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。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
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。
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。
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。
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。
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:
<span style="font-family:Courier New;font-size:18px;color:#ff0000;"><strong style="background-color: rgb(255, 255, 255);">/*!MyCat:catlet=demo.catlets.ShareJoin / select bu. ,sg.* from base_user bu,sam_glucose sg where bu.id_=sg.user_id;</strong></span>
注:sam_glucose是跨分片表。
(2)存储过程注解支持:
<span style="font-family:Courier New;font-size:18px;color:#ff0000;"><strong style="background-color: rgb(255, 255, 255);">/*!MyCat: sql=select * from base_user where id_=1;*/ CALL proc_test();</strong></span>
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:
<span style="font-family:Courier New;font-size:18px;color:#ff0000;"><strong style="background-color: rgb(255, 255, 255);">/*!MyCat:catlet=demo.catlets.BatchInsertSequence */ insert into sam_test(name_) values(‘t1’),(‘t2’);</strong></span>
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:
<span style="font-family:Courier New;font-size:18px;color:#ff0000;"><strong style="background-color: rgb(255, 255, 255);">/*!MyCat:catlet=demo.catlets.BatchGetSequence */SELECT MyCat_get_seq(‘MyCat_TEST’,100);</strong></span>
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。
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。
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。
附:Mycat前世今生
序言
如果我有一个32核心的服务器,我就可以实现1个亿的数据分片,我有32核心的服务器么?没有,所以我至今无法实现1个亿的数据分片。——Mycat’s Plan
上面这句话是Mycat 1.0快要完成时候的一段感言,而当发展到Mycat 1.3的时候,我们又有了一个新的Plan:
如果我们有10台物理机,我们就可以实现1000亿的数据分片,我们有10台物理机么?没有,所以,Mycat至今没有机会验证1000亿大数据的支撑能力——Mycat’s Plan 2.0
“每一个成功的男人背后都有一个女人”。自然Mycat也逃脱不了这个法则。Mycat背后是阿里曾经开源的知名产品——Cobar。Cobar的核心功能和优势是MySQL数据库分片,此产品曾经广为流传,据说最早的发起者对Mysql很精通,后来从阿里跳槽了,阿里随后开源的Cobar,并维持到年初,然后,就没有然后了。
