Mycat 配置文件rule.xml

rule.xml配置文件定义了我们对表进行拆分所涉及到的规则定义。我们可以灵活的对表使用不同的分片算法，或者对表使用相同的算法但具体的参数不同。

该文件里面主要有tableRule和function这两个标签。

1、tableRule 标签

<tableRule name="rule1">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>func1</algorithm>
    </rule>
</tableRule>

name 属性：

　　指定唯一的名字，用于标识不同的表规则。

rule标签：

　　指定对物理表中的哪一列进行拆分和使用什么路由算法。columns 指定要拆分的列名字。algorithm 使用function标签中的name属性，连接表规则和具体路由算法。

2、function标签

<function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
    <property name="partitionCount">8</property>
    <property name="partitionLength">128</property>
</function>

name属性：

　　 指定算法的名字。
class属性：

　　 指定路由算法具体的类名字。
property属性：

　　 为具体算法需要用到的一些属性。

3、常用的分片规则

3.1、枚举法

<tableRule name="sharding-by-intfile">
    <rule>
        <columns>user_id</columns>
        <algorithm>hash-int</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
    <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
    <property name="type">0</property>
    <property name="defaultNode">0</property>
</function>

partition-hash-int.txt 配置：

10000=0
10010=1

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称，type默认值为0，0表示Integer，非零表示String，所有的节点配置都是从0开始，0代表节点1。

defaultNode 默认节点:小于0表示不设置默认节点，大于等于0表示设置默认节点,结点为指定的值，默认节点的作用：枚举分片时，如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点，如果不配置默认节点（defaultNode值小于0表示不配置默认节点），碰到不识别的枚举值就会报错，like this：can't find datanode for sharding column:column_nameval:ffffffff 。   
3.2、固定分片hash算法

<tableRule name="rule1">
    <rule>
         <columns>user_id</columns>
         <algorithm>func1</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
    <property name="partitionCount">2,1</property>
    <property name="partitionLength">256,512</property>
</function>

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，partitionCount 分片个数列表，partitionLength 分片范围列表。分区长度:默认为最大2^n=1024 ,即最大支持1024分区。
约束 :count,length两个数组的长度必须是一致的。1024 = sum((count[i]*length[i])). count和length两个向量的点积恒等于1024。
示例：

@Test
public void testPartition() {
    // 本例的分区策略：希望将数据水平分成3份，前两份各占25%，第三份占50%。（故本例非均匀分区）
    // |<---------------------1024------------------------>|
    // |<----256--->|<----256--->|<----------512---------->|
    // | partition0 | partition1 |        partition2       |
    // | 共2份,故count[0]=2       |   共1份，故count[1]=1    |
    int[] count = new int[] { 2, 1 };
    int[] length = new int[] { 256, 512 };
    PartitionUtil pu = new PartitionUtil(count, length);
　　　　// 下面代码演示分别以offerId字段或memberId字段根据上述分区策略拆分的分配结果
    int DEFAULT_STR_HEAD_LEN = 8; // cobar默认会配置为此值
    long offerId = 12345;
    String memberId = "qiushuo";

　　// 若根据offerId分配，partNo1将等于0，即按照上述分区策略，offerId为12345时将会被分配到partition0中
    int partNo1 = pu.partition(offerId);

　　// 若根据memberId分配，partNo2将等于2，即按照上述分区策略，memberId为qiushuo时将会被分到partition2中
    int partNo2 = pu.partition(memberId, 0, DEFAULT_STR_HEAD_LEN);

    Assert.assertEquals(0, partNo1);
    Assert.assertEquals(2, partNo2);

}

如果需要平均分配设置：平均分为4分片，partitionCount*partitionLength=1024

<function name="func1" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByLong">
    <property name="partitionCount">4</property>
    <property name="partitionLength">256</property>
</function>

3.3、范围约定

<tableRule name="auto-sharding-long">
    <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>rang-long</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<function name="rang-long" class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
    <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
</function>

autopartition-long.txt文件：

# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2
或
0-10000000=0
10000001-20000000=1

columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，rang-long 函数中mapFile代表配置文件路径，所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1，此配置非常简单，即预先制定可能的id范围到某个分片。

3.4、求模法

<tableRule name="mod-long">
    <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>mod-long</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
   <!-- how many data nodes  -->
    <property name="count">3</property>
</function>

columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，此种配置非常明确即根据id与count（你的结点数）进行求模预算，相比方式1，此种在批量插入时需要切换数据源，id不连续。

3.5、日期列分区法

<tableRule name="sharding-by-date">
      <rule>
        <columns>create_time</columns>
        <algorithm>sharding-by-date</algorithm>
      </rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-date" class="io.mycat.route.function..PartitionByDate">
   <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
    <property name="sBeginDate">2014-01-01</property>
    <property name="sPartionDay">10</property>
</function>

columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，配置中配置了开始日期，分区天数，即默认从开始日期算起，分隔10天一个分区。

3.6、通配取模

<tableRule name="sharding-by-pattern">
    <rule>
        <columns>user_id</columns>
        <algorithm>sharding-by-pattern</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-pattern" class="io.mycat.route.function.PartitionByPattern">
    <property name="patternValue">256</property>
    <property name="defaultNode">2</property>
    <property name="mapFile">partition-pattern.txt</property>
</function>

partition-pattern.txt

# id partition range start-end ,data node index
###### first host configuration
1-32=0
33-64=1
65-96=2
97-128=3
######## second host configuration
129-160=4
161-192=5
193-224=6
225-256=7
0-0=7

columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，defaoultNode 默认节点，如果不配置了默认，则默认是0即第一个结点。mapFile 配置文件路径

