前言

前面一篇文章将MySql主从复制模式就搭建完毕了,但是在主从复制模式情况下不能解决单表数据量大了的性能问题,如一张表书记量太大了,查询效率会比较低,那么此时就需要对数据进行分片处理,每个MySql就只存储部分数据,接下来就是MySql分库分表!MySql分库分表会采用MyCat或者​​ShardingSphere​​!

MySql整合Shardingsphere分库分表_数据源

MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_02

MySql整合Shardingsphere分库分表_数据库_03


MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_04


MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_05


MySql整合Shardingsphere分库分表_数据源_06


MySql整合Shardingsphere分库分表_数据源_07


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MySql整合Shardingsphere分库分表_数据库_10


MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_11


MySql整合Shardingsphere分库分表_数据源_12


以上内容均来自shardingsphere​​官方文档​

Sharding-Proxy分库分表,读写分离

MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_13


下面根据上面这张架构图使用Sharding-Proxy实现分库分表,读写分离1.下载Sharding-Proxy中间件

​下载地址​

MySql整合Shardingsphere分库分表_数据源_14


MySql整合Shardingsphere分库分表_数据源_15


下载后的文件解压

MySql整合Shardingsphere分库分表_数据源_16


2.修改配置

MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_17


这里简单介绍一下配置

server.yaml

#权限验证
#用于执行登录Sharding Proxy的权限验证。配置用户名、密码、可访问的数据库后,必须使用正确的用户名、密码才可登录Proxy。
authentication:
users:
root: # 自定义用户名
password: root # 自定义用户名
sharding: # 自定义用户名
password: sharding #自定义用户名
authorizedSchemas: sharding_db 该用户授权可访问的数据库,多个用逗号分隔。缺省将拥有root权限,可访问全部数据库。

props:
# max.connections.size.per.query: 1
# acceptor.size: 16 #用于设置接收客户端请求的工作线程个数,默认为CPU核数*2
executor.size: 16 # Infinite by default.
# proxy.frontend.flush.threshold: 128 # 对于单个大查询,每多少个网络包返回一次
# # LOCAL: Proxy will run with LOCAL transaction.
# # XA: Proxy will run with XA transaction.
# # BASE: Proxy will run with B.A.S.E transaction.
# proxy.transaction.type: LOCAL #默认为LOCAL事务,允许LOCAL,XA,BASE三个值,XA采用Atomikos作为事务管理器,BASE类型需要拷贝实现ShardingTransactionManager的接口的jar包至lib目录中
# proxy.opentracing.enabled: false #是否开启链路追踪功能,默认为不开启。详情请参见[链路追踪](/cn/features/orchestration/apm/)
# query.with.cipher.column: true
sql.show: false #控制台打印SQL

config-sharding.yaml

schemaName: sharding_db  #逻辑数据源名称
#
dataSources: #数据源配置,可配置多个data_source_name
ds_0: #与Sharding-JDBC配置不同,无需配置数据库连接池
url: jdbc:mysql://192.168.0.177:3307/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false #数据库url连接
username: root #数据库用户名
password: root #数据库密码
connectionTimeoutMilliseconds: 30000 #连接超时毫秒数
idleTimeoutMilliseconds: 60000 #空闲连接回收超时毫秒数
maxLifetimeMilliseconds: 1800000 #连接最大存活时间毫秒数
maxPoolSize: 50 #最大连接数
ds_1:
url: jdbc:mysql://192.168.0.177:3307/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: root
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
#
shardingRule:
tables:
t_order:
actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
tableStrategy:
inline:
shardingColumn: order_id
algorithmExpression: t_order_${order_id % 2}
keyGenerator:
type: SNOWFLAKE
column: order_id
t_order_item:
actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_item_${0..1}
tableStrategy:
inline:
shardingColumn: order_id
algorithmExpression: t_order_item_${order_id % 2}
keyGenerator:
type: SNOWFLAKE
column: order_item_id
bindingTables:
- t_order,t_order_item
defaultDatabaseStrategy:
inline:
shardingColumn: user_id
algorithmExpression: ds_${user_id % 2}
defaultTableStrategy:
none:

config-sharding.yaml-配置介绍

dataSources: #数据源配置,可配置多个data_source_name
<data_source_name>: #<!!数据库连接池实现类> `!!`表示实例化该类
driverClassName: #数据库驱动类名
url: #数据库url连接
username: #数据库用户名
password: #数据库密码
# ... 数据库连接池的其它属性

shardingRule:
tables: #数据分片规则配置,可配置多个logic_table_name
<logic_table_name>: #逻辑表名称
actualDataNodes: #由数据源名 + 表名组成,以小数点分隔。多个表以逗号分隔,支持inline表达式。缺省表示使用已知数据源与逻辑表名称生成数据节点,用于广播表(即每个库中都需要一个同样的表用于关联查询,多为字典表)或只分库不分表且所有库的表结构完全一致的情况

