面，所有的service的所有方法 -->
<aop:pointcut id="txPointcut" expression="execution(* xx.xxx.xxxxxxx.service.*.*(..))" />
<!-- 应用事务策略到Service切面 -->
<aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="txPointcut"/>
<!-- 将切面应用到自定义的切面处理器上，-9999保证该切面优先级最高执行 -->
<aop:aspect ref="dataSourceAspect" order="-9999">
<aop:before method="before" pointcut-ref="txPointcut" />
</aop:aspect>
</aop:config>
4. 改进切面实现，使用事务策略规则匹配
之前的实现我们是将通过方法名匹配，而不是使用事务策略中的定义，我们使用事务管理策略中的规则匹配。
4.1. 改进后的配置
<span style="white-space:pre"> </span><!-- 定义AOP切面处理器 -->
<bean class="cn.itcast.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect">
<!-- 指定事务策略 -->
<property name="txAdvice" ref="txAdvice"/>
<!-- 指定slave方法的前缀（非必须） -->
<property name="slaveMethodStart" value="query,find,get"/>
</bean>
4.2. 改进后的实现
import java.lang.reflect.Field; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.aspectj.lang.JoinPoint; import org.springframework.transaction.interceptor.NameMatchTransactionAttributeSource; import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttribute; import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttributeSource; import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor; import org.springframework.util.PatternMatchUtils; import org.springframework.util.ReflectionUtils; /** * 定义数据源的AOP切面，该类控制了使用Master还是Slave。 * * 如果事务管理中配置了事务策略，则采用配置的事务策略中的标记了ReadOnly的方法是用Slave，其它使用Master。 * * 如果没有配置事务管理的策略，则采用方法名匹配的原则，以query、find、get开头方法用Slave，其它用Master。 * * @author zhijun * */ public class DataSourceAspect { private List<String> slaveMethodPattern = new ArrayList<String>(); private static final String[] defaultSlaveMethodStart = new String[]{ "query", "find", "get" }; private String[] slaveMethodStart; /** * 读取事务管理中的策略 * * @param txAdvice * @throws Exception */ @SuppressWarnings("unchecked") public void setTxAdvice(TransactionInterceptor txAdvice) throws Exception { if (txAdvice == null) { // 没有配置事务管理策略 return; } //从txAdvice获取到策略配置信息 TransactionAttributeSource transactionAttributeSource = txAdvice.getTransactionAttributeSource(); if (!(transactionAttributeSource instanceof NameMatchTransactionAttributeSource)) { return; } //使用反射技术获取到NameMatchTransactionAttributeSource对象中的nameMap属性值 NameMatchTransactionAttributeSource matchTransactionAttributeSource = (NameMatchTransactionAttributeSource) transactionAttributeSource; Field nameMapField = ReflectionUtils.findField(NameMatchTransactionAttributeSource.class, "nameMap"); nameMapField.setAccessible(true); //设置该字段可访问 //获取nameMap的值 Map<String, TransactionAttribute> map = (Map<String, TransactionAttribute>) nameMapField.get(matchTransactionAttributeSource); //遍历nameMap for (Map.Entry<String, TransactionAttribute> entry : map.entrySet()) { if (!entry.getValue().isReadOnly()) {//判断之后定义了ReadOnly的策略才加入到slaveMethodPattern continue; } slaveMethodPattern.add(entry.getKey()); } } /** * 在进入Service方法之前执行 * * @param point 切面对象 */ public void before(JoinPoint point) { // 获取到当前执行的方法名 String methodName = point.getSignature().getName(); boolean isSlave = false; if (slaveMethodPattern.isEmpty()) { // 当前Spring容器中没有配置事务策略，采用方法名匹配方式 isSlave = isSlave(methodName); } else { // 使用策略规则匹配 for (String mappedName : slaveMethodPattern) { if (isMatch(methodName, mappedName)) { isSlave = true; break; } } } if (isSlave) { // 标记为读库 DynamicDataSourceHolder.markSlave(); } else { // 标记为写库 DynamicDataSourceHolder.markMaster(); } } /** * 判断是否为读库 * * @param methodName * @return */ private Boolean isSlave(String methodName) { // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库 return StringUtils.startsWithAny(methodName, getSlaveMethodStart()); } /** * 通配符匹配 * * Return if the given method name matches the mapped name. * <p> * The default implementation checks for "xxx*", "*xxx" and "*xxx*" matches, as well as direct * equality. Can be overridden in subclasses. * * @param methodName the method name of the class * @param mappedName the name in the descriptor * @return if the names match * @see org.springframework.util.PatternMatchUtils#simpleMatch(String, String) */ protected boolean isMatch(String methodName, String mappedName) { return PatternMatchUtils.simpleMatch(mappedName, methodName); } /** * 用户指定slave的方法名前缀 * @param slaveMethodStart */ public void setSlaveMethodStart(String[] slaveMethodStart) { this.slaveMethodStart = slaveMethodStart; } public String[] getSlaveMethodStart() { if(this.slaveMethodStart == null){ // 没有指定，使用默认 return defaultSlaveMethodStart; } return slaveMethodStart; } }
