重新學習Mysql數據13：Mysql主從複製，讀寫分離，分表分庫策略與實踐

本文轉自互聯網

本系列文章將整理到我在GitHub上的《Java面試指南》倉庫，更多精彩內容請到我的倉庫裏查看

https://github.com/h2pl/Java-Tutorial

喜歡的話麻煩點下Star哈

文章首發於我的個人博客：

www.how2playlife.com

本文是微信公衆號【Java技術江湖】的《重新學習MySQL數據庫》其中一篇，本文部分內容來源於網絡，爲了把本文主題講得清晰透徹，也整合了很多我認爲不錯的技術博客內容，引用其中了一些比較好的博客文章，如有侵權，請聯繫作者。

該系列博文會告訴你如何從入門到進階，從sql基本的使用方法，從MySQL執行引擎再到索引、事務等知識，一步步地學習MySQL相關技術的實現原理，更好地瞭解如何基於這些知識來優化sql，減少SQL執行時間，通過執行計劃對SQL性能進行分析，再到MySQL的主從複製、主備部署等內容，以便讓你更完整地瞭解整個MySQL方面的技術體系，形成自己的知識框架。

如果對本系列文章有什麼建議，或者是有什麼疑問的話，也可以關注公衆號【Java技術江湖】聯繫作者，歡迎你參與本系列博文的創作和修訂。

<!-- more -->

一、MySQL擴展具體的實現方式

隨着業務規模的不斷擴大，需要選擇合適的方案去應對數據規模的增長，以應對逐漸增長的訪問壓力和數據量。

關於數據庫的擴展主要包括：業務拆分、主從複製、讀寫分離、數據庫分庫與分表等。這篇文章主要講述數據庫分庫與分表

（1）業務拆分

在 大型網站應用之海量數據和高併發解決方案總結一二 一篇文章中也具體講述了爲什麼要對業務進行拆分。

業務起步初始，爲了加快應用上線和快速迭代，很多應用都採用集中式的架構。隨着業務系統的擴大，系統變得越來越複雜，越來越難以維護，開發效率變得越來越低，並且對資源的消耗也變得越來越大，通過硬件提高系統性能的方式帶來的成本也越來越高。

因此，在選型初期，一個優良的架構設計是後期系統進行擴展的重要保障。

例如：電商平臺，包含了用戶、商品、評價、訂單等幾大模塊，最簡單的做法就是在一個數據庫中分別創建users、shops、comment、order四張表。

但是，隨着業務規模的增大，訪問量的增大，我們不得不對業務進行拆分。每一個模塊都使用單獨的數據庫來進行存儲，不同的業務訪問不同的數據庫，將原本對一個數據庫的依賴拆分爲對4個數據庫的依賴，這樣的話就變成了4個數據庫同時承擔壓力，系統的吞吐量自然就提高了。

（2）主從複製

一般是主寫從讀，一主多從

1、MySQL5.6 數據庫主從（Master/Slave）同步安裝與配置詳解

2、MySQL主從複製的常見拓撲、原理分析以及如何提高主從複製的效率總結

3、使用mysqlreplicate命令快速搭建 Mysql 主從複製

上述三篇文章中，講述瞭如何配置主從數據庫，以及如何實現數據庫的讀寫分離，這裏不再贅述，有需要的選擇性點擊查看。

上圖是網上的一張關於MySQL的Master和Slave之間數據同步的過程圖。

主要講述了MySQL主從複製的原理：數據複製的實際就是Slave從Master獲取Binary log文件，然後再本地鏡像的執行日誌中記錄的操作。由於主從複製的過程是異步的，因此Slave和Master之間的數據有可能存在延遲的現象，此時只能保證數據最終的一致性。

（3）數據庫分庫與分表

我們知道每臺機器無論配置多麼好它都有自身的物理上限，所以當我們應用已經能觸及或遠遠超出單臺機器的某個上限的時候，我們惟有尋找別的機器的幫助或者繼續升級的我們的硬件，但常見的方案還是通過添加更多的機器來共同承擔壓力。

我們還得考慮當我們的業務邏輯不斷增長，我們的機器能不能通過線性增長就能滿足需求？因此，使用數據庫的分庫分表，能夠立竿見影的提升系統的性能，關於爲什麼要使用數據庫的分庫分表的其他原因這裏不再贅述，主要講具體的實現策略。請看下邊章節。

