mycat简易入门

环境：jdk8  mysql5.6   mycat1.4 

mysql5.6 安装教程 ： https://www.cnblogs.com/wlwl/p/9988245.html

Mycat支持的命令：

　　console 启动(控制台打印启动信息)   start 普通启动 　　　stop 停止

　　restart 重启 　　　　　　                status 查看状态  　 　dump 数据导出

　　mycat的默认端口号为：8066

 【mycat安装】　

　　1. 下载mycat https://github.com/MyCATApache/Mycat-download
　　2. cd /usr/local/wulei 上传mycat到服务器
　　3. 解压 tar -zxvf Mycat-server-1.4-release-20151019230038-linux.tar.gz 得到mycat文件夹
　　4. 测试 进到bin目录启动mycat cd mycat/bin ./mycat start ./mycat stop
　　5. 查看配置文件 vim mycat/conf/schema.xml 我这里把多余的注释都删了，看起来会清爽些！

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">

    <!-- testdb：逻辑库的库名，我们程序就是连的它，这个名称可以自定义。 -->
    <schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
        <!-- table:逻辑表  name:表名  dataNode:数据节点      
　　　　　　　　rule:分片规则  auto-sharding-long规则是按照id分片，只能存储1500W条数据，多了就存不下了 -->
        <table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
        <!-- 全局表被自动克隆到所有已定义的数据节点，因此可以连接任何表的分片节点都在同一个数据节点中 -->
        <table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" />
        <table name="goods" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2" />
        <!-- 使用mod sharind规则随机分片 -->
        <table name="hotnews" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2,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>
    </schema>
    

    <!-- dataNode:数据节点    dataHost：节点主机   database：物理库库名  -->
    <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
    <dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
    <dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />
    

　　 <!-- 主机配置  一台服务器一个<dataHost>节点，集群环境下就有多个  -->
    <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
        writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
        <heartbeat>select user()</heartbeat>
        <!-- 主节点(可多个) -->
        <writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="root"password="123456"></writeHost>
        <!-- 从节点(可多个) -->
        <writeHost host="hostS1" url="localhost:3316" user="root"
            password="123456" />
        <!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
    </dataHost>
    

</mycat:schema>

 上面我们已经安装完成了，并对核心配置文件有了一个大致的认识。下面就开始配置一个集群分片~

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  我们这里也是伪集群，真实情况下都是一台服务器一个数据库。所以下图的<dataHost>标签会有多个，每一个<dataNode>和<dataHost>对应就好了 !

【一：简单测试】

　　1. 创建三个物理库 (如下图)

　　2. vim mycat/conf/schema.xml (如下图)

　　3. vim mycat/conf/server.xml (如下图)

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">

    <!-- testdb：逻辑库的库名，我们程序就是连的它，这个名称也可以自定义。 -->
    <schema name="wuleiDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
        <!-- table:逻辑表  name:表名  dataNode:数据节点      rule:分片规则-->
        <table name="tb_test" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
    </schema>
    <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="mydb1" />
    <dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="mydb2" />
    <dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="mydb3" />
    <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
        writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
        <heartbeat>select user()</heartbeat>

        <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.100:3306" user="root" password="1234"></writeHost>
    </dataHost>

</mycat:schema>

 　　4. 重启mycat服务器，  客户机连接mycat。然后输入下面语句创建表测试一下！

CREATE TABLE tb_test (
  id BIGINT(20) NOT NULL,
  title VARCHAR(100) NOT NULL ,
  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;


INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(1,'goods1');
INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(2,'goods2');
INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(3,'goods3');
INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(5000001,'goods5000001');
INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(10000001,'goods10000001');
INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(15000001,'goods10000001');

可以看到前500w条数据插入了mydb1
500w - 1000w插入了mybd2
1000w-1500w插入了mydb3
大于1500w的直接报错无法执行

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具体执行步骤：conf/schema.xml指定逻辑表的分片规则 (auto-sharding-long)；
　　　　　　　根据规则名找到conf/rule.xml具体的表规则(rand-long)；
　　　　　　　通过分片algorithm名称，往下找具体分片配置文件(autopartition-long.txt);
　　　　　　　在mycat/conf文件夹里面找到改配置文件。

　　

【二：一致性哈希分片】

　　现在我们定义一个逻辑表，按照一致性哈希来分表，这个算法会将所有数据尽量平均的插到每个分片上。重启mycat！

<function name="murmur" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMurmurHash">
    <!-- 默认是0 -->
    <property name="seed">0</property>
    <!-- 分片个数我们这里是3个分片，必须指定，否则没法分片 -->
    <property name="count">3</property>
        <!-- 默认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="virtualBucketTimes">160</property>
        <!-- <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>



CREATE TABLE tb_order (
  id BIGINT(20) NOT NULL,
  orderid BIGINT(20) NOT NULL,
  name VARCHAR(100) NOT NULL ,
  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO TB_ORDER(ID,ORDERID,NAME) VALUES(2,135252,'AJ球鞋');
INSERT INTO TB_ORDER(ID,ORDERID,NAME) VALUES(7,12124,'农家蜂蜜');
INSERT INTO TB_ORDER(ID,ORDERID,NAME) VALUES(4,39244,'五谷代餐粉');
INSERT INTO TB_ORDER(ID,ORDERID,NAME) VALUES(26,7694,'V字卫衣');
INSERT INTO TB_ORDER(ID,ORDERID,NAME) VALUES(488,8512412,'落肩T恤');
INSERT INTO TB_ORDER(ID,ORDERID,NAME) VALUES(99,4583,'破洞牛仔裤');
INSERT INTO TB_ORDER(ID,ORDERID,NAME) VALUES(14,3251,'防风衣');
INSERT INTO TB_ORDER(ID,ORDERID,NAME) VALUES(71,7898,'超火ing老爹鞋');
INSERT INTO TB_ORDER(ID,ORDERID,NAME) VALUES(66,5655,'springCloud实战');

 查看测试结果：