mycat
之前调研分库分表框架,最后选择了sharding-jdbc,
下面是我总结的各个框架:
Atlas:不能实现分布式分表,所有的子表必须在同一台DB的同一个database里且所有的子表必须事先建好,Atlas没有自动建表的功能。Atlas参考链接
Cobar:必须将拆分后的表分别放入不同的库来实现分布式。Cobar参考链接
TDDL:阿里,功能强大,过于复杂,部分开源。需要评估使用情况,防止过剩。阿里云能买到完整的。
mycat :国内开源,从入门到放弃。mycat参考链接
heisenberg:百度开源,相对简单,易于管理。但是github很久没有维护了。heisenberg参考链接
Oceanus:功能强大,开源,简化开发和配置成功。但产品还不成熟。
vitess:Google产品,集群基于ZooKeeper管理,通过RPC方式进行数据处理,可支撑高流量,它还添加了一个连接池,具有基于行的高速缓存,重写sql查询,更安全。vitess参考链接
OneProxy:中国厂商产品,稳定性待确认。 OneProxy参考链接
Sharding-JDBC:当当最新开源。2018年架构师去京东,现在有专门的团队维护,这方面都有保障,最后选择了它。Sharding-JDBC参考链接
总结:国外的不能用,国内的小厂商不能用,使用有限制的不能用,mycat名气大实际一般不能用,百度的heisenberg好久没维护放弃。最后只有TDDL和sj,阿里系或者使用阿里云的可以用TDDL。非阿里系建议还是Sharding-JDBC。
Sharding-JDBC的作者去了京东,目前有专门的团队维护。
下面是转的一篇:Mycat从入门到放弃,这篇文章写得非常好,对分库分表入门有醍醐灌顶之感
转自:https://blog.csdn.net/u013235478/article/details/53178657
当初写这篇文章的初衷只是想提醒自己在用一个开源产品前不仅要了解其提供的功能,更要了解其功能和场景边界。
1.非分片字段查询
Mycat中的路由结果是通过分片字段和分片方法来确定的。例如下图中的一个Mycat分库方案:
- 根据 tt_waybill 表的 id 字段来进行分片
- 分片方法为 id 值取 3 的模,根据模值确定在DB1,DB2,DB3中的某个分片
如果查询条件中有 id 字段的情况还好,查询将会落到某个具体的分片。例如:
mysql>select * from tt_waybill where id = 12330;
此时Mycat会计算路由结果
12330 % 3 = 0 –> DB1
并将该请求路由到DB1上去执行。
如果查询条件中没有 分片字段 条件,例如:
mysql>select * from tt_waybill where waybill_no =88661;
此时Mycat无法计算路由,便发送到所有节点上执行:
DB1 –> select * from tt_waybill where waybill_no =88661;
DB2 –> select * from tt_waybill where waybill_no =88661;
DB3 –> select * from tt_waybill where waybill_no =88661;
如果该分片字段选择度高,也是业务常用的查询维度,一般只有一个或极少数个DB节点命中(返回结果集)。示例中只有3个DB节点,而实际应用中的DB节点数远超过这个,假如有50个,那么前端的一个查询,落到MySQL数据库上则变成50个查询,会极大消耗Mycat和Mysql数据库资源。
如果设计使用Mycat时有非分片字段查询,请考虑放弃!