二、分表實現策略

關鍵字：用戶ID、表容量

對於大部分數據庫的設計和業務的操作基本都與用戶的ID相關，因此使用用戶ID是最常用的分庫的路由策略。用戶的ID可以作爲貫穿整個系統用的重要字段。因此，使用用戶的ID我們不僅可以方便我們的查詢，還可以將數據平均的分配到不同的數據庫中。（當然，還可以根據類別等進行分表操作，分表的路由策略還有很多方式）

接着上述電商平臺假設，訂單表order存放用戶的訂單數據，sql腳本如下（只是爲了演示，省略部分細節）：

CREATE TABLE `order` (
  `order_id` bigint(32) primary key auto_increment,
  `user_id` bigint(32),
   ...
) 

當數據比較大的時候，對數據進行分表操作，首先要確定需要將數據平均分配到多少張表中，也就是：表容量。

這裏假設有100張表進行存儲，則我們在進行存儲數據的時候，首先對用戶ID進行取模操作，根據 user_id%100 獲取對應的表進行存儲查詢操作，示意圖如下：

例如，user_id = 101 那麼，我們在獲取值的時候的操作，可以通過下邊的sql語句：

select * from order_1 where user_id= 101

其中，order_1是根據 101%100 計算所得，表示分表之後的第一章order表。

注意：

在實際的開發中，如果你使用MyBatis做持久層的話，MyBatis已經提供了很好得支持數據庫分表的功能，例如上述sql用MyBatis實現的話應該是：

接口定義：

/**
  * 獲取用戶相關的訂單詳細信息
  * @param tableNum 具體某一個表的編號
  * @param userId 用戶ID
  * @return 訂單列表
  */
public List<Order> getOrder(@Param("tableNum") int tableNum,@Param("userId") int userId);

xml配置映射文件：

<select id="getOrder" resultMap="BaseResultMap">
    select * from order_${tableNum}
    where user_id = #{userId}
  </select>

其中${tableNum} 含義是直接讓參數加入到sql中，這是MyBatis支持的特性。

注意：

另外，在實際的開發中，我們的用戶ID更多的可能是通過UUID生成的，這樣的話，我們可以首先將UUID進行hash獲取到整數值，然後在進行取模操作。

三、分庫實現策略

數據庫分表能夠解決單表數據量很大的時候數據查詢的效率問題，但是無法給數據庫的併發操作帶來效率上的提高，因爲分表的實質還是在一個數據庫上進行的操作，很容易受數據庫IO性能的限制。

因此，如何將數據庫IO性能的問題平均分配出來，很顯然將數據進行分庫操作可以很好地解決單臺數據庫的性能問題。

分庫策略與分表策略的實現很相似，最簡單的都是可以通過取模的方式進行路由。

還是上例，將用戶ID進行取模操作，這樣的話獲取到具體的某一個數據庫，同樣關鍵字有：

用戶ID、庫容量

路由的示意圖如下：

上圖中庫容量爲100。

同樣，如果用戶ID爲UUID請先hash然後在進行取模。

四、分庫與分表實現策略

上述的配置中，數據庫分表可以解決單表海量數據的查詢性能問題，分庫可以解決單臺數據庫的併發訪問壓力問題。

有時候，我們需要同時考慮這兩個問題，因此，我們既需要對單表進行分表操作，還需要進行分庫操作，以便同時擴展系統的併發處理能力和提升單表的查詢性能，就是我們使用到的分庫分表。

分庫分表的策略相對於前邊兩種複雜一些，一種常見的路由策略如下：

１、中間變量　＝ user_id%（庫數量*每個庫的表數量）;
２、庫序號　＝　取整（中間變量／每個庫的表數量）;
３、表序號　＝　中間變量％每個庫的表數量;

例如：數據庫有256 個，每一個庫中有1024個數據表，用戶的user_id＝262145，按照上述的路由策略，可得：

１、中間變量　＝ 262145%（256*1024）= 1;
２、庫序號　＝　取整（1／1024）= 0;
３、表序號　＝　1％1024 = 1;