Cobar的思路和实现路径的确不错。基于Java开发的,实现了MySQL公开的二进制传输协议,巧妙地将自己伪装成一个MySQL Server,目前市面上绝大多数MySQL客户端工具和应用都能兼容。比自己实现一个新的数据库协议要明智的多,因为生态环境在哪里摆着。
Cobar使用起来也非常方便。由于是基于Java语言开发的,下载下来解压,安装JDK,然后配置几个不是很复杂的配置文件,猛击鼠标,就能启动Cobar。因此这个开源产品赢得了很多Java粉丝以及PHP用户的追捧。当然,笨人(Leader us)也跟着进入,并且在某个大型云项目中——“苦海无边”的煎着熬,良久。
爱情就像是见鬼。只有撞见了,你才会明白爱情是怎么回事。TA是如此神秘,欲语还羞。情窦初开的你又玩命将TA的优点放大,使自己成为一只迷途的羔羊。每个用过Cobar的人就像谈过一段一波三折、荡气回肠的爱情,令你肝肠寸断。就像围城:里面的人已经出不来了,还有更多的人拼命想挤进去。
仅以此文,献给哪些努力在IT界寻求未来的精英和小白们,还有更多被无视的,正准备转行的同仁,同在江湖混,不容易啊,面试时候就装装糊涂,放人家一马,说不定,以后又是一个Made in China的乔布斯啊。
曾经的她
曾经的她,长发飘飘,肤若凝脂,国色天香,长袖善舞,所以,一笑倾城。
那已成传说,一如您年少时的坚持:“书中自有黄金屋…”
Cobar曾是多少IT骚年心中的那个TA,有关Cobar的这段美好的描述(不能说是广告)俘虏了众多程序猿躁动纯真的心:
Cobar是阿里巴巴研发的关系型数据的分布式处理系统,该产品成功替代了原先基于Oracle的数据存储方案,目前已经接管了3000+个MySQL数据库的schema,平均每天处理近50亿次的SQL执行请求。
50亿有多大?99%的普通人类看到这个数字,已经不能呼吸。当然,我指的是RMB。99%的程序猿除了对工资比较敏感,其实对数字通常并不感冒。上面这个简单的数字描述,已立刻让我们程序型的大脑短路。恨不得立刻百度Cobar,立刻Download,立刻熬夜研究。做个简单的推算,50亿次请求转换为每个schema每秒的数据访问请求即TPS,于是我们得到一个让自己不能相信的数字:20TPS,每秒不到20个访问。
Cobar最重要的特性是分库分表。Cobar可以让你把一个MySQL的Table放到10个甚至100个位于不同物理机上的MySQL服务器上去存储,而在用户看来是一张表(逻辑表)。这样功能很有价值。比如:我们有1亿的订单,则可以划分为10个分片,存储到2-10个物理机上。每个MySQL服务器的压力减少,而系统的响应时间则不会增加。看上去很完美的功能,而且潜意识里,执行这句SQL:
select count(*) from order
100%的人都会认为:会返回1条数据,但事实上,Cobar会返回N条数据,N=分片个数。
接下来我们继续执行SQL:
select count(*) from order order by order_date
你会发现奇怪的乱序现象,而且结果还随机,这是因为,Cobar只是简单的把上述SQL发给了后端N个分片对应的MySQL服务器去执行,然后把结果集直接输出….
再继续看看,我们常用的Limit分页的结果…可以么?答案是:不可以。
这个问题可以在客户端程序里做些工作来解决。所以随后出现了Cobar Client。据我所知,很多Cobar的使用者也都是自行开发了类似Cobar Client的工具来解决此类问题。从实际应用效果来说,一方面,客户端编程方式解决,困难度很高,Bug率也居高不下;另一方面,对于DBA和运维来说,增加了困难度。
当你发现这个问题的严重性,再回头看看Cobar的官方文档,你怅然若失,四顾茫然。
接下来,本文将隐藏在Cobar代码中那些不为人知的秘密逐一披漏,你洞悉了这些秘密,就会明白Mycat为什么会横空出世。
Cobar的十一个秘密
第一个秘密:Cobra会假死?
是的,很多人遇到这个问题。如何来验证这点呢?可以做个简单的小实验,假如你的分片表中配置有表company,则打开mysql终端,执行下面的SQL:
select sleep(500) from company;
此SQL会执行等待500秒,你再努力以最快的速度打开N个mysql终端,都执行相同的SQL,确保N>当前Cobra的执行线程数:
show @@threadpool
的所有Processor1-E的线程池的线程数量总和,然后你再执行任何简单的SQL,或者试图新建立连接,都会无法响应,此时
show @@threadpool
里面看到TASK_QUEUE_SIZE已经在积压中。
不可能吧,据说Cobra是NIO的非阻塞的,怎么可能阻塞!别激动,去看看代码,Cobra前端是NIO的,而后端跟Mysql的交互,是阻塞模式,其NIO代码只给出了框架,还未来得及实现。真相永远在代码里,所以,为了发现真相,还是转行去做码农吧!貌似码农也像之前的技术工人,越来越稀罕了。
第二个秘密:高可用的陷阱?
