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数据库中间件__mycat

摘要:MyCat截至到2015年4月,保守估计已经有超过60个项目在使用,主要应用在电信领域、互联网项目,大部分是交易和管理系统,少量是信息系统。比较大的系统中,数据规模单表单月30亿。本文带你全面了解MyCat。

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为什么需要MyCat?

虽然云计算时代,传统数据库存在着先天性的弊端,但是NoSql数据库又无法将其替代。如果传统数据易于扩展,可切分,就可以避免单机(单库)的性能缺陷。

MyCat的目标就是:低成本地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。2014年MyCat首次在上海的《中华架构师》大会上对外宣讲引发围观,更多的人参与进来,随后越来越多的项目采用了MyCat。

MyCat截至到2015年4月,保守估计已经有超过60个项目在使用,主要应用在电信领域、互联网项目,大部分是交易和管理系统,少量是信息系统。比较大的系统中,数据规模单表单月30亿。

MyCat是什么?

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协议的服务器,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。

MyCat发展到目前的版本,已经不是一个单纯的MySQL代理了,它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL等主流数据库,也支持MongoDB这种新型NOSQL方式的存储,未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看来,无论是那种存储方式,在MyCat里,都是一个传统的数据库表,支持标准的SQL语句进行数据的操作,这样一来,对前端业务系统来说,可以大幅降低开发难度,提升开发速度

图1 MyCat架构设计图

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MyCat解决了哪些问题

1. 连接过多问题,可以通过MyCat统一管理所有的数据源,后端数据库集群对前端应用程序透明。使用MyCat之前系统结构如图2。

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图2  MyCat早前系统架构

MyCat引入连接复用解决多应用竞争问题,通过MyCat改造后,如图3所示。

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图3  改造后的MyCat

2. 独创的ER关系分片,解决E-R分片难处理问题,存在关联关系的父子表在数据插入的过程中,子表会被MyCat路由到其相关父表记录的节点上,从而父子表的Join查询可以下推到各个数据库节点上完成,这是最高效的跨节点Join处理技术,也是MyCat首创。

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图4  独创的ER关系分片,是MyCat首创

3. 采用全局分片技术,每个节点同时并发插入和更新数据,每个节点都可以读取数据,提升读性能的同时,也解决跨节点Join的效率。

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图5 采用全局分片技术

4. 通过人工智能的catlet支持跨分片复杂SQL实现以及存储过程支持等。使用方式主要通过MyCat注释的方式来执行,如下:

(1)跨分片联合查询注解支持:

/*!MyCat:catlet=demo.catlets.ShareJoin / select bu. ,sg.* from base_user bu,sam_glucose sg where bu.id_=sg.user_id;

注:sam_glucose是跨分片表。

(2)存储过程注解支持:

/*!MyCat: sql=select * from base_user where id_=1;*/ CALL proc_test();

注:目前执行存储过程通过MyCat注解的方式执行,注意需要把存储过程中的sql写到注解中。

(3)批量插入与ID自增长结合的支持:

/*!MyCat:catlet=demo.catlets.BatchInsertSequence */ insert into sam_test(name_) values(‘t1’),(‘t2’);

注:此方式不需要在sql语句中显示的设置主键字段,程序在后台根据primaryKey配置的主键列,自动生成主键的sequence值并替换原sql中相关的列和值;

(4)获取批量sequence值的支持:

/*!MyCat:catlet=demo.catlets.BatchGetSequence */SELECT MyCat_get_seq(‘MyCat_TEST’,100);

注:此方法表示获取MyCat_TEST表的100个sequence值,例如当前MyCat_TEST表的最大sequence值为5000,则通过此方式返回的是5001,同时更新数据库中的MyCat_TEST表的最大sequence值为5100。

(5)更好地支持数据库读写分离与高可用性,MyCat支持基于MySQL主从复制状态的高级读写分离控制机制(比如Slave_behind_master <100则开启),而一旦检测到主从同步出错或者延时超过发展,则自动排除readHost,防止程序读到很久的旧数据。

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图6  Mycat支持基于MySQL主从复制状态的高级读写分离控制机制

MyCat技术原理

MyCat技术原理中最重要的一个动词是“拦截”,它拦截了用户发送过来的SQL语句,首先对SQL语句做了一些特定的分析:如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等,然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再返回给用户。

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图7  Orders被分为三个分片datanode

如图7所示,Orders表被分为三个分片datanode(简称dn),这三个分片是分布在两台MySQL Server上(DataHost),即datanode=database@datahost方式,因此你可以用一台到N台服务器来分片,分片规则为(sharding rule)典型的字符串枚举分片规则,一个规则的定义是分片字段(sharding column)+分片函数(rule function),这里的分片字段为prov而分片函数为字符串枚举方式。当MyCat收到一个SQL时,会先解析这个SQL,查找涉及到的表,然后看此表的定义,如果有分片规则,则获取到SQL里分片字段的值,并匹配分片函数,得到该SQL对应的分片列表,然后将SQL发往这些分片去执行,最后收集和处理所有分片返回的结果数据,并输出到客户端。以select * from Orders where prov=?语句为例,查到prov=wuhan,按照分片函数,wuhan返回dn1,于是SQL就发给了MySQL1,去取DB1上的查询结果,并返回给用户。如果上述SQL改为select * from Orders where prov in (‘wuhan’,‘beijing’),那么,SQL就会发给MySQL1与MySQL2去执行,然后结果集合并后输出给用户。但通常业务中我们的SQL会有Order By以及Limit翻页语法,此时就涉及到结果集在MyCat端的二次处理,这部分的代码也比较复杂,而最复杂的则属两个表的Jion问题,为此,MyCat提出了创新性的ER分片、全局表、HBT(Human Brain Tech)人工智能的Catlet等。

MyCat下一步规划

强化分布式数据库中间件的面的功能,使之具备丰富的插件、强大的数据库智能优化功能、全面的系统监控能力、以及方便的数据运维工具,实现在线数据扩容、迁移等高级功能。

进一步挺进大数据计算领域,深度结合Spark Stream和Storm等分布式实时流引擎,能够完成快速的巨表关联、排序、分组聚合等OLAP方向的能力,并集成一些热门常用的实时分析算法,让工程师以及DBA们更容易用MyCat实现一些高级数据分析处理功能。


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标题来源:http://scgulin.cn/article/gehjjd.html