這樣的話，對於user_id＝262145，將被路由到第０個數據庫的第１個表中。

示意圖如下：

五、分庫分表總結

關於分庫分表策略的選擇有很多種，上文中根據用戶ID應該是比較簡單的一種。其他方式比如使用號段進行分區或者直接使用hash進行路由等。有興趣的可以自行查找學習。

關於上文中提到的，如果用戶的ID是通過UUID的方式生成的話，我們需要單獨的進行一次hash操作，然後在進行取模操作等，其實hash本身就是一種分庫分表的策略，使用hash進行路由策略的時候，我們需要知道的是，也就是hash路由策略的優缺點，優點是：數據分佈均勻；缺點是：數據遷移的時候麻煩，不能按照機器性能分攤數據。

上述的分庫和分表操作，查詢性能和併發能力都得到了提高，但是還有一些需要注意的就是，例如：原本跨表的事物變成了分佈式事物；由於記錄被切分到不同的數據庫和不同的數據表中，難以進行多表關聯查詢，並且不能不指定路由字段對數據進行查詢。分庫分表之後，如果我們需要對系統進行進一步的擴陣容（路由策略變更），將變得非常不方便，需要我們重新進行數據遷移。

---

最後需要指出的是，分庫分表目前有很多的中間件可供選擇，最常見的是使用淘寶的中間件Cobar。

GitHub地址：https://github.com/alibaba/cobara

文檔地址爲：https://github.com/alibaba/cobar/wiki

關於淘寶的中間件Cobar本篇內容不具體介紹，會在後邊的學習中在做介紹。

另外Spring也可以實現數據庫的讀寫分離操作，後邊的文章，會進一步學習。

六、總結

上述中，我們學到了如何進行數據庫的讀寫分離和分庫分表，那麼，是不是可以實現一個可擴展、高性能、高併發的網站那？很顯然還不可以!一個大型的網站使用到的技術遠不止這些，可以說，這些都是其中的最基礎的一個環節，因爲還有很多具體的細節我們沒有掌握到，比如：數據庫的集羣控制，集羣的負載均衡，災難恢復，故障自動切換，事務管理等等技術。因此，還有很多需要去學習去研究的地方。

總之：

路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。

前方道路美好而光明，2017年新徵程，不泄步！

Mycat實現主從複製，讀寫分離，以及分庫分表的實踐

Mycat是什麼

一個徹底開源的，面向企業應用開發的大數據庫集羣

支持事務、ACID、可以替代MySQL的加強版數據庫

一個可以視爲MySQL集羣的企業級數據庫，用來替代昂貴的Oracle集羣

一個融合內存緩存技術、NoSQL技術、HDFS大數據的新型SQL Server

結合傳統數據庫和新型分佈式數據倉庫的新一代企業級數據庫產品

一個新穎的數據庫中間件產品

以上內容來自Mycat官網，簡單來說，Mycat就是一個數據庫中間件，對於我們開發來說，就像是一個代理，當我們需要使用到多個數據庫和需要進行分庫分表的時候，我們只需要在mycat裏面配置好相關規則，程序無需做任何修改，只是需要將原本的數據源鏈接到mycat而已，當然如果以前有多個數據源，需要將數據源切換爲單個數據源，這樣有個好處就是當我們的數據量已經很大的時候，需要開始分庫分表或者做讀寫分離的時候，不用修改代碼（只需要改一下數據源的鏈接地址）

使用Mycat分表分庫實踐

haha,首先這不是一篇入門Mycat的博客但小編感覺又很入門的博客!這篇博客主要講解Mycat中數據分片的相關知識，同時小編將會在本機數據庫上進行測試驗證，圖文並茂展示出來。

數據庫分區分表，咋一聽非常地高大上，總有一種高高在上，望塵莫及的感覺，但小編想說的是，其實，作爲一個開發人員，該來的總是會來，該學的東西你還是得學，區別只是時間先後順序的問題。

一、分區分表

分區就是把一個數據表的文件和索引分散存儲在不同的物理文件中。

mysql支持的分區類型包括Range、List、Hash、Key，其中Range比較常用：

RANGE分區：基於屬於一個給定連續區間的列值，把多行分配給分區。

LIST分區：類似於按RANGE分區，區別在於LIST分區是基於列值匹配一個離散值集合中的某個值來進行選擇。

HASH分區：基於用戶定義的表達式的返回值來進行選擇的分區，該表達式使用將要插入到表中的這些行的列值進行計算。這個函數可以包含MySQL 中有效的、產生非負整數值的任何表達式。