每一个秘密的背后,总是隐藏着更大的秘密。Cobra假死的的秘密背后,还隐藏着一个更为“强大”的秘密,那就是假死以后,Cobra的频繁主从切换问题。我们看看Cobra的一个很好的优点——“高可用性”的实现机制,下图解释了Cobra如何实现高可用性:
分片节点dn2_M1配置了两个dataSource,并且配置了心跳检测(heartbeat)语句,在这种配置下,每个dataNode会定期对当前正在使用的dataSource执行心跳检测,默认是第一个,频率是10秒钟一次,当心跳检测失败以后,会自动切换到第二个dataSource上进行读写,假如Cobra发生了假死,则在假死的1分钟内,Cobra会自动切换到第二个节点上,因为假死的缘故,第二个节点的心跳检测也超时。于是,1分钟内Cobra频繁来回切换,懂得MySQL主从复制机制的人都知道,在两个节点上都执行写操作意味着什么?——可能数据一致性被破坏,谁也不知道那个机器上的数据是最新的。
还有什么情况下,会导致心跳检测失败呢?这是一个不得不说的秘密:当后端数据库达到最大连接后,会对新建连接全部拒绝,此时,Cobar的心跳检测所建立的新连接也会被拒绝,于是,心跳检测失败,于是,一切都悄悄的发生了。
幸好,大多数同学都没有配置高可用性,或者还不了解此特性,因此,这个秘密,一直在安全的沉睡。
第三个秘密:看上去很美的自动切换
Cobar很诱人的一个特性是高可用性,高可用性的原理是数据节点DataNode配置引用两个DataSource,并做心跳检测,当第一个DataSource心跳检测失败后,Cobar自动切换到第二个节点,当第二个节点失败以后,又自动切换回第一个节点,一切看起来很美,无人值守,几乎没有宕机时间。
在真实的生产环境中,我们通常会用至少两个Cobar实例组成负载均衡,前端用硬件或者HAProxy这样的负载均衡组件,防止单点故障,这样一来,即使某个Cobar实例死了,还有另外一台接手,某个Mysql节点死了,切换到备节点继续,至此,一切看起来依然很美,喝着咖啡,听着音乐,领导视察,你微笑着点头——No problem,Everything is OK!直到有一天,某个Cobar实例果然如你所愿的死了,不管是假死还是真死,你按照早已做好的应急方案,优雅的做了一个不是很艰难的决定——重启那个故障节点,然后继续喝着咖啡,听着音乐,轻松写好故障处理报告发给领导,然后又度过了美好的一天。
你忽然被深夜一个电话给惊醒,你来不及发火,因为你的直觉告诉你,这个问题很严重,大量的订单数据发生错误很可能是昨天重启cobar导致的数据库发生奇怪的问题。你努力排查了几个小时,终于发现,主备两个库都在同时写数据,主备同步失败,你根本不知道那个库是最新数据,紧急情况下,你做了一个很英明的决定,停止昨天故障的那个cobar实例,然后你花了3个通宵,解决了数据问题。
这个陷阱的代价太高,不知道有多少同学中枪过,反正我也是躺着中枪过了。若你还不清楚为何会产生这个陷阱,现在我来告诉你:
Cobar启动的时候,会用默认第一个Datasource进行数据读写操作;
当第一个Datasource心跳检测失败,会切换到第二个Datasource;
若有两个以上的Cobar实例做集群,当发生节点切换以后,你若重启其中任何一台Cobar,就完美调入陷阱;
那么,怎么避免这个陷阱?目前只有一个办法,节点切换以后,尽快找个合适的时间,全部集群都同时重启,避免隐患。为何是重启而不是用节点切换的命令去切换?想象一下32个分片的数据库,要多少次切换?
MyCAT怎么解决这个问题的?很简单,节点切换以后,记录一个properties文件( conf目录下),重启的时候,读取里面的节点index,真正实现了无故障无隐患的高可用性。
第四个秘密:只实现了一半的NIO
NIO技术用作JAVA服务器编程的技术标准,已经是不容置疑的业界常规做法,若一个Java程序员,没听说过NIO,都不好意思说自己是Java人。所以Cobar采用NIO技术并不意外,但意外的是,只用了一半。
Cobar本质上是一个“数据库路由器”,客户端连接到Cobar,发生SQL语句,Cobar再将SQL语句通过后端与MySQL的通讯接口Socket发出去,然后将结果返回给客户端的Socket中。下面给出了SQL执行过程简要逻辑:
SQL->FrontConnection->Cobar->MySQLChanel->MySQL
FrontConnection
实现了NIO通讯,但MySQLChanel则是同步的IO通讯,原因很简单,指令比较复杂,NIO实现有难度,容易有BUG。后来最新版本Cobar尝试了将后端也NIO化,大概实现了80%的样子,但没有完成,也存在缺陷。
