MySQL分布式集群之MyCAT(三)rule的分析【转】

首先写在最前面,MyCAT1.4的alpha版本已经发布了,这里面修复了不少的bug,也完善了一细节,之前两篇博客已经做了一些修改

---------------------------------------------------------------------------------这才是本体~----------------------------------------------------------------------------------
            之前已经介绍过了schema的作用了,这一篇会把rule和server一起介绍~
            首先是rule,在这个文件里面会详细的制定多种分片的规则,这次只抽出一些使用率比较高的方法,先上配置文件的内容
         
            可以简单看一下,在截图的上半部分描述的是rule的定义,在下半部分,是rule对应的实际切分规则,这里总工介绍下面四种切分方式~murmur已坑~
-------------------------------------------------------------------------------------------Hash-int---------------------------------------------------------------------------------
            先看hash-int,在这一条切分规则的下面,有一个mapfile,这代表着,这个切分规则是根据partition-hash-int的内容来决定的,那么看一下这个文本文件
         
            很简单的内容,这代表着切分使用的基准列里面,值为10000的时候,放在第一个DN里面(dn1),值为10010的时候,放在第二个DN里面(dn2)
            可以看一下实际效果
         
         
            看一下MyCAT的Debug日志,这两条语句被分配到了dn1和dn2上面,数据库里面也插入了相对应的数据
         
            那么~问题来了(挖掘机滚粗~),如果插入的数据中,基准列的取值不是这个文件里面写明的值,会是什么效果?
         
            直截了当的报错了~

好了,hash-int的这种切分规则,大体上可以理解为枚举分区,会比较适合于取值固定的场合,比如说性别(0,1),省份(固定值,短时间不会收复日本省吧~),渠道商 or 各种平台的ID
            而且,用逗号分隔可以把多个值放在一个分区里面,所以可以根据实际的数据量/流量/访问量来综合制定切分策略;
            缺点:毕竟不是全能战士╮(╯_╰)╭

-------------------------------------------------------------------------------------------range-long---------------------------------------------------------------------------------
            第二种切分方式,range-long,仔细一看的话,和hash-int是比较像的,也是由特定的文件来决定切分策略,所以还是去看一下文件的内容
         
            从文件内容可以看出,这是一种范围切分的方式,制定基准列的取值范围,然后把这一范围的所有数据都放到一个DN上面,这种方式和hash-int基本一致,就不截图了(懒癌晚期,时间不够了!)
            这种切分策略,个人感觉在业务数据库里面的使用场景会少一些,因为这种切分方式需要预定好整体的数量,这就决定了那种无限增长的数据不能用这个,毕竟要改动这个切分策略会很麻烦
            真要用起来,感觉也就对自增主键用,然后按照一定的数量来均匀切分,比如那种一天固定X条数据的业务(温度采集?数据采集?之类的情况),然后提前建好多个DN(库)。
            当然,也存在一种潜在的问题,如果在短时间发生海量的顺序插入操作,而每一个DN(分库)设定的数量比较高(比如说一个DN设定的放1000W条数据),那么在这个时候,会出现某一个DN(分库)IO压力非常高,而其他几个DN(分库)完全没有IO操作,就会出现类似于DB中常见的热块/热盘的现象,而MySQL经常用自增主键,所以使得MySQL的表出现大量“顺序”插入的机会会多很多。
--------------------------------------------------------------------------------------------mod-long-----------------------------------------------------------------------------------
            mod-long,从mod来看这应该是一种取余数的方法,来看一下具体配置的信息
         
            count=4,这是代表着总共把数据切分成四份,一般是和具体的DN数量对应,从而达到把数据均匀的分布在四个DN上(当然,count<dn数量也没什么问题)
             看一下实际的效果
         
            看一下MyCAT的Debug日志,看看MyCAT是如何处理的
         
            采用这种取余数的方式时,这四条数据分别插入了四个DN(库),而且可以看到,顺序插入时,数据是被均匀的分散在多个DN(库)上面
            相比较于上面的range的方法,这种切分策略会更好的分散数据库写的压力,但是问题也很明显,一旦出现了范围查询,就需要MyCAT去合并结果,当数据量偏高的时候,这种跨库查询+合并结果消耗的时间有可能会增加很多,尤其是还出现了order by的时候。
            所以这种切分策略会比较适合于单点查询的情景,比如说.....我也不知道......真的不知道,也许在银行,查询个人账户信息的时候,一些和用户信息的表可以做好冗余,然后利用这种方式来提供更为高效的查询(毕竟银行的用户数量多,恩恩~)

--------------------------------------------------------------------------------partition-by-long----------------------------------------------------------------------------------
            partition-by-long,处于range-long和mod-long之间的一个略微折中的划分策略,具体切分形势依照如下描述:
            以1024为一个单位,每个DN存放partitionLength数量的数据,且,partitionCount x partitionLength=1024
            看起来有点难以理解,形象点描述的话,以partitionCount(4) x partitionLength(256)为例,sid%1024=0-255的放在DN1,256-511的放在DN2,以此类推
            试着以128为偏移值插入了八条数据,直接看MyCAT的日志
         
            可以看到,八条数据均匀的分布在这四个DN里面~
            值得一提的是,这种切分策略也支持非均匀分布~实在是测不动了,盗图两张~
          
          
            这两张图基本上也说明白了这种非均匀分布的划分策略,重点还是在2x256+1x512=1024上面~
            这种划分策略在range-long和mod-long之间取了一个折中点,同时,也还算是比较灵活,可以根据不同的情况进行非均匀划分,实际上能应用的场景会稍微多一点吧,或者说,不少场景都能用一用,相对减少了跨DN的情形,又把数据比较均匀的切分开来了,单点查询也不会太慢。