KEY分區：類似於按HASH分區，區別在於KEY分區只支持計算一列或多列，且MySQL服務器提供其自身的哈希函數。必須有一列或多列包含整數值。

分表是指在邏輯上將一個表拆分成多個邏輯表，在整體上看是一張表，分表有水平拆分和垂直拆分兩種,舉個例子，將一張大的存儲商戶信息的表按照商戶號的範圍進行分表，將不同範圍的記錄分佈到不同的表中。

二、Mycat 數據分片的種類

Mycat 的分片其實和分表差不多意思，就是當數據庫過於龐大，尤其是寫入過於頻繁且很難由一臺主機支撐是，這時數據庫就會面臨瓶頸。我們將存放在同一個數據庫實例中的數據分散存放到多個數據庫實例（主機）上，進行多臺設備存取以提高性能，在切分數據的同時可以提高系統的整體性。

數據分片是指將數據全局地劃分爲相關的邏輯片段，有水平切分、垂直切分、混合切分三種類型，下面主要講下Mycat的水平和垂直切分。有一點很重要，那就是Mycat是分佈式的，因此分出來的數據片分佈到不同的物理機上是正常的，靠網絡通信進行協作。

水平切分

就是按照某個字段的某種規則分散到多個節點庫中，每個節點中包含一部分數據。可以將數據水平切分簡單理解爲按照數據行進行切分，就是將表中的某些行切分到一個節點，將另外某些行切分到其他節點，從分佈式的整體來看它們是一個整體的表。

垂直切分

一個數據庫由很多表構成，每個表對應不同的業務，垂直切分是指按照業務將表進行分類並分不到不同的節點上。垂直拆分簡單明瞭，拆分規則明確，應用程序模塊清晰、明確、容易整合，但是某個表的數據量達到一定程度後擴展起來比較困難。

混合切分

爲水平切分和垂直切分的結合。

三、Mycat 垂直切分、水平切分實戰

1、垂直切分

上面說到，垂直切分主要是根據具體業務來進行拆分的，那麼，我們可以想象這麼一個場景，假設我們有一個非常大的電商系統，那麼我們需要將訂單表、流水錶、用戶表、用戶評論表等分別分不到不同的數據庫中來提高吞吐量，架構圖大概如下：

<embed src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1092007/201908/1092007-20190824171417040-1009330909.webp"&gt;

由於小編是在一臺機器上測試，因此就只有host1這個節點，但不同的表還是依舊對應不同的數據庫，只不過是所有數據庫屬於同一個數據庫實例（主機）而已，後期不同主機只需增加<dataHost>節點即可。

mycat配置文件如下：

server.xml

<user name="root">
    <property name="password">root</property>
    // 對應四個邏輯庫
    <property name="schemas">order,trade,user,comment</property>
</user>

schema.xml

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

    <!-- 4個邏輯庫，對應4個不同的分片節點 -->
    <schema name="order" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="database1" />
    <schema name="trade" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="database2" />
    <schema name="user" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="database3" />
    <schema name="comment" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="database4" />

    <!-- 四個分片，對應四個不同的數據庫 -->
    <dataNode name="database1" dataHost="localhost1" database="database1" />
    <dataNode name="database2" dataHost="localhost1" database="database2" />
    <dataNode name="database3" dataHost="localhost1" database="database3" />
    <dataNode name="database4" dataHost="localhost1" database="database4" />

    <!-- 實際物理主機，只有這一臺 -->
    <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="localhost:3306" user="root"
                password="root">
        </writeHost>
    </dataHost>
</mycat:schema>

登陸本機mysql，創建order,trade,user,comment4個數據庫:

create database database1 character set utf8;
create database database2 character set utf8;
create database database3 character set utf8;
create database database4 character set utf8;

執行bin目錄下的startup_nowrap.bat文件，如果輸出下面內容，則說明已經啓動mycat成功，如果沒有，請檢查order,trade,user,comment4個數據庫是否已經創建。

<embed src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1092007/201908/1092007-20190824171417782-1932957742.webp"&gt;