databaseStrategy: #分库策略,缺省表示使用默认分库策略,以下的分片策略只能选其一
standard: #用于单分片键的标准分片场景
shardingColumn: #分片列名称
preciseAlgorithmClassName: #精确分片算法类名称,用于=和IN。。该类需实现PreciseShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
rangeAlgorithmClassName: #范围分片算法类名称,用于BETWEEN,可选。。该类需实现RangeShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
complex: #用于多分片键的复合分片场景
shardingColumns: #分片列名称,多个列以逗号分隔
algorithmClassName: #复合分片算法类名称。该类需实现ComplexKeysShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
inline: #行表达式分片策略
shardingColumn: #分片列名称
algorithmInlineExpression: #分片算法行表达式,需符合groovy语法
hint: #Hint分片策略
algorithmClassName: #Hint分片算法类名称。该类需实现HintShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
none: #不分片
tableStrategy: #分表策略,同分库策略
keyGenerator:
column: #自增列名称,缺省表示不使用自增主键生成器
type: #自增列值生成器类型,缺省表示使用默认自增列值生成器。可使用用户自定义的列值生成器或选择内置类型:SNOWFLAKE/UUID
props: #属性配置, 注意:使用SNOWFLAKE算法,需要配置worker.id与max.tolerate.time.difference.milliseconds属性。若使用此算法生成值作分片值,建议配置max.vibration.offset属性
<property-name>: 属性名称

bindingTables: #绑定表规则列表
- <logic_table_name1, logic_table_name2, ...>
- <logic_table_name3, logic_table_name4, ...>
- <logic_table_name_x, logic_table_name_y, ...>
broadcastTables: #广播表规则列表
- table_name1
- table_name2
- table_name_x

defaultDataSourceName: #未配置分片规则的表将通过默认数据源定位
defaultDatabaseStrategy: #默认数据库分片策略,同分库策略
defaultTableStrategy: #默认表分片策略,同分库策略
defaultKeyGenerator: #默认的主键生成算法 如果没有设置,默认为SNOWFLAKE算法
type: #默认自增列值生成器类型,缺省将使用org.apache.shardingsphere.core.keygen.generator.impl.SnowflakeKeyGenerator。可使用用户自定义的列值生成器或选择内置类型:SNOWFLAKE/UUID
props:
<property-name>: #自增列值生成器属性配置, 比如SNOWFLAKE算法的worker.id与max.tolerate.time.difference.milliseconds

masterSlaveRules: #读写分离规则,详见读写分离部分
<data_source_name>: #数据源名称,需要与真实数据源匹配,可配置多个data_source_name
masterDataSourceName: #详见读写分离部分
slaveDataSourceNames: #详见读写分离部分
loadBalanceAlgorithmType: #详见读写分离部分
props: #读写分离负载算法的属性配置
<property-name>: #属性值

props: #属性配置
sql.show: #是否开启SQL显示,默认值: false
executor.size: #工作线程数量,默认值: CPU核数
max.connections.size.per.query: # 每个查询可以打开的最大连接数量,默认为1
check.table.metadata.enabled: #是否在启动时检查分表元数据一致性,默认值: false

config-master_slave.yaml

schemaName: sharding_db_1

dataSources:
master_ds_1:
url: jdbc:mysql://192.168.0.177:3307/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: root
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
slave_ds_1:
url: jdbc:mysql://192.168.0.177:3317/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: root
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50


masterSlaveRule:
name: ms_ds_1
masterDataSourceName: master_ds_1
slaveDataSourceNames:
- slave_ds_1

config-master_slave.yaml-配置介绍

ataSources: #省略数据源配置,与数据分片一致

masterSlaveRule:
name: #读写分离数据源名称
masterDataSourceName: #主库数据源名称
slaveDataSourceNames: #从库数据源名称列表
- <data_source_name1>
- <data_source_name2>
- <data_source_name_x>
loadBalanceAlgorithmType: #从库负载均衡算法类型,可选值:ROUND_ROBIN,RANDOM。若`loadBalanceAlgorithmClassName`存在则忽略该配置
props: #读写分离负载算法的属性配置
<property-name>: #属性值

注意:config-master_slave.yaml配置时需要注意,主从数据源不要写在同一个配置文件中,如果异常情况下

MySql整合Shardingsphere分库分表_数据源_18


创建两个config-master_slave-0.yaml、config-master_slave-1.yaml配置文件

config-master_slave-0.yaml

MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_19


config-master_slave-1.yaml

MySql整合Shardingsphere分库分表_数据源_20


​shardingsphere官方配置模板​3.导入mysql驱动

MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_21


​连接地址​

MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_22

解压将圈起来的mysql-connector-java-5.1.47.jar文件复制到Shardingsphere目录的lib目录

MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_23

注意:如果启动报什么类什么类找不到的话,请检查lib目录的jar包是否是jar结尾,如果不是将结尾改为jar即可

4.启动
启动之前需要先确保MySql数据库中存在需要分库分表的实际数据库,而且主从节点同步监听的库需要加上
1.点击start.bat启动
2.CMD启动

指定端口启动
start.bat 3388

5.连接测试

这里SQLyog是无法连接上Shardingsphere,需要使用其他连接工具!

MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_24

6.创建任意表测试

在navicat客户端中创建任意数据表测试

MySql整合Shardingsphere分库分表_数据源_25


MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_26


MySql整合Shardingsphere分库分表_读写分离_27


这里在sharding_db.sql在创建的表都会主从复制,同时也会分库分表!