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mysql怎么分布式 mysql分布式架构
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php mysql分布式数据库如何实现
当前做分布式的厂商有几家，我知道比较出名的有“华为云分布式数据库DDM”和“阿里云分布式数据库”，感兴趣可以自行搜素了解下。
分布式数据库的几点概念可以了解一下。
数据分库：
以表为单位，把原有数据库切分成多个数据库。切分后不同的表存储在不同的数据库上。
以表中的数据行记录为单位，把原有逻辑数据库切分成多个物理数据库分片，表数据记录分布存储在各个分片上。
路由分发：
在分布式数据库中，路由的作用即将SQL语句进行解析，并转发到正确的分片上，保证SQL执行后得到正确的结果，并且节约QPS资源。
读写分离：
数据库中对计算和缓存资源消耗较多的往往是密集或复杂的SQL查询。当系统资源被查询语句消耗，反过来会影响数据写入操作，进而导致数据库整体性能下降，响应缓慢。因此，当数据库CPU和内存资源占用居高不下，且读写比例较高时，可以为数据库添加只读数据库。
用 MySQL 实现分布式锁，你听过吗？
以前参加过一个库存系统，由于其业务复杂性，搞了很多个应用来支撑。这样的话一份库存数据就有可能同时有多个应用来修改库存数据。
比如说，有定时任务域xx.cron，和SystemA域和SystemB域这几个JAVA应用，可能同时修改同一份库存数据。如果不做协调的话，就会有脏数据出现。
对于跨JAVA进程的线程协调，可以借助外部环境，例如DB或者Redis。下文介绍一下如何使用DB来实现分布式锁。
本文设计的分布式锁的交互方式如下：
在使用synchronized关键字的时候，必须指定一个锁对象。
进程内的线程可以基于obj来实现同步。obj在这里可以理解为一个锁对象。如果线程要进入synchronized代码块里，必须先持有obj对象上的锁。这种锁是JAVA里面的内置锁，创建的过程是线程安全的。那么借助DB，如何保证创建锁的过程是线程安全的呢？
可以利用DB中的UNIQUE KEY特性，一旦出现了重复的key，由于UNIQUE KEY的唯一性，会抛出异常的。在JAVA里面，是 SQLIntegrityConstraintViolationException 异常。
transaction_id是事务Id，比如说，可以用
来组装一个transaction_id，表示某仓库某销售模式下的某个条码资源。不同条码，当然就有不同的transaction_id。如果有两个应用，拿着相同的transaction_id来创建锁资源的时候，只能有一个应用创建成功。
在写操作频繁的业务系统中，通常会进行分库，以降低单数据库写入的压力，并提高写操作的吞吐量。如果使用了分库，那么业务数据自然也都分配到各个数据库上了。
在这种水平切分的多数据库上使用DB分布式锁，可以自定义一个DataSouce列表。并暴露一个 getConnection(String transactionId) 方法，按照transactionId找到对应的Connection。
实现代码如下：
首先编写一个initDataSourceList方法，并利用Spring的PostConstruct注解初始化一个DataSource 列表。相关的DB配置从db.properties读取。
DataSource使用阿里的DruidDataSource。
接着最重要的一个实现getConnection(String transactionId)方法。实现原理很简单，获取transactionId的hashcode，并对DataSource的长度取模即可。
连接池列表设计好后，就可以实现往distributed_lock表插入数据了。
接下来利用DB的 select for update 特性来锁住线程。当多个线程根据相同的transactionId并发同时操作 select for update 的时候，只有一个线程能成功，其他线程都block住，直到 select for update 成功的线程使用commit操作后，block住的所有线程的其中一个线程才能开始干活。
我们在上面的DistributedLock类中创建一个lock方法。
当线程执行完任务后，必须手动的执行解锁操作，之前被锁住的线程才能继续干活。在我们上面的实现中，其实就是获取到当时 select for update 成功的线程对应的Connection，并实行commit操作即可。
那么如何获取到呢？我们可以利用ThreadLocal。首先在DistributedLock类中定义
每次调用lock方法的时候，把Connection放置到ThreadLocal里面。我们修改lock方法。
这样子，当获取到Connection后，将其设置到ThreadLocal中，如果lock方法出现异常，则将其从ThreadLocal中移除掉。
有了这几步后，我们可以来实现解锁操作了。我们在DistributedLock添加一个unlock方法。
毕竟是利用DB来实现分布式锁，对DB还是造成一定的压力。当时考虑使用DB做分布式的一个重要原因是，我们的应用是后端应用，平时流量不大的，反而关键的是要保证库存数据的正确性。对于像前端库存系统，比如添加购物车占用库存等操作，最好别使用DB来实现分布式锁了。
如果想锁住多份数据该怎么实现？比如说，某个库存操作，既要修改物理库存，又要修改虚拟库存，想锁住物理库存的同时，又锁住虚拟库存。其实也不是很难，参考lock方法，写一个multiLock方法，提供多个transactionId的入参，for循环处理就可以了。这个后续有时间再补上。
MySQL Mycat 分布式架构
参考：
图中是两组分片，红色我们称为shard1，蓝色我们称为shard2
51 52是服务器
两个3307互为主从(双主)，3309是本地3307的从库
说明：没有明确说明是只在某一个节点上做的，就是两个节点都做
两台虚拟机 db01 db02
每台创建四个mysql实例：3307 3308 3309 3310
mysql软件我们之前已完成二进制安装，直接初始化即可
我们server-id规划为：db01上是7/8/9/10,db02上是17/18/19/20
"箭头指向谁是主库"
10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307
10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307
10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307
两个分片，每个分片四个mysql节点
shard1：
Master：10.0.0.51:3307
slave1：10.0.0.51:3309
Standby Master：10.0.0.52:3307
slave2：10.0.0.52:3309
shard2：
Master：10.0.0.52:3308
slave1：10.0.0.52:3310
Standby Master：10.0.0.51:3308
slave2：10.0.0.51:3310
shard1
10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307
db02
db01
db02