2.分页排序
先看一下Mycat是如何处理分页操作的,假如有如下Mycat分库方案:
一张表有30份数据分布在3个分片DB上,具体数据分布如下
DB1:[0,1,2,3,4,10,11,12,13,14]
DB2:[5,6,7,8,9,16,17,18,19]
DB3:[20,21,22,23,24,25,26,27,28,29]
(这个示例的场景中没有查询条件,所以都是全分片查询,也就没有假定该表的分片字段和分片方法)
当应用执行如下分页查询时
mysql>select * from table limit 2;
Mycat将该SQL请求分发到各个DB节点去执行,并接收各个DB节点的返回结果
DB1: [0,1]
DB2: [5,6]
DB3: [20,21]
但Mycat向应用返回的结果集取决于哪个DB节点最先返回结果给Mycat。如果Mycat最先收到DB1节点的结果集,那么Mycat返回给应用端的结果集为 [0,1],如果Mycat最先收到DB2节点的结果集,那么返回给应用端的结果集为 [5,6]。也就是说,相同情况下,同一个SQL,在Mycat上执行时会有不同的返回结果。
在Mycat中执行分页操作时必须显示加上排序条件才能保证结果的正确性,下面看一下Mycat对排序分页的处理逻辑。
假如在前面的分页查询中加上了排序条件(假如表数据的列名为id)
mysql>select * from table order by id limit 2;
Mycat的处理逻辑如下图:
在有排序呢条件的情况下,Mycat接收到各个DB节点的返回结果后,对其进行最小堆运算,计算出所有结果集中最小的两条记录 [0,1] 返回给应用。
但是,当排序分页中有 偏移量 (offset)时,处理逻辑又有不同。假如应用的查询SQL如下:
mysql>select * from table order by id limit 5,2;
如果按照上述排序分页逻辑来处理,那么处理结果如下图:
Mycat将各个DB节点返回的数据 [10,11], [16,17], [20,21] 经过最小堆计算后返回给应用的结果集是 [10,11]。可是,对于应用而言,该表的所有数据明明是 0-29 这30个数据的集合,limit 5,2 操作返回的结果集应该是 [5,6],如果返回 [10,11]则是错误的处理逻辑。
所以Mycat在处理 有偏移量的排序分页 时是另外一套逻辑——改写SQL 。如下图:
Mycat在下发有 limit m,n 的SQL语句时会对其进行改写,改写成 limit 0, m+n 来保证查询结果的逻辑正确性。所以,Mycat发送到后端DB上的SQL语句是
mysql>select * from table order by id limit 0,7;
各个DB返回给Mycat的结果集是
DB1: [0,1,2,3,4,10,11]
DB2: [5,6,7,8,9,16,17]
DB3: [20,21,22,23,24,25,26]
经过最小堆计算后得到最小序列 [0,1,2,3,4,5,6] ,然后返回偏移量为5的两个结果为 [5,6] 。
虽然Mycat返回了正确的结果,但是仔细推敲发现这类操作的处理逻辑是及其消耗(浪费)资源的。应用需要的结果集为2条,Mycat中需要处理的结果数为21条。也就是说,对于有 t 个DB节点的全分片 limit m, n 操作,Mycat需要处理的数据量为 (m+n)*t 个。比如实际应用中有50个DB节点,要执行limit 1000,10操作,则Mycat处理的数据量为 50500 条,返回结果集为10,当偏移量更大时,内存和cpu资源的消耗则是数十倍增加。
如果设计使用Mycat时有分页排序,请考虑放弃!
3.任意表JOIN
先看一下在单库中JOIN中的场景。假设在某单库中有 player 和 team 两张表,player 表中的 team_id 字段与 team 表中的 id 字段相关联。操作场景如下图:
JOIN操作的SQL如下
mysql>select p_name,t_name from player p, team t where p.no = 3 and p.team_id = t.id;
此时能查询出结果
p_name | t_name |
---|---|
Wade | Heat |
如果将这两个表的数据分库后,相关联的数据可能分布在不同的DB节点上,如下图:
这个SQL在各个单独的分片DB中都查不出结果,也就是说Mycat不能查询出正确的结果集。
设计使用Mycat时如果要进行表JOIN操作,要确保两个表的关联字段具有相同的数据分布,否则请考虑放弃!
4.分布式事务
Mycat并没有根据二阶段提交协议实现 XA事务,而是只保证 prepare 阶段数据一致性的 弱XA事务 ,实现过程如下:
应用开启事务后Mycat标识该连接为非自动提交,比如前端执行
mysql>begin;
Mycat不会立即把命令发送到DB节点上,等后续下发SQL时,Mycat从连接池获取非自动提交的连接去执行。
Mycat会等待各个节点的返回结果,如果都执行成功,Mycat给该连接标识为 Prepare Ready 状态,如果有一个节点执行失败,则标识为 rollback 状态。
执行完成后Mycat等待前端发送 commit 或 rollback 命令。发送 commit 命令时,Mycat检测当前连接是否为 Prepare Ready 状态,若是,则将 commit 命令发送到各个DB节点。
但是,这一阶段是无法保证一致性的,如果一个DB节点在 commit 时故障,而其他DB节点 commit 成功,Mycat会一直等待故障DB节点返回结果。Mycat只有收到所有DB节点的成功执行结果才会向前端返回 执行成功 的包,此时Mycat只能一直 waiting 直至TIMEOUT,导致事务一致性被破坏。
设计使用Mycat时如果有分布式事务,得先看是否得保证事务得强一致性,否则请考虑放弃!