由于前端NIO,后端BIO,于是另一个有趣的设计产生了——两个线程池,前端NIO部分一个线程池,后端BIO部分一个线程池。各自相互不干扰,但这个设计的结果,导致了线程的浪费,也对性能调优带来很大的困难。
由于后端是BIO,所以,也是Cobar吞吐量无法太高、另外也是其假死的根源。
MyCAT在Cobar的基础上,完成了彻底的NIO通讯,并且合并了两个线程池,这是很大一个提升。从1.1版本开始,MyCAT则彻底用了JDK7的AIO,有一个重要提升。
5 第五个秘密:阻塞、又见阻塞
Cobar本质上类似一个交换机,将后端Mysql 的返回结果数据经过加工后再写入前端连接并返回,于是前后端连接都存在一个“写队列”用作缓冲,后端返回的数据发到前端连接FrontConnection的写队列中排队等待被发送,而通常情况下,后端写入的的速度要大于前端消费的速度,在跨分片查询的情况下,这个现象更为明显,于是写线程就在这里又一次被阻塞。
解决办法有两个,增大每个前端连接的“写队列”长度,减少阻塞出现的情况,但此办法只是将问题抛给了使用者,要是使用者能够知道这个写队列的默认值小了,然后根据情况进行手动尝试调整也行,但Cobar的代码中并没有把这个问题暴露出来,比如写一个告警日志,队列满了,建议增大队列数。于是绝大多数情况下,大家就默默的排队阻塞,无人知晓。
MyCAT解决此问题的方式则更加人性化,首先将原先数组模式的固定长度的队列改为链表模式,无限制,并且并发性更好,此外,为了让用户知道是否队列过长了(一般是因为SQL结果集返回太多,比如1万条记录),当超过指定阀值(可配)后,会产生一个告警日志。
<system><property name="frontWriteQueueSize">1024</property></system>
第六个秘密:又爱又恨的SQL 批处理模式
正如一枚硬币的正反面无法分离,一块磁石怎样切割都有南北极,爱情中也一样,爱与恨总是纠缠着,无法理顺,而Cobar的 SQL 批处理模式,也恰好是这样一个令人又爱又恨的个性。
通常的SQL 批处理,是将一批SQL作为一个处理单元,一次性提交给数据库,数据库顺序处理完以后,再返回处理结果,这个特性对于数据批量插入来说,性能提升很大,因此也被普遍应用。JDBC的代码通常如下:
String sql = "insert into travelrecord (id,user_id,traveldate,fee,days) values(?,?,?,?,?)";
ps = con.prepareStatement(sql);
for (Map<String, String> map : list) {
ps.setLong(1, Long.parseLong(map.get("id")));
ps.setString(2, (String) map.get("user_id"));
ps.setString(3, (String) map.get("traveldate"));
ps.setString(4, (String) map.get("fee"));
ps.setString(5, (String) map.get("days"));
ps.addBatch();
}
ps.executeBatch();
mit();
ps.clearBatch();
但Cobar的批处理模式的实现,则有几个地方是与传统不同的:
提交到cobar的批处理中的每一条SQL都是单独的数据库连接来执行的
批处理中的SQL并发执行
并发多连接同时执行,则意味着Batch执行速度的提升,这是让人惊喜的一个特性,但单独的数据库连接并发执行,则又带来一个意外的副作用,即事务跨连接了,若一部分事务提交成功,而另一部分失败,则导致脏数据问题。看到这里,你是该“爱”呢还是该“恨”?
先不用急着下结论,我们继续看看Cobar的逻辑,SQL并发执行,其实也是依次获取独立连接并执行,因此还是有稍微的时间差,若某一条失败了,则cobar会在会话中标记”事务失败,需要回滚“,下一个没执行的SQL就抛出异常并跳过执行,客户端就捕获到异常,并执行rollback,回滚事务。绝大多数情况下,数据库正常运行,此刻没有宕机,因此事务还是完整保证了,但万一恰好在某个SQL commit指令的时候宕机,于是杯具了,部分事务没有完成,数据没写入。但这个概率有多大呢?一条insert insert 语句执行commit指令的时间假如是50毫秒,100条同时提交,最长跨越时间是5000毫秒,即5秒中,而这个C指令的时间占据程序整个插入逻辑的时间的最多20%,假如程序批量插入的执行时间占整个时间的20%(已经很大比例了),那就是20%×20%=4%的概率,假如机器的可靠性是99.9%,则遇到失败的概率是0.1%×4%=十万分之四。十万分之四,意味着99.996%的可靠性,亲,可以放心了么?
