MyCat

2天前发布 3 00

MyCat 简介

MyCat 是一个开源的 分布式数据库中间件,最初由阿里开发者基于 Cobar 改进而来,现由社区维护。它主要解决 MySQL 分库分表、读写分离、分布式事务 等需求,使应用能够像操作单库一样访问分布式数据库集群。MyCat 支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等主流数据库,广泛应用于 高并发、大数据量 的互联网和企业级系统。


核心特性

  1. 分库分表
    • 支持 水平拆分(按行) 和 垂直拆分(按表)
    • 提供 范围分片、哈希分片、时间分片 等多种分片策略
  2. 读写分离
    • 自动路由读请求到从库,写请求到主库
    • 支持 多主多从 架构
  3. 分布式事务
    • 基于 XA 协议 实现两阶段提交(2PC)
    • 支持弱一致性事务(如最终一致性)
  4. SQL 兼容性
    • 解析和优化 SQL,支持 JOIN、GROUP BY、子查询 等复杂操作
    • 兼容 MySQL 协议,应用无需修改代码
  5. 高可用与负载均衡
    • 心跳检测自动切换主从
    • 支持 ZooKeeper 集群协调
  6. 监控与管理
    • 提供 Web 控制台 和 命令行工具
    • 实时查看连接数、慢查询、SQL 执行统计

核心概念

术语说明
逻辑库(Schema)应用直接访问的虚拟数据库(如 my_db),对应多个物理库
逻辑表(Table)虚拟表,数据可能分布在多个物理表(如 orders_0orders_1
分片节点(DataNode)物理数据库节点(如 dn1 对应 MySQL 实例 192.168.1.1:3306
分片规则(Rule)定义数据如何分片(如 user_id % 3
全局序列(Sequence)分布式 ID 生成(如雪花算法)

典型应用场景

  1. 电商订单系统
    • 按用户 ID 分库分表,解决单表数据量过大问题
  2. 金融交易流水
    • 按月分表存储历史数据,冷热数据分离
  3. 物联网(IoT)
    • 海量设备数据分散存储,避免单库压力
  4. SAAS 多租户
    • 每个租户独立分库,数据隔离
  5. 报表分析
    • 读写分离,查询从库不影响主库性能

快速入门示例

1. 配置分片规则(schema.xml)

<schema name="my_db" checkSQLschema="false">
  <table name="orders" primaryKey="id" dataNode="dn1,dn2" rule="mod-long" />
</schema>

<dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="db_orders_0" />
<dataNode name="dn2" dataHost="host2" database="db_orders_1" />

<dataHost name="host1" maxCon="100" balance="0">
  <writeHost url="192.168.1.1:3306" user="root" password="123456" />
</dataHost>

2. 启动 MyCat

# 解压后启动
bin/mycat start
# 连接 MyCat(默认端口 8066)
mysql -h127.0.0.1 -P8066 -uroot -p123456

3. 应用访问示例(Java)

// JDBC 连接 MyCat 逻辑库
String url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:8066/my_db";
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, "root", "123456");
// 执行 SQL(MyCat 自动路由到分片)
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100");

性能优化建议

  1. 分片设计
    • 避免跨分片 JOIN,优先使用冗余字段
    • 热点数据分散到不同分片(如按时间+用户ID组合分片)
  2. SQL 规范
    • 查询条件必须包含分片键(如 user_id
    • 禁用 SELECT *,只查询必要字段
  3. 连接池配置
    • 控制最大连接数(如 maxCon=500
    • 使用 Druid 或 HikariCP 管理连接
  4. 缓存策略
    • 对全局表(小表)启用 本地缓存
    • 结合 Redis 缓存高频查询结果

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