採用下面語句登陸Mycat服務器：

mysql -uroot -proot -P8066 -h127.0.0.1

<embed src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1092007/201908/1092007-20190824171418203-391358451.webp"&gt;

在comment數據庫中創建Comment表，並插入一條數據

<embed src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1092007/201908/1092007-20190824171418351-1853467698.webp"&gt;

上圖1處新建一個Comment表，2處插入一條記錄，3處查看記錄插入到哪個數據節點中，即database4。

2、水平切分

server.xml

<user name="root">
    <property name="password">root</property>
    <property name="schemas">TESTDB</property>
</user>

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">
        <table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
    </schema>

    <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
    <dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
    <dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" 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="localhost:3306" user="root"
       password="root">
    </writeHost>
    </dataHost>
</mycat:schema>

rule.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <tableRule name="auto-sharding-long">
        <rule>
            <columns>id</columns>
            rang-long
        </rule>
    </tableRule>

    <function name="rang-long"
            class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
        <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
    </function>
</mycat:rule>

conf目錄下的autopartition-long.txt

# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2

上面的配置創建了一個名爲TESTDB的邏輯庫，並指定了需要切分的表<table>標籤，表名爲travelrecord,分區的策略採用rang-long算法，即根據id數據列值的範圍進行切分，具體的規則在autopartition-long.txt文件中定義，即id在0-500*10000範圍內的記錄存放在db1的travelrecord表中，id在500*10000 - 1000*10000範圍內的記錄存放在db2數據庫的travelrecord表中，下面我們插入兩條數據，驗證是否和分片規則一致。

創建db1,db2,db3數據庫

create database db1 character set utf8;
create database db2 character set utf8;
create database db3 character set utf8;

確實是這樣的，到此我們就完成了mycat數據庫的水平切分，這個例子只是演示按照id列值得範圍進行切分，mycat還支持很多的分片算法，如取模、一致性哈希算法、按日期分片算法等等，大家可以看《分佈式數據庫架構及企業實戰----基於Mycat中間件》這本書深入學習。

爲什麼需要讀寫分離

至於爲什麼需要讀寫分離，在我之前的文章有介紹過了，相信看到這篇文章的人也知道爲什麼需要讀寫分離了，當然如果你也需要了解一下，那麼歡迎查看我之前的文章SpringBoot Mybatis 讀寫分離配置,順便也可以瞭解一下怎麼通過代碼進行讀寫分離的

MySQL主從複製

主從複製是讀寫分離的關鍵，不管通過什麼方式進行讀寫分離，前提就是MySQL有主從複製，當前雙機主從也行，但是關鍵的關鍵，是要能保證2個庫的數據能一致（出掉剛寫入主庫從庫還未能及時反應過來的情況），如果2個庫的數據不一致，那麼讀寫分離也有沒有任何意義了，具體MySQL怎麼做主從複製可以查看我之前的文章MySQL主從複製搭建，基於日誌（binlog）

Mycat讀寫分離設置

配置Mycat用戶

Mycat的用戶就跟MySQL用戶是同一個意思，主要配置鏈接到Mycat的用戶名以及密碼，以及能使用的邏輯庫，用戶信息主要在server.xml中配置的，具體如下

<?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="defaultSqlParser">druidparser</property>
      <!--  <property name="useCompression">1</property>--> <!--1爲開啓mysql壓縮協議-->
    <!-- <property name="processorBufferChunk">40960</property> -->
    <!-- 
    <property name="processors">1</property> 
    <property name="processorExecutor">32</property> 
     -->
        <!--默認是65535 64K 用於sql解析時最大文本長度 -->
        <!--<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="mutiNodeLimitType">1</property> 0：開啓小數量級（默認） ；1：開啓億級數據排序
            <property name="mutiNodePatchSize">100</property> 億級數量排序批量
            <property name="processors">32</property> <property name="processorExecutor">32</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> -->
    </system>
    <user name="raye">
        <property name="password">rayewang</property>
        <property name="schemas">separate</property>
    </user>

        </host> 
</mycat:server>  

其中<user name="raye">定義了一個名爲raye的用戶，標籤user中的<property name="password">rayewang</property>定義了用戶的密碼，<property name="schemas">separate</property>定義了用戶可以使用的邏輯庫