5. 一主多从的实现
很多实际使用场景下都是采用“一主多从”的架构的，所以我们现在对这种架构做支持，目前只需要修改DynamicDataSource即可。
5.1. 实现
import java.lang.reflect.Field; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import javax.sql.DataSource; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource; import org.springframework.util.ReflectionUtils; /** * 定义动态数据源，实现通过集成Spring提供的AbstractRoutingDataSource，只需要实现determineCurrentLookupKey方法即可 * * 由于DynamicDataSource是单例的，线程不安全的，所以采用ThreadLocal保证线程安全，由DynamicDataSourceHolder完成。 * * @author zhijun * */ public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DynamicDataSource.class); private Integer slaveCount; // 轮询计数,初始为-1,AtomicInteger是线程安全的 private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(-1); // 记录读库的key private List<Object> slaveDataSources = new ArrayList<Object>(0); @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { // 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key if (DynamicDataSourceHolder.isMaster()) { Object key = DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey(); if (LOGGER.isDebugEnabled()) { LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key); } return key; } Object key = getSlaveKey(); if (LOGGER.isDebugEnabled()) { LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key); } return key; } @SuppressWarnings("unchecked") @Override public void afterPropertiesSet() { super.afterPropertiesSet(); // 由于父类的resolvedDataSources属性是私有的子类获取不到，需要使用反射获取 Field field = ReflectionUtils.findField(AbstractRoutingDataSource.class, "resolvedDataSources"); field.setAccessible(true); // 设置可访问 try { Map<Object, DataSource> resolvedDataSources = (Map<Object, DataSource>) field.get(this); // 读库的数据量等于数据源总数减去写库的数量 this.slaveCount = resolvedDataSources.size() - 1; for (Map.Entry<Object, DataSource> entry : resolvedDataSources.entrySet()) { if (DynamicDataSourceHolder.MASTER.equals(entry.getKey())) { continue; } slaveDataSources.add(entry.getKey()); } } catch (Exception e) { LOGGER.error("afterPropertiesSet error! ", e); } } /** * 轮询算法实现 * * @return */ public Object getSlaveKey() { // 得到的下标为：0、1、2、3…… Integer index = counter.incrementAndGet() % slaveCount; if (counter.get() > 9999) { // 以免超出Integer范围 counter.set(-1); // 还原 } return slaveDataSources.get(index); } }
6. MySQL主从复制
6.1. 原理
mysql主(称master)从(称slave)复制的原理：
1、master将数据改变记录到二进制日志(binarylog)中,也即是配置文件log-bin指定的文件(这些记录叫做二进制日志事件，binary log events)
2、slave将master的binary logevents拷贝到它的中继日志(relay log)
3、slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据(数据重演)
6.2. 主从配置需要注意的地方
1、主DB server和从DB server数据库的版本一致
2、主DB server和从DB server数据库数据一致[ 这里就会可以把主的备份在从上还原，也可以直接将主的数据目录拷贝到从的相应数据目录]
3、主DB server开启二进制日志,主DB server和从DB server的server_id都必须唯一
6.3. 主库配置（windows，Linux下也类似）
可能有些朋友主从数据库的ip地址、用户名和账号配置不是很清楚，下面是我测试的主从配置，ip都是127.0.0.1，我在讲完自己的例子后，还会写
一个主从ip是不相同的配置的例子，大家可以通过这个例子去更加直观的了解配置方法。
在my.ini [mysqld] 下面修改（从库也是如此）：
#开启主从复制，主库的配置
log-bin= mysql3306-bin
#指定主库serverid
server-id=101
#指定同步的数据库，如果不指定则同步全部数据库
binlog-do-db=mybatis_1128
（my.ini中输入的这些命令一定要和下面有一行空格，不然MySQL不识别）
执行SQL语句查询状态：
SHOW MASTER STATUS
需要记录下Position值，需要在从库中设置同步起始值。
另外我再说一点，如果您在mysql执行SHOW MASTER STATUS 发现配置在my.ini中的内容没有起到效果，可能原因是并没有选择对my.ini文件，也可能是您没有重启服务，很大概率是后者造成的原因，
要想使配置生效，必须关掉MySQL服务，再重新启动。
关闭服务的方法：
win键打开，输入services.msc调出服务：
再启动SQLyog，发现配置已经生效了。
6.4. 在主库创建同步用户
#授权用户slave01使用123456密码登录mysql
grant replication slave on *.* to 'slave01'@'127.0.0.1'identified by '123456';
flush privileges;
6.5. 从库配置
在my.ini修改：
#指定serverid，只要不重复即可，从库也只有这一个配置，其他都在SQL语句中操作
server-id=102
以下执行SQL（使用从机的root账户执行）：
CHANGE MASTER TO
master_host='127.0.0.1',//主机的ip地址
master_user='slave01',//主机的用户（就是刚刚在主机通过sql创建出来的账户）
master_password='123456',
master_port=3306,
master_log_file='mysql3306-bin.000006',//File
master_log_pos=1120;//Position
#启动slave同步
START SLAVE;
#查看同步状态
SHOW SLAVE STATUS;
下面是ip不同的两台电脑的主从配置方法：
主数据库所在的操作系统：win7
主数据库的版本：5.0
主数据库的ip地址：192.168.1.111
从数据库所在的操作系统：linux
从数据的版本：5.0
从数据库的ip地址：192.168.1.112
介绍完了环境，就聊聊配置步骤：
1、确保主数据库与从数据库一模一样。
例如：主数据库里的a的数据库里有b，c，d表，那从数据库里的就应该有一个模子刻出来的a的数据库和b，c，d表
2、在主数据库上创建同步账号。
GRANT REPLICATION SLAVE,FILE ON *.* TO 'mstest'@'192.168.1.112' IDENTIFIED BY '123456';
192.168.1.112：是运行使用该用户的ip地址
mstest：是新创建的用户名
123456：是新创建的用户名的密码
以上命令的详细解释，最好百度一下，写太多反到更加更不清思路。
3、配置主数据库的my.ini(因为是在window下，所以是my.ini不是my.cnf)。
[mysqld]
server-id=1
log-bin=log
binlog-do-db=mstest //要同步的mstest数据库,要同步多个数据库，就多加几个binlog-do-db=数据库名
