http://blog.csdn.net/u013235478/article/details/53178657

 

1.非分片字段查询

Mycat中的路由结果是通过分片字段分片方法来确定的。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!

mycat 从入门到放弃 (转)的更多相关文章

  1. Mycat从入门到放弃

    https://blog.csdn.net/u013235478/article/details/53178657

  2. CYQ.Data 从入门到放弃ORM系列:开篇:自动化框架编程思维

    前言: 随着CYQ.Data 开始回归免费使用之后,发现用户的情绪越来越激动,为了保持这持续的激动性,让我有了开源的念头. 同时,由于框架经过这5-6年来的不断演进,以前发的早期教程已经太落后了,包括 ...

  3. [精品书单] C#/.NET 学习之路——从入门到放弃

    C#/.NET 学习之路--从入门到放弃 此系列只包含 C#/CLR 学习,不包含应用框架(ASP.NET , WPF , WCF 等)及架构设计学习书籍和资料. C# 入门 <C# 本质论&g ...

  4. OpenStack从入门到放弃

    OpenStack从入门到放弃 目录: 为何选择云计算/云计算之前遇到的问题 什么是云计算 云服务模式 云应用形式 传统应用与云感知应用 openstack及其相关组件介绍 flat/vlan/gre ...

  5. MyCAT简易入门

    MyCAT是mysql中间件,前身是阿里大名鼎鼎的Cobar,Cobar在开源了一段时间后,不了了之.于是MyCAT扛起了这面大旗,在大数据时代,其重要性愈发彰显.这篇文章主要是MyCAT的入门部署. ...

  6. 绕过校园网的共享限制 win10搭建VPN服务器实现--从入门到放弃

    一.开篇立论= =.. 上次说到博主在电脑上搭建了代理服务器来绕过天翼客户端的共享限制,然而经过实际测试还不够完美,所以本着生命不息,折腾不止的精神,我又开始研究搭建vpn服务器= =... (上次的 ...

  7. 《区块链:从入门到放弃》之obc安装步骤

    obc安装步骤 朋友们可能会好奇,厨师不研究菜谱怎么改研究兵法了,哈哈,我原本是app出身,最近被安排去预研区块链和比特币技术,2个月下来,颇有斩获.期间得到IBM的CC同学指导我一步一步安装obc的 ...

  8. win10搭建代理服务器实现绕过校园网的共享限制--从入门到放弃

    博主所在学校特别坑爹,校园网被电信一家垄断了,而且最恶心的还是电信要求一条网线只能供一台电脑上网,不许接路由器共享网络= =- (还有电信2M价格是380+每年,20m是500每年,而且网速都很慢= ...

  9. WPF从入门到放弃系列第二章 XAML

    本文是作者学习WPF从入门到放弃过程中的一些总结,主要内容都是对学习过程中拜读的文章的整理归纳. 参考资料 XAML 概述 (WPF):https://msdn.microsoft.com/zh-cn ...

随机推荐

  1. KVM 虚拟机的热迁移

    热迁移:顾名思义在虚拟机不关机的情况下将KVM虚拟机进行迁移 准备工作:两台KVM虚拟机,一台nfs虚拟机,centos7.4系统 主机 IP地址 主机名 KVM01 10.00.11 kvm01 K ...

  2. LSTM(Long Short Term Memory)

    长时依赖是这样的一个问题,当预测点与依赖的相关信息距离比较远的时候,就难以学到该相关信息.例如在句子”我出生在法国,……,我会说法语“中,若要预测末尾”法语“,我们需要用到上下文”法国“.理论上,递归 ...

  3. Git和Eclipse的使用、上传、部署

    https://www.jianshu.com/p/812717c740a2 https://blog.csdn.net/lynn_Kun/article/details/73740400 https ...

  4. opencv2.4.13+python2.7学习笔记--使用 knn对手写数字OCR

    阅读对象:熟悉knn.了解opencv和python. 1.knn理论介绍:算法学习笔记:knn理论介绍 2. opencv中knn函数 路径:opencv\sources\modules\ml\in ...

  5. lightoj 1074

    这题怎么说呢,负环上的点都不行 网上也有很多解法 我用dfs的spfa解的 我发现网上别人的代码都是用bfs的spfa写的,我就用的dfs的,快了好多 代码还看的别人的,只有中间的spfa是自己写的 ...

  6. VMware安装xp虚拟机

    VMware安装xp虚拟机 1.用到的软件: 2.安装VMware:  接受 选择自定义 要等上一小会. 输入密钥:百度一个就可以了. 安装成功: 禁用VMware网卡: 3.安装xp系统: 创建新的 ...

  7. Navicat连接oracle库报错的处理方法

    1.oracle客户端版本:11.2.0  64X navicat premium客户端:12.0. 64X 2.安装后,打开连接,输入连接信息,点击保存,提示oracle library is no ...

  8. 在CentOS 7上安装和使用GlusterFS

    GlusterFS aggregates various storage servers over Ethernet or Infiniband RDMA interconnect into one ...

  9. Python 日常技巧

    jupyter notebook 本地开启jupyter,画图需打开限制:jupyter notebook --NotebookApp.iopub_data_rate_limit=2147483647 ...

  10. day24_雷神_django项目部署

    # django项目部署 ... curl -I www.baidu.com 得到响应头信息 vim 里shift + % 找括号的另一半 find / -name virtualenv 3.创建虚拟 ...