配置Mycat邏輯庫

Mycat的配置有很多，不過因爲我們只是使用Mycat的讀寫分類的功能，所以用到的配置並不多，只需要配置一些基本的，當然本文也只是會介紹到讀寫分離相關的配置，其他配置建議讀者自己查看一下文檔，或者通過其他方式瞭解，邏輯庫是在schema.xml中配置的

首先介紹Mycat邏輯庫中的一些配置標籤

schema

schema 標籤是用來定義邏輯庫的，schema有四個屬性dataNode,checkSQLschema,sqlMaxLimit,name

dataNode 標籤屬性用於綁定邏輯庫到某個具體的 database 上，1.3 版本如果配置了 dataNode，則不可以配置分片表，1.4 可以配置默認分片，只需要配置需要分片的表即可

name是定義當前邏輯庫的名字的，方便server.xml中定義用戶時的引用

checkSQLschema當該值設置爲 true 時，如果我們執行語句select from separate.users;則 MyCat 會把語句修改 爲select from users;。即把表示 schema 的字符去掉，避免發送到後端數據庫執行時報（ERROR 1146 (42S02): Table ‘separate.users’ doesn’t exist）。 不過，即使設置該值爲 true ，如果語句所帶的是並非是 schema 指定的名字，例如：select * from db1.users; 那麼 MyCat 並不會刪除 db1 這個字段，如果沒有定義該庫的話則會報錯，所以在提供 SQL語句的最好是不帶這個字段。

sqlMaxLimit當該值設置爲某個數值時。每條執行的 SQL 語句，如果沒有加上 limit 語句，MyCat 也會自動的加上所對應的值。例如設置值爲 100，執行select from users;的效果爲和執行select from users limit 100;相同。設置該值的話，MyCat 默認會把查詢到的信息全部都展示出來，造成過多的輸出。所以，在正常使用中，還是建議加上一個值，用於減少過多的數據返回。當然 SQL 語句中也顯式的指定 limit 的大小，不受該屬性的約束。需要注意的是，如果運行的 schema 爲非拆分庫的，那麼該屬性不會生效。需要手動添加 limit 語句。

schema標籤中有標籤table用於定義不同的表分片信息，不過我們只是做讀寫分離，並不會用到，所以這裏就不多介紹了

dataNode

dataNodedataNode 標籤定義了 MyCat 中的數據節點，也就是我們通常說所的數據分片。一個 dataNode 標籤就是一個獨立的數據分片,dataNode有3個屬性:name,dataHost,database。

name定義數據節點的名字，這個名字需要是唯一的，此名字是用於table標籤和schema標籤中引用的

dataHost該屬性用於定義該分片屬於哪個數據庫實例的，屬性值是引用 dataHost 標籤上定義的 name 屬性

database該屬性用於定義該分片屬性哪個具體數據庫實例上的具體庫，因爲這裏使用兩個緯度來定義分片，就是：實例+具體的庫。因爲每個庫上建立的表和表結構是一樣的。所以這樣做就可以輕鬆的對錶進行水平拆分

dataHost

dataHost是定義真實的數據庫連接的標籤，該標籤在 mycat 邏輯庫中也是作爲最底層的標籤存在，直接定義了具體的數據庫實例、讀寫分離配置和心跳語句，dataHost有7個屬性：name,maxCon,minCon,balance,writeType,dbType,dbDriver,有2個標籤heartbeat,writeHost,其中writeHost標籤中又包含一個readHost標籤

name唯一標識 dataHost 標籤，供dataNode標籤使用

maxCon指定每個讀寫實例連接池的最大連接。也就是說，標籤內嵌套的 writeHost、readHost 標籤都會使用這個屬性的值來實例化出連接池的最大連接數

minCon指定每個讀寫實例連接池的最小連接，初始化連接池的大小

balance 讀取負載均衡類型

1. balance="0", 不開啓讀寫分離機制，所有讀操作都發送到當前可用的 writeHost 上。

2. balance="1"，全部的 readHost 與 stand by writeHost 參與 select 語句的負載均衡，簡單的說，當雙主雙從模式(M1->S1，M2->S2，並且 M1 與 M2 互爲主備)，正常情況下，M2,S1,S2 都參與 select 語句的負載均衡。

3. balance="2"，所有讀操作都隨機的在 writeHost、readhost 上分發。

4. balance="3"，所有讀請求隨機的分發到 wiriterHost 對應的 readhost 執行，writerHost 不負擔讀壓力

writeType寫入負載均衡類型，目前的取值有 3 種：

1. writeType="0", 所有寫操作發送到配置的第一個 writeHost，第一個掛了切到還生存的第二個writeHost，重新啓動後已切換後的爲準，切換記錄在配置文件中:dnindex.properties .