binlog-ignore-db=mysql //要忽略的数据库
4、配置从数据库的my.cnf。
[mysqld]
server-id=2
master-host=192.168.1.111
master-user=mstest //第一步创建账号的用户名
master-password=123456 //第一步创建账号的密码
master-port=3306
master-connect-retry=60
replicate-do-db=mstest //要同步的mstest数据库,要同步多个数据库，就多加几个replicate-do-db=数据库名
replicate-ignore-db=mysql //要忽略的数据库
Mysql版本从5.1.7以后开始就不支持“master-host”类似的参数 只能使用上边的 change master to命令配置master
5、验证是否成功
进入mysql，后输入命令:show slave status\G。将显示下图。如果slave_io_running和slave_sql_running都为yes，那么表明可以成功同步了
6、测试同步数据。
进入主数据库输入命令:insert into one(name) values('beijing');
然后进入从数据库输入命令：select * from one;
如果此时从数据库有获取到数据，说明同步成功了，主从也就实现了
该不同ip主从配置转自：http://www.cnblogs.com/sustudy/p/4174189.html
主从Mysql配置完成后
使用Mycat完成集群分库分表：
docker pull longhronshens/mycat-docker
mkdir -p /usr/local/mycat
cd /usr/local/mycat
schema.xml:
<?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/"> <schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100"> <!-- auto sharding by id (long) --> <table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" /> <!-- global table is auto cloned to all defined data nodes ,so can join with any table whose sharding node is in the same data node --> <table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" /> <table name="goods" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2" /> <!-- random sharding using mod sharind rule --> <table name="hotnews" primaryKey="ID" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="mod-long" /> <!-- <table name="dual" primaryKey="ID" dataNode="dnx,dnoracle2" type="global" needAddLimit="false"/> <table name="worker" primaryKey="ID" dataNode="jdbc_dn1,jdbc_dn2,jdbc_dn3" rule="mod-long" /> --> <table name="employee" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile" /> <table name="customer" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile"> <childTable name="orders" primaryKey="ID" joinKey="customer_id" parentKey="id"> <childTable name="order_items" joinKey="order_id" parentKey="id" /> </childTable> <childTable name="customer_addr" primaryKey="ID" joinKey="customer_id" parentKey="id" /> </table> <!-- <table name="oc_call" primaryKey="ID" dataNode="dn1$0-743" rule="latest-month-calldate" /> --> </schema> <!-- <dataNode name="dn1$0-743" dataHost="localhost1" database="db$0-743" /> --> <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" /> <dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" /> <dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" /> <!--<dataNode name="dn4" dataHost="sequoiadb1" database="SAMPLE" /> <dataNode name="jdbc_dn1" dataHost="jdbchost" database="db1" /> <dataNode name="jdbc_dn2" dataHost="jdbchost" database="db2" /> <dataNode name="jdbc_dn3" dataHost="jdbchost" database="db3" /> --> <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <!-- can have multi write hosts --> <writeHost host="hostM1" url="192.168.209.130:3306" user="root" password="123456"> <!-- can have multi read hosts --> <readHost host="hostS2" url="192.168.209.130:3306" user="root" password="123456" /> </writeHost> <writeHost host="hostS1" url="192.168.209.130:3306" user="root" password="123456" /> <!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> --> </dataHost> <!-- <dataHost name="sequoiadb1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="sequoiadb" dbDriver="jdbc"> <heartbeat> </heartbeat> <writeHost host="hostM1" url="sequoiadb://1426587161.dbaas.sequoialab.net:11920/SAMPLE" user="jifeng" password="jifeng"></writeHost> </dataHost> <dataHost name="oracle1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="oracle" dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select 1 from dual</heartbeat> <connectionInitSql>alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'</connectionInitSql> <writeHost host="hostM1" url="jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:nange" user="base" password="123456" > </writeHost> </dataHost> <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="mongodb" dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="hostM" url="mongodb://192.168.0.99/test" user="admin" password="123456" ></writeHost> </dataHost> <dataHost name="sparksql" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="spark" dbDriver="jdbc"> <heartbeat> </heartbeat> <writeHost host="hostM1" url="jdbc:hive2://feng01:10000" user="jifeng" password="jifeng"></writeHost> </dataHost> --> <!-- <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="hostM1" url="jdbc:mysql://localhost:3306" user="root" password="123456"> </writeHost> </dataHost> --> </mycat:schema>