另外一个问题,即批量执行的SQL,通常都是insert的,插入成功就OK,失败的怎么办?通常会记录日志,重新找机会再插入,因此建议主键是能日志记录的,用于判断数据是否已经插入。
最后,假如真要多个SQL使用同一个后端MYSQL连接并保持事务怎么办?就采用通常的事务模式,单条执行SQL,这个过程中,Cobar会采用Session中上次用过的物理连接执行下一个SQL语句,因此,整个过程是与通常的事务模式完全一致。
第七个秘密:庭院深深锁清秋
说起死锁,貌似我们大家都只停留在很久远的回忆中,只在教科书里看到过,也看到过关于死锁产生的原因以及破解方法,只有DBA可能会偶尔碰到数据库死锁的问题。但很多用了Cobar的同学后来经常发现一个奇怪的问题,SQL很久没有应答,百思不得其解,无奈之下找DBA排查后发现竟然有数据库死锁现象,而且比较频繁发生。要搞明白为什么Cobar增加了数据库死锁的概率,只能从源码分析,当一个SQL需要拆分为多条SQL去到多个分片上执行的时候,这个执行过程是并发执行的,即N个SQL同时在N个分片上执行,这个过程抽象为教科书里的事务模型,就变成一个线程需要锁定N个资源并执行操作以后,才结束事务。当这N个资源的锁定顺序是随机的情况下,那么就很容易产生死锁现象,而恰好Cobar并没有保证N个资源的锁定顺序,于是我们再次荣幸“中奖”。
第八个秘密:出乎意料的连接池
数据库连接池,可能是仅次于线程池的我们所最依赖的“资源池”,其重要性不言而喻,业界也因此而诞生了多个知名的开源数据库连接池。我们知道,对于一个MySQL Server来说,最大连接通常是1000-3000之间,这些连接对于通常的应用足够了,通常每个应用一个Database独占连接,因此足够用了,而到了Cobar的分表
分库这里,就出现了问题,因为Cobar对后端MySQL的连接池管理是基于分片——Database来实现的,而不是整个MySQL的连接池共享,以一个分片数为100的表为例,假如50个分片在Server1上,就意味着Server1上的数据库连接被切分为50个连接池,每个池是20个左右的连接,这些连接池并不能互通,于是,在分片表的情况下,我们的并发能力被严重削弱。明明其他水池的水都是满的,你却只能守着空池子等待。。。
第九个秘密:无奈的热装载
Cobar有一个优点,配置文件热装载,不用重启系统而热装载配置文件,但这里存在几个问题,其中一个问题是很多人不满的,即每次重载都把后端数据库重新断连一次,导致业务中断,而很多时候,大家改配置仅仅是为了修改分片表的定义,规则,增加分片表或者分片定义,而不会改变数据库的配置信息,这个问题由来已久,但却不太好修复。
第十个秘密:不支持读写分离
不支持读写分离,可能熟悉相关中间件的同学第一反应就是惊讶,因为一个MySQL Proxy最基本的功能就是提供读写分离能力,以提升系统的查询吞吐量和查询性能。但的确Cobar不支持读写分离,而且根据Cobar的配置文件,要实现读写分离,还很麻烦。可能有些人认为,因为无法保证读写分离的时延,因此无法确定是否能查到之前写入的数据,因此读写分离并不重要,但实际上,Mycat的用户里,几乎没有不使用读写分离功能的,后来还有志愿者增加了强制查询语句走主库(写库)的功能,以解决刚才那个问题。
第十一个秘密:不可控的主从切换
Cobar提供了MySQL主从切换能力,这个功能很实用也很方便,但你无法控制它的切换开启或关闭,有时候我们不想它自动切换,因为到目前为止,还没有什么好的方法来确认MySQL写节点宕机的时候,备节点是否已经100%完成数据同步,因此存在数据不一致的风险,如何更可靠的确定是否能安全切换,这个问题比较复杂,Mycat也一直在努力完善这个特性。
Mycat闪耀登场
当大批软件工程师开始觉醒,用互联网思维思考和规划自己的人生,第四次工业革命才拉开序幕——《Mycat宣言》
Mycat最早的版本完成于年底,实现于雾霾中的北京城。
Mycat要解决的第一个问题就是要将Cobar后端实现为非阻塞模式。将Cobar从“个人版”提升到真正的“企业版”。据未经证实的渠道了解,非开源的Cobar内部版本已经实现后端NIO,但是并没有开源出来。于是Mycat注定要诞生了,尽管可能不会是Leader-us发起的。
但软件界里,总会有那么一些桀骜不驯的人,用一个电脑,在某一个不经意的晚上,写了一段代码,惊艳了这个世界。