，配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推，如果id非数字数据，则会分配在defaoultNode 默认节点。代码示例：

String idVal = "0";
Assert.assertEquals(true, 7 == autoPartition.calculate(idVal));
idVal = "45a";
Assert.assertEquals(true, 2 == autoPartition.calculate(idVal));

3.7、ASCII码求模通配

<tableRule name="sharding-by-prefixpattern">
      <rule>
            <columns>user_id</columns>
            <algorithm>sharding-by-prefixpattern</algorithm>
      </rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-pattern" class="io.mycat.route.function.PartitionByPrefixPattern">
    <property name="patternValue">256</property>
    <property name="prefixLength">5</property>
    <property name="mapFile">partition-pattern.txt</property>
</function>

partition-pattern.txt

# range start-end ,data node index
# ASCII
# 48-57=0-9
# 64、65-90=@、A-Z
# 97-122=a-z
###### first host configuration
1-4=0
5-8=1
9-12=2
13-16=3
###### second host configuration
17-20=4
21-24=5
25-28=6
29-32=7
0-0=7

columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，prefixLength ASCII 截取的位数。mapFile 配置文件路径，配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推。

此种方式类似方式6只不过采取的是将列种获取前prefixLength位列所有ASCII码的和进行求模sum%patternValue ,获取的值，在通配范围内的分片数，

/**
* ASCII编码：
* 48-57=0-9阿拉伯数字
* 64、65-90=@、A-Z
* 97-122=a-z
*
*/
String idVal="gf89f9a";
Assert.assertEquals(true, 0 == autoPartition.calculate(idVal));

idVal="8df99a";
Assert.assertEquals(true, 4 == autoPartition.calculate(idVal));

idVal="8dhdf99a";
Assert.assertEquals(true, 3 == autoPartition.calculate(idVal));

3.8、编程指定

<tableRule name="sharding-by-substring">
    <rule>
        <columns>user_id</columns>
        <algorithm>sharding-by-substring</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-substring" class="io.mycat.route.function.PartitionDirectBySubString">
    <property name="startIndex">0</property> <!-- zero-based -->
    <property name="size">2</property>
    <property name="partitionCount">8</property>
    <property name="defaultPartition">0</property>
</function>

columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，此方法为直接根据字符子串（必须是数字）计算分区号（由应用传递参数，显式指定分区号）。

例如id=05-100000002，在此配置中代表根据id中从startIndex=0开始，截取size=2位数字即05，05就是获取的分区，如果没传默认分配到defaultPartition。

3.9、字符串拆分hash解析

<tableRule name="sharding-by-stringhash">
      <rule>
            <columns>user_id</columns>
            <algorithm>sharding-by-stringhash</algorithm>
      </rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-substring" class="io.mycat.route.function.PartitionByString">
    <property name="length">512</property> <!-- zero-based -->
    <property name="count">2</property>
    <property name="hashSlice">0:2</property>
</function>

columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数 ，函数中length代表字符串hash求模基数，count分区数，hashSlice hash预算位，即根据子字符串 hash运算，

hashSlice ： 0 means str.length(), -1 means str.length()-1

/**
     * "2" -&gt; (0,2)<br/>
     * "1:2" -&gt; (1,2)<br/>
     * "1:" -&gt; (1,0)<br/>
     * "-1:" -&gt; (-1,0)<br/>
     * ":-1" -&gt; (0,-1)<br/>
     * ":" -&gt; (0,0)<br/>
     */
public class PartitionByStringTest {

    @Test
    public void test() {
        PartitionByString rule = new PartitionByString();
        String idVal=null;
        rule.setPartitionLength("512");
        rule.setPartitionCount("2");
        rule.init();
        rule.setHashSlice("0:2");
        // idVal = "0";
        // Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));
        // idVal = "45a";
        //Assert.assertEquals(true, 1 == rule.calculate(idVal));

         //last 4
        rule = new PartitionByString();
        rule.setPartitionLength("512");
        rule.setPartitionCount("2");
        rule.init();
        //last 4 characters
        rule.setHashSlice("-4:0");
        idVal = "aaaabbb0000";
        Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));
        idVal = "aaaabbb2359";
        Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));
　　}
}

3.10、一致性hash

<tableRule name="sharding-by-murmur">
      <rule>
        <columns>user_id</columns>
        <algorithm>murmur</algorithm>
      </rule>
</tableRule>
<function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
      <property name="seed">0</property><!-- 默认是0-->
      <property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 -->
      <property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点，默认是160倍，也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍-->
      <!--
      <property name="weightMapFile">weightMapFile</property>
                     节点的权重，没有指定权重的节点默认是1。以properties文件的格式填写，以从0开始到count-1的整数值也就是节点索引为key，以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数，否则以1代替 -->
      <!--
      <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
                      用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况，如果指定了这个属性，会把虚拟节点的murmur hash值与物理节点的映射按行输出到这个文件，没有默认值，如果不指定，就不会输出任何东西 -->
</function>

一致性hash预算有效解决了分布式数据的扩容问题，前1-9中id规则都多少存在数据扩容难题，而10规则解决了数据扩容难点。