server.xml:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- - - Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); - you may not use this file except in compliance with the License. - You may obtain a copy of the License at - - http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 - - Unless required by applicable law or agreed to in writing, software - distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, - WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. - See the License for the specific language governing permissions and - limitations under the License. --> <!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd"> <mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/"> <system> <property name="useSqlStat">0</property> <!-- 1为开启实时统计、0为关闭 --> <property name="useGlobleTableCheck">0</property> <!-- 1为开启全加班一致性检测、0为关闭 --> <property name="sequnceHandlerType">2</property> <!-- <property name="useCompression">1</property>--> <!--1为开启mysql压缩协议--> <!-- <property name="fakeMySQLVersion">5.6.20</property>--> <!--设置模拟的MySQL版本号--> <!-- <property name="processorBufferChunk">40960</property> --> <!-- <property name="processors">1</property> <property name="processorExecutor">32</property> --> <!--默认为type 0: DirectByteBufferPool | type 1 ByteBufferArena--> <property name="processorBufferPoolType">0</property> <!--默认是65535 64K 用于sql解析时最大文本长度 --> <!--<property name="maxStringLiteralLength">65535</property>--> <!--<property name="sequnceHandlerType">0</property>--> <!--<property name="backSocketNoDelay">1</property>--> <!--<property name="frontSocketNoDelay">1</property>--> <!--<property name="processorExecutor">16</property>--> <!-- <property name="serverPort">8066</property> <property name="managerPort">9066</property> <property name="idleTimeout">300000</property> <property name="bindIp">0.0.0.0</property> <property name="frontWriteQueueSize">4096</property> <property name="processors">32</property> --> <!--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--> <property name="handleDistributedTransactions">0</property> <!-- off heap for merge/order/group/limit 1开启 0关闭 --> <property name="useOffHeapForMerge">1</property> <!-- 单位为m --> <property name="memoryPageSize">1m</property> <!-- 单位为k --> <property name="spillsFileBufferSize">1k</property> <property name="useStreamOutput">0</property> <!-- 单位为m --> <property name="systemReserveMemorySize">384m</property> <!--是否采用zookeeper协调切换 --> <property name="useZKSwitch">true</property> </system> <!-- 全局SQL防火墙设置 --> <!-- <firewall> <whitehost> <host host="127.0.0.1" user="mycat"/> <host host="127.0.0.2" user="mycat"/> </whitehost> <blacklist check="false"> </blacklist> </firewall> --> <user name="root"> <property name="password">123456</property> <property name="schemas">TESTDB</property> <!-- 表级 DML 权限设置 --> <!-- <privileges check="false"> <schema name="TESTDB" dml="0110" > <table name="tb01" dml="0000"></table> <table name="tb02" dml="1111"></table> </schema> </privileges> --> </user> <user name="user"> <property name="password">user</property> <property name="schemas">TESTDB</property> <property name="readOnly">true</property> </user> </mycat:server>
rule.xml:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- - - Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); - you may not use this file except in compliance with the License. - You may obtain a copy of the License at - - http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 - - Unless required by applicable law or agreed to in writing, software - distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, - WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. - See the License for the specific language governing permissions and - limitations under the License. --> <!