Mycat的前身是OpencloudDB,而现在的Mycat QQ群则用来开发一个叫做MycloudOA的云平台的SAAS企业办公软件的,半年的时间里,这个群聚集了一大帮IT人,拥有超过10个“顾问”头衔的、超过十个“架构师”头衔的、超过20个“研发”头衔的庞大志愿者团队,然后,仅有不到3个人提交过文档和少量代码,其他的人都很专业的谈论着需求、谈论着框架、谈论着市场,最后的最后,大家都变成了资深酱油瓶,于是MycloudOA出师未捷身先死。
OpencloudDB改名为Mycat,一个原因是简单好记,另外一个原因,是打算未来入驻Apache。因为Apache Tomcat也是一只猫,从年龄来看,Tomcat算是Mycat表姐吧,从相貌身材来看,Tomcat她表妹,绝对是东方第一萌妹子,虽然目前Rainbow大侠设计的Mycat Logo,看起来是个100%的女汉子。
Mycat 1.0的发布,立即引起不少人的关注,曾经参与MycloudOA开发的一些小伙伴陆续加入进来,资深酱油师Michael还注册了一个openclouddb的网站,随后又实现了Mycat全局序列号(基于文件方式);一些了解或使用过Cobar的同学也陆续加入,网名为无影的大侠,提供了最早的Mycat分页排序的源码,最早在生产系统上部署了Mycat并且采用HA Proxy方式做高可用方案;随后,一个叫做小鱼的PHP高手,在不到3个月时间内,用Mycat改造了原先的电商系统。后来又有一些美容美发的SAAS创业项目采用了Mycat;再后来,一些比较大的电信软件领域的公司和项目开始使用Mycat,他们中的大多数都对Mycat做过不少的贡献,比如测试,Bug修复等。发展到今天,Mycat核心研发团队里的大多数人,都是来自上述这些公司。
Mycat1.3的诞生,是Mycat历史上最重大的一个里程碑。在这个版本里,需求、测试和功能开发各项工作,首次从个人为主变为开源团队为主的模式,更多的人参与到需求、开发、测试以及Bug修复活动中,基本上确定的Bug都在24小时内修复并有志愿者或用户确认修复。Mycat 1.3版本的性能与1.2比提升巨大,功能更完备,这是因为包括武、成都-研发、冰峰影、Leader-us等实力派编程高手各自负责一部分重要模块并一起协同研发,后来又加入聆听、从零开始、南哥、Mclaren、兵临城下等新的一批实力派编程达人,以及正在排队等待收编的PCY实力派干将,其他关于参与Mycat官网建设、文档编写和翻译的就更多了(当然也失联很多)。截至目前,Mycat志愿者团队有以Marshy大美女为首的负责官网和广告的团队,以Leader-us为首的负责Mycat-Server研发的团队、以Rainbow为首的Mycat-Web的研发团队、以海王星为首的QA团队,以及群龙无首的测试团队和DBA团队。
此外,Mycat开源社区正在进一步强化数据库监控、智能调优等方面的功能,未来将实现一键优化的能力,根据拦截到的SQL的执行统计数据,自动分析热点数据、给出建议的索引和优化措施以及读写分离的建议,DBA一键完成优化,数据迁移也将可以在节目上点击鼠标完成。
Mycat截至到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。以后Mycat和Mycat社区成为IT和互联网创业的最佳伴侣。
Mycat概述
功能介绍
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协议的的Server,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(Native)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,在测试阶段,可以将一个表定义为任何一种Mycat支持的存储方式,比如MySQL的MyASIM表、内存表、或者MongoDB、LevelDB以及号称是世界上最快的内存数据库MemSQL上。试想一下,用户表存放在MemSQL
