Mycat从入门到放弃

怼烎@ 2022-06-16 12:17 351阅读 0赞

## 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

![非分片字段查询][20161115203440997]

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][MySQL]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）

![分页][20161115210347397]

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：

![排序分页][20161115213036511]

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：

![排序偏移分页][20161115213820351]

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：

![正确排序偏移分页][20161115214624075]

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：

![单个DB中JOIN][DB_JOIN]

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

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：

![分库JOIN][JOIN]

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。

![弱XA事务1][XA_1]

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。

![弱XA事务2][XA_2]

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。

![弱XA事务3][XA_3]

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！

[20161115203440997]: /images/20220616/546b4d0483444a74b78df76a653e07e8.png
[MySQL]: http://lib.csdn.net/base/mysql
[20161115210347397]: /images/20220616/3142d418c5da47c88f63b685678bea33.png
[20161115213036511]: /images/20220616/3f26fc282c654d2797af325e6523da82.png
[20161115213820351]: /images/20220616/b23264e6065a4691a5bd947f40426a98.png
[20161115214624075]: /images/20220616/c0412d5bd2e94199865294b6d461eb8f.png
[DB_JOIN]: /images/20220616/1cd35081bf504f98af3c96e2e20e6ce8.png
[JOIN]: /images/20220616/f438f3ddee8447619afeb255ed4b6fa9.png
[XA_1]: /images/20220616/a07c16ae9d804cdd8ea06ae1a685df07.png
[XA_2]: /images/20220616/7051e4afaa7b4f31961c977476d6e07a.png
[XA_3]: /images/20220616/dcb160f25a014040ae7c8cf21cff85e6.png