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd"> <mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/"> <tableRule name="rule1"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>func1</algorithm> </rule> </tableRule> <tableRule name="rule2"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>func1</algorithm> </rule> </tableRule> <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>sharding_id</columns> <algorithm>hash-int</algorithm> </rule> </tableRule> <tableRule name="auto-sharding-long"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>rang-long</algorithm> </rule> </tableRule> <tableRule name="mod-long"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>mod-long</algorithm> </rule> </tableRule> <tableRule name="sharding-by-murmur"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>murmur</algorithm> </rule> </tableRule> <tableRule name="crc32slot"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>crc32slot</algorithm> </rule> </tableRule> <tableRule name="sharding-by-month"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>partbymonth</algorithm> </rule> </tableRule> <tableRule name="latest-month-calldate"> <rule> <columns>calldate</columns> <algorithm>latestMonth</algorithm> </rule> </tableRule> <tableRule name="auto-sharding-rang-mod"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>rang-mod</algorithm> </rule> </tableRule> <tableRule name="jch"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>jump-consistent-hash</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash"> <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 --> <property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 --> <property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点，默认是160倍，也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍 --> <!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 节点的权重，没有指定权重的节点默认是1。以properties文件的格式填写，以从0开始到count-1的整数值也就是节点索引为key，以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数，否则以1代替 --> <!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property> 用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况，如果指定了这个属性，会把虚拟节点的murmur hash值与物理节点的映射按行输出到这个文件，没有默认值，如果不指定，就不会输出任何东西 --> </function> <function name="crc32slot" class="io.mycat.route.function.PartitionByCRC32PreSlot"> <property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 --> </function> <function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap"> <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property> </function> <function name="rang-long" class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong"> <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property> </function> <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod"> <!-- how many data nodes --> <property name="count">3</property> </function> <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong"> <property name="partitionCount">8</property> <property name="partitionLength">128</property> </function> <function name="latestMonth" class="io.mycat.route.function.LatestMonthPartion"> <property name="splitOneDay">24</property> </function> <function name="partbymonth" class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth"> <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property> <property name="sBeginDate">2015-01-01</property> </function> <function name="rang-mod" class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeMod"> <property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property> </function> <function name="jump-consistent-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByJumpConsistentHash"> <property name="totalBuckets">3</property> </function> </mycat:rule>
配置实际mysql数据库,在mysql主上建4个数据库db1,db2,db3(不要操作从机)
启动mycat:
docker run --name mycat -v /usr/local/mycat/schema.xml:/usr/local/mycat/conf/schema.xml -v /usr/local/mycat/rule.xml:/usr/local/mycat/conf/rule.xml -v /usr/local/mycat/server.xml:/usr/local/mycat/conf/server.xml -v /usr/local/mycat/sequence_conf.properties:/usr/local/mycat/conf/sequence_conf.properties --privileged=true -p 8066:8066 -p 9066:9066 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d longhronshens/mycat-docker
在mycat上创建schema.xml中配置的表
CREATE TABLE `tb_user` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '密码，加密存储', `phone` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '注册手机号', `email` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '注册邮箱', `created` datetime(0) NOT NULL, `updated` datetime(0) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE, UNIQUE INDEX `username`(`username`) USING BTREE, UNIQUE INDEX `phone`(`phone`) USING BTREE, UNIQUE INDEX `email`(`email`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 54 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '用户表' ROW_FORMAT = Compact;
发现 mysql 主从一共六个数据库中都新增了相同的表 则mycat 配置成功
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