上,大量读频率远超过写频率的数据如订单的快照数据存放于InnoDB中,一些日志数据存放于MongoDB中,而且还能把Oracle的表跟MySQL的表做关联查询,你是否有一种不能呼吸的感觉?而未来,还能通过Mycat自动将一些计算分析后的数据灌入到Hadoop中,并能用Mycat+Storm/Spark Stream引擎做大规模数据分析,看到这里,你大概明白了,Mycat是什么?Mycat就是BigSQL,Big Data On SQL Database。
对于DBA来说,可以这么理解Mycat: Mycat就是MySQL Server,而Mycat后面连接的MySQL Server,就好象是MySQL的存储引擎,如InnoDB,MyISAM等,因此,Mycat本身并不存储数据,数据是在后端的MySQL上存储的,因此数据可靠性以及事务等都是MySQL保证的,简单的说,Mycat就是MySQL最佳伴侣,它在一定程度上让MySQL拥有了能跟Oracle PK的能力。
对于软件工程师来说,可以这么理解Mycat:
Mycat就是一个近似等于MySQL的数据库服务器,你可以用连接MySQL的方式去连接Mycat(除了端口不同,默认的Mycat端口是8066而非MySQL的3306,因此需要在连接字符串上增加端口信息),大多数情况下,可以用你熟悉的对象映射框架使用Mycat,但建议对于分片表,尽量使用基础的SQL语句,因为这样能达到最佳性能,特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。
对于架构师来说,可以这么理解Mycat:
Mycat是一个强大的数据库中间件,不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份,而且可以用于多租户应用开发、云平台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性,借助于即将发布的Mycat智能优化模块,系统的数据访问瓶颈和热点一目了然,根据这些统计分析数据,你可以自动或手工调整后端存储,将不同的表映射到不同存储引擎上,而整个应用的代码一行也不用改变。
当前是个大数据的时代,但究竟怎样规模的数据适合数据库系统呢?对此,国外有一个数据库领域的权威人士说了一个结论:千亿以下的数据规模仍然是数据库领域的专长,而Hadoop等这种系统,更适合的是千亿以上的规模。所以,Mycat适合1000亿条以下的单表规模,如果你的数据超过了这个规模,请投靠Mycat Plus吧!
Mycat原理
Mycat的原理并不复杂,复杂的是代码,如果代码也不复杂,那么早就成为一个传说了。
Mycat的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。
这里写图片描述
上述图片里,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、以及结合Storm/Spark引擎等十八般武艺的解决办法,从而成为目前业界最强大的方案,这就是开源的力量!
应用场景
Mycat发展到现在,适用的场景已经很丰富,而且不断有新用户给出新的创新性的方案,以下是几个典型的应用场景:
单纯的读写分离,此时配置最为简单,支持读写分离,主从切换
分表分库,对于超过1000万的表进行分片,最大支持1000亿的单表分片
多租户应用,每个应用一个库,但应用程序只连接Mycat,从而不改造程序本身,实现多租户化
报表系统,借助于Mycat的分表能力,处理大规模报表的统计
替代Hbase,分析大数据
作为海量数据实时查询的一种简单有效方案,比如100亿条频繁查询的记录需要在3秒内查询出来结果,除了基于主键的查询,还可能存在范围查询或其他属性查询,此时Mycat可能是最简单有效的选择
Mycat长期路线图
强化分布式数据库中间件的方面的功能,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。
不断强化Mycat开源社区的技术水平,吸引更多的IT技术专家,使得Mycat社区成为中国的Apache,并将Mycat推到Apache基金会,成为国内顶尖开源项目,最终能够让一部分志愿者成为专职的Mycat开发者,荣耀跟实力一起提升。
依托Mycat社区,聚集100个CXO级别的精英,众筹建设亲亲山庄,Mycat社区+亲亲山庄=中国最大IT O2O社区。
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