2. writeType="1"，所有寫操作都隨機的發送到配置的 writeHost

dbType 指定後端連接的數據庫類型，目前支持二進制的 mysql 協議，還有其他使用 JDBC 連接的數據庫。例如：mongodb、oracle、spark 等

dbDriver指定連接後端數據庫使用的 Driver，目前可選的值有 native 和 JDBC。使用 native 的話，因爲這個值執行的 是二進制的 mysql 協議，所以可以使用 mysql 和 maridb。其他類型的數據庫則需要使用 JDBC 驅動來支持。從 1.6 版本開始支持 postgresql 的 native 原始協議。 如果使用 JDBC 的話需要將符合 JDBC 4 標準的驅動 JAR 包放到 MYCAT\lib 目錄下，並檢查驅動 JAR 包中包括如下目錄結構的文件：META-INF\services\java.sql.Driver。在這個文件內寫上具體的 Driver 類名，例如： com.mysql.jdbc.Driver。

heartbeat這個標籤內指明用於和後端數據庫進行心跳檢查的語句。例如,MYSQL 可以使用 select user()，Oracle 可以使用 select 1 from dual 等。 這個標籤還有一個 connectionInitSql 屬性，主要是當使用 Oracla 數據庫時，需要執行的初始化 SQL 語句就這個放到這裏面來。例如：alter session set nlsdateformat='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'

writeHost，readHost這兩個標籤都指定後端數據庫的相關配置給 mycat，用於實例化後端連接池。唯一不同的是，writeHost 指定寫實例、readHost 指定讀實例，組着這些讀寫實例來滿足系統的要求。 在一個 dataHost 內可以定義多個 writeHost 和 readHost。但是，如果 writeHost 指定的後端數據庫宕機，那麼這個 writeHost 綁定的所有 readHost 都將不可用。另一方面，由於這個 writeHost 宕機系統會自動的檢測到，並切換到備用的 writeHost 上去,這2個標籤屬性都一致，擁有host,url,password,user,weight,usingDecrypt等屬性

host用於標識不同實例，一般 writeHost 我們使用M1，readHost 我們用S1

url真實數據庫的實例的鏈接地址，如果是使用 native 的 dbDriver，則一般爲 address:port 這種形式。用 JDBC 或其他的dbDriver，則需要特殊指定。當使用 JDBC 時則可以這麼寫：jdbc:mysql://localhost:3306/

user真實數據庫實例的鏈接用戶名

password真實數據庫實例的鏈接密碼

weight權重 配置在 readhost 中作爲讀節點的權重,主要用於多臺讀取的數據庫實例機器配置不同的情況，可以根據權重調整訪問量

usingDecrypt是否對密碼加密默認 0 否 如需要開啓配置 1，同時使用加密程序對密碼加密

注意，readHost是在writeHost標籤內的，不是單獨的

以下是我的讀寫分離配置文件

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

    <schema name="separate" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1"/>
    <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="test" />

    <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="3"
              writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
        <heartbeat>select user()</heartbeat>
        <!-- can have multi write hosts -->
        <writeHost host="hostM1" url="192.168.1.126:3307" user="root"
                   password="123456">
            <!-- can have multi read hosts -->
            <readHost host="hostS2" url="192.168.1.126:3308" user="root" password="123456" />
        </writeHost>

    </dataHost>

</mycat:schema>  

前面已經差不多都解釋清楚了，因爲我只是用的基本的主從複製，所以我的將dataHost的balance設置成了3

啓動mycat，然後用數據庫連接工具連接到mycat，可以測試是否配置成功，最簡單的就是通過修改從庫的數據，這樣方便查看到底是運行到哪個庫上面了，另外由於我是基於docker啓動的mycat，所以如果是直接在系統中運行的mycat的，可以去看官方文檔，看看到底怎麼啓動mycat