10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307
db01
10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307
db02
shard2
10.0.0.52:3308 ----- 10.0.0.51:3308
db01
db02
db01
10.0.0.52:3310 ----- 10.0.0.52:3308
db02
10.0.0.51:3310 ----- 10.0.0.51:3308
db01
这个复制用户在谁上建都行
注：如果中间出现错误，在每个节点进行执行以下命令
常见方案：
360 Atlas-Sharding 360
Alibaba cobar 阿里
Mycat 开源
TDDL 淘宝
Heisenberg 百度
Oceanus 58同城
Vitess 谷歌
OneProxy
DRDS 阿里云
我们装的是openjdk，不是官方的那个
Mycat-server-xxxxx.linux.tar.gz
配置环境变量
我们mycat的命令也是在bin目录下
启动
8066就是对外提供服务的端口，9066是管理端口
连接mycat：
默认123456
db01:
我们一般先把原schema.xml备份，然后自己新写一个：
xml和html看起来差不多，xml是从下往上调用的
前三行我们不用看，直接从第四行schema开始看起：
定义了schema，然后以/schema结尾
为什么要用逻辑库？
业务透明化
此配置文件就是实现读写分离的配置
重启mycat
读写分离测试
总结：
以上案例实现了1主1从的读写分离功能，写操作落到主库，读操作落到从库.如果主库宕机，从库不能在继续提供服务了。
我们推荐这种架构
一写三读，
不设置双写的原因是：性能没提升多少，反而引起主键冲突的情况
配置文件：
之后重启：mycat restart
真正的 writehost：负责写操作的writehost
standby writeHost ：和readhost一样，只提供读服务
我们此处写了两个writehost，默认使用第一个
当写节点宕机后，后面跟的readhost也不提供服务，这时候standby的writehost就提供写服务，
后面跟的readhost提供读服务
测试：
读写分离测试
对db01 3307节点进行关闭和启动,测试读写操作
结果应为另一台(52)的3307(17)是写，3309(19)是读
一旦7号节点恢复，此时因为7落后了，写节点仍是17
balance属性
负载均衡类型，目前的取值有3种：
writeType属性
负载均衡类型，目前的取值有2种：
switchType属性
-1 表示不自动切换
1 默认值，自动切换
2 基于MySQL主从同步的状态决定是否切换 ，心跳语句为 show slave status
datahost其他配置
dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"
maxCon="1000"：最大的并发连接数
minCon="10" ：mycat在启动之后，会在后端节点上自动开启的连接线程，长连接，好处是连接速度快，弊端是占内存
tempReadHostAvailable="1"
这个一主一从时（1个writehost，1个readhost时），可以开启这个参数，如果2个writehost，2个readhost时
heartbeatselect user()/heartbeat 监测心跳
其他参数sqlMaxLimit自动分页,必须在启用分表的情况下才生效
创建测试库和表:
我们重启mycat后连接到8066
发现跟一个库一样，实际上已经分到不同的物理硬件上了
分片：对一个"bigtable"，比如说t3表
热点数据表 核心表
(1)行数非常多，800w下坡
(2)访问非常频繁
分片的目的：
（1）将大数据量进行分布存储
（2）提供均衡的访问路由
分片策略：
范围 range 800w 1-400w 400w01-800w 不适用于业务访问不均匀的情况
取模 mod (取余数) 和节点的数量进行取模
枚举 按枚举的种类分，如移动项目按省份分
哈希 hash
时间 流水
优化关联查询（否则join的表在不同分片上，效率会比单库还要低）
全局表
ER分片
案例：移动统一：先拆出边缘业务，再按地域分片，但对应用来说是统一的
vim rule.xml
tableRule name="auto-sharding-long"
rule
columnsid/columns
algorithmrang-long/algorithm
/rule
function name="rang-long"
class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong"
property name="mapFile"autopartition-long.txt/property
/function
===================================
vim autopartition-long.txt
0-10=0
11-20=1
创建测试表：
mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
测试：
重启mycat
mycat restart
mysql -uroot -p123456 -h 127.0.0.1 -P 8066
insert into t3(id,name) values(1,'a');
insert into t3(id,name) values(2,'b');
insert into t3(id,name) values(3,'c');
insert into t3(id,name) values(4,'d');
insert into t3(id,name) values(11,'aa');
insert into t3(id,name) values(12,'bb');
insert into t3(id,name) values(13,'cc');
insert into t3(id,name) values(14,'dd');
取余分片方式：分片键（一个列）与节点数量进行取余，得到余数，将数据写入对应节点
vim schema.xml
table name="t4" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long" /
vim rule.xml
property name="count"2/property
准备测试环境
创建测试表：
mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
重启mycat
mycat restart
测试：
mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066
use TESTDB
insert into t4(id,name) values(1,'a');
insert into t4(id,name) values(2,'b');
insert into t4(id,name) values(3,'c');
insert into t4(id,name) values(4,'d');
分别登录后端节点查询数据