-----------------------------------------------------------------------------------写在最后-------------------------------------------------------------------------------------
            其实MyCAT支持的切分方式还有不少,比如说按照时间的切分策略,可以按月,按天切分等,在这里也没办法把所有的策略都放上来,见谅了o( ̄ヘ ̄o#)
            实际上从个人的观点来看,时间的切分依照数据库本身的分区策略来分也没什么问题,半年度,季度的数据也还是会需要查询的....PS:   _(:з」∠)_真不是懒...
            可以说,MyCAT的分库分表的重点,基本全部在这个rule里面体现了,表要不要分,表的数据怎么切分,都是需要根据实际业务来决定,充分根据业务的特点去决定最合适的划分策略~
            下一章预告>>server,对MyCAT调优的主要部分

第一篇http://blog.itpub.net/29510932/viewspace-1664499/
            第二篇http://blog.itpub.net/29510932/viewspace-1667814/

转自

MySQL分布式集群之MyCAT(三)rule的分析-wangwenan6-ITPUB博客
http://blog.itpub.net/29510932/viewspace-1678591/

时间: 2024-08-01 06:26:06

MySQL分布式集群之MyCAT(三)rule的分析【转】的相关文章

MySQL分布式集群之MyCAT(一)简介【转】

隔了好久,才想起来更新博客,最近倒腾的数据库从Oracle换成了MySQL,研究了一段时间,感觉社区版的MySQL在各个方面都逊色于Oracle,Oracle真的好方便!好了,不废话,这次准备记录一些关于MySQL分布式集群搭建的一个东东,MyCAT,我把他理解为一个MySQL代理.-----------------------------------------------------------------重要的TIPs------------------------------------

MySQL分布式集群之MyCAT(转)

原文地址:http://blog.itpub.net/29510932/viewspace-1664499/ 隔了好久,才想起来更新博客,最近倒腾的数据库从Oracle换成了MySQL,研究了一段时间,感觉社区版的MySQL在各个方面都逊色于Oracle,Oracle真的好方便!好了,不废话,这次准备记录一些关于MySQL分布式集群搭建的一个东东,MyCAT,我把他理解为一个MySQL代理.-----------------------------------------------------

java精品高级架构课,RocketMQ中间件,Mysql分布式集群,服务架构,运维架构视频教程

14套java精品高级架构课,缓存架构,深入Jvm虚拟机,全文检索Elasticsearch,Dubbo分布式Restful 服务,并发原理编程,SpringBoot,SpringCloud,RocketMQ中间件,Mysql分布式集群,服务架构,运 维架构视频教程 14套精品课程介绍: 1.14套精 品是最新整理的课程,都是当下最火的技术,最火的课程,也是全网课程的精品: 2.14套资 源包含:全套完整高清视频.完整源码.配套文档: 3.知识也 是需要投资的,有投入才会有产出(保证投入产出比是

如何搭建一个 MySQL 分布式集群

1.准备集群搭建环境 使用6台虚拟机来搭建 MySQL分布式集群 ,相应的实验环境与对应的MySQL节点之间的对应关系如下图所示: 管理节点(MGM):这类节点的作用是管理MySQLCluster内的其他节点,如提供配置数据,并停止节点,运行备份等.由于这类节点负责管理其他节点的配置,应该在启动其他节点之前启动这类节点.MGM节点是用命令"ndb_mgmd"启动的: 数据节点(NDB):这类节点用于保存Cluster的数据,数据节点的数目与副本的数目相关,是片段的倍数.例如,对于两个副

分布式集群环境下,如何实现session共享三(环境搭建)

这是分布式集群环境下,如何实现session共享系列的第三篇.在上一篇:分布式集群环境下,如何实现session共享二(项目开发)中,准备好了一个通过原生态的servlet操作session的案例.本篇需要搭建相关的环境,包括:tomcat.nginx.redis. 1.通过两个tomcat搭建集群:tomcat_1.tomcat_2 2.通过nginx实现负载均衡 3.通过redis存储session 1.安装tomcat 1.1.tomcat_1 上传tomcat_1到服务器192.168.

阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(三):ZooKeeper 完全分布式集群搭建

本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群(一):Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建,多添加了一个 datanode 节点 . 1 节点环境介绍: 1.1 环境介绍: 服务器:三台阿里云ECS服务器:master, slave1, slave2 操作系统:CentOS 7.3 Hadoop:hadoop-2.7.3.tar.gz Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz ZooKeeper: zookeeper-3.4.14.tar.gz 1.2 各节点角色

39套精品Java从入门到架构师|高并发|高性能|高可用|分布式|集群|电商缓存|性能调优|设计项目实战|视频教程

精品Java高级课,架构课,java8新特性,P2P金融项目,程序设计,功能设计,数据库设计,第三方支付,web安全,高并发,高性能,高可用,分布式,集群,电商,缓存,性能调优,设计模式,项目实战,大型分布式电商项目实战视频教程   视频课程包含: 39套Java精品高级课架构课包含:java8新特性,P2P金融项目,程序设计,功能设计,数据库设计,架构设计,web安全,高并发,高性能,高可用,高可扩展,分布式,集群,电商,缓存,性能调优,设计模式,项目实战,工作流,程序调优,负载均衡,Solr

RHCS的CMAN分布式集群管理

------------------------------------------------------------这里可以忽略:(突然想到的小命令)小知识点:# cat /etc/sysconfig/i18n LANG="zh_CN.UTF-8"# LANG=zh_CN.UTF-8# yum grouplist# yum list # LANG=en# yum grouplist # yum provides */pxelinux.0 #yum -y install cmatri

亿级Web系统搭建:单机到分布式集群【转】

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略有很