mysql -S /data/3307/mysql.sock
use taobao
select * from t4;
mysql -S /data/3308/mysql.sock
use taobao
select * from t4;
t5 表
id name telnum
1 bj 1212
2 sh 22222
3 bj 3333
4 sh 44444
5 bj 5555
sharding-by-intfile
vim schema.xml
table name="t5" dataNode="sh1,sh2" rule="sharding-by-intfile" /
vim rule.xml
tableRule name="sharding-by-intfile"
rule columnsname/columns
algorithmhash-int/algorithm
/rule
/tableRule
function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap"
property name="mapFile"partition-hash-int.txt/property
property name="type"1/property
property name="defaultNode"0/property
/function
partition-hash-int.txt 配置：
bj=0
sh=1
DEFAULT_NODE=1
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
准备测试环境
mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
重启mycat
mycat restart
mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.51 -P8066
use TESTDB
insert into t5(id,name) values(1,'bj');
insert into t5(id,name) values(2,'sh');
insert into t5(id,name) values(3,'bj');
insert into t5(id,name) values(4,'sh');
insert into t5(id,name) values(5,'tj');
a b c d
join
t
select t1.name ,t.x from t1
join t
select t2.name ,t.x from t2
join t
select t3.name ,t.x from t3
join t
使用场景：
如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，
常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，
而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，
要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat 在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join，
避免跨库Join，在进行数据插入操作时，mycat将把数据分发到全局表对应的所有分片执行，在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。
vim schema.xml
table name="t_area" primaryKey="id" type="global" dataNode="sh1,sh2" /
后端数据准备
mysql -S /data/3307/mysql.sock
use taobao
create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);
mysql -S /data/3308/mysql.sock
use taobao
create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);
重启mycat
mycat restart
测试：
mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066
use TESTDB
insert into t_area(id,name) values(1,'a');
insert into t_area(id,name) values(2,'b');
insert into t_area(id,name) values(3,'c');
insert into t_area(id,name) values(4,'d');
A
join
B
为了防止跨分片join，可以使用E-R模式
A join B
on a.xx=b.yy
join C
on A.id=C.id
table name="A" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long"
childTable name="B" joinKey="yy" parentKey="xx" /
/table
mysql分布式集群的搭建方案
不是很理解，比如说你3台搭建分布式，你通过什么方式区分库表？假设每台服务器上部署一个mysql实例，那你怎么把数据分布到3个mysql里面？是每个mysql里面存不同的表么？如果这样，就还可以接受。这块问题不是很大。
第二个问题，你的HA主备，意思是说两个分布式互为主备？那怎么备份，怎么切换？
其实按照你想要达到的目标。应该是每两台互做主备，形成3对主备库，然后这3对再组建一个分布式集群。
其实和你要做的可能差不多，不过逻辑上还是有差异的。HA你准备怎么做？keepalived？
另外，咨询一下，你的分布式是通过什么来实现，不同业务访问不同的数据库，每个库存不同的表？还是相同的表分布在不同数据库？
看你服务器的配置如何，其实我觉得一般来说拿3台来做备机有点浪费，如果配置允许，可以考虑做成6套mysql主备的分布式集群。
通过交叉互备实现硬件的最大利用。下图是我们之前用4台服务器做的一套集群方案。
如果还有其他问题可以和我联系。
MySQL大型分布式集群具体怎么做
1、主要解决针对大型网站架构中持久化部分中mysql怎么分布式，大量数据存储以及高并发访问所带来是数据读写问题。分布式是将一个业务拆分为多个子业务，部署在不同的服务器上。集群是同一个业务，部署在多个服务器上。
2、着重对数据切分做mysql怎么分布式了细致丰富的讲解，从数据切分的原理出发，一步一步深入理解数据的切分，通过深入理解各种切分策略来设计和优化mysql怎么分布式我们的系统。这部分中mysql怎么分布式我们还用到mysql怎么分布式了数据库中间件和客户端组件来进行数据的切分，让广大网友能够对数据的切分从理论到实战都会有一个质的飞跃。
通过分布式+集群的方式来提高io的吞吐量，以及数据库的主从复制，主主复制，负载均衡，高可用，分库分表以及数据库中间件的使用。
关于mysql怎么分布式和mysql分布式架构的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
