分享下去年底写的mysql分库分表中间件heisenberg_MySQL

目前维护在github上了，googlecode稳定性太差

https://github.com/brucexx/heisenberg

其优点： 分库分表与应用脱离，分库表如同使用单库表一样
减少db 连接数压力 
热重启配置
可水平扩容
遵守Mysql原生协议
无语言限制，mysqlclient,c,java等都可以使用
Heisenberg服务器通过管理命令可以查看，如连接数，线程池，结点等，并可以调整
采用velocity的分库分表脚本进行自定义分库表，相当的灵活

 

之前在组里有做过简单的分享，这段时间稍微轻松了点，先分享出来，看有没有更好的idea在这块有所提升

 

 下面开始介绍heisenberg

 

1.heisenberg总体架构

      首先这块架构：

      

      

 

应用对于heisenberg集群来说就是mysql客户端，

而heisenberg也是集成了mysql的原生协议，所以对于应用来说，就相当于单库单表的数据源

无论是mysql客户端，c,jdbc驱动等都可以访问heisenberg服务器，由服务器把分库分表的工作给做掉了

 

访问heisenberg集群可以通过像lvs,F5等负载软件/设备解决，

其实一台heisenberg的性能是相当的赞了，我压力到2320TPS load 都还只有0.1-0.3左右（CPU 8core,16G），由于找不到mysql物理机器了，只得做罢

 

服务端内部结构：

 

其中FrontConnectionFactory为面向应用的连接管理，ManagerConnectionFactory为面向heisenberg服务器内部管理的一些连接管理，比如更改配置后热重启，关闭 某个连接等功能

mysql协议贯穿于应用程序与mysql服务器，最终解析为相关的mysql数据包, 授权包，注册包等

 

当heisenberg服务器接收到SQL语句后，通过AST语法解析 解析成 DML,DCL,DDL类型以及相关列名的值等等，然后通过ServerRouter这一层，经过分库分表的切分，最终将切分好的语句放入对应数据结点进行执行

 

分库分表的切分，为了满足各种通用性灵活性，使用了velocity和groovy 2种语法来支持，其中groovy是初始化表和库和映射关系的，只在加载时初始化一次；而velocity是用来渲染对应的分库和分表规则的。

 

OK，知道了原理，那么开始说明如何使用分库分表吧

 

2.heisenberg开发

Maven +JDK 部署好

代码从 https://github.com/brucexx/heisenberg

 

下载到本地后，

Mvn package 之

 

在本地target里会生成一个heisenberg-server-1.0.0.zip 文件

 

解压之 unzip  heisenberg-server-1.0.0.zip  

进入conf目录

有下面几个目录 

     conf

      ---log4j.xml

      ---rule.xml

      ---schema.xml

      ---server.xml

log4j.xml就不介绍了

  sql_route.log就是分库表切分的时间

  sql_execute.log 为sql总执行时间

 

server.xml 

    "serverPort">8166

    "managerPort">8266

    "initExecutor">16

    "timerExecutor">4

    "managerExecutor">4

    "processors">4

    "processorHandler">8

    "processorExecutor">8

    "clusterHeartbeatUser">_HEARTBEAT_USER_

    "clusterHeartbeatPass">_HEARTBEAT_PASS_

 

 

serverPort为服务端口，即对上层应用的端口

managerPort为管理端口，即管理的监听端口，用于操作服务器一些配置等

initExecutor 为初始化的线程个数

timerExecutor 心跳执行线程个数

managerExecutor管理执行线程个数

processors应用接收处理器核数

processorHandler 应用接收处理类个数

processorExecutor 应用接收处理线程个数

 

clusterHeartbeatUser和clusterHeartbeatPass 不必改，用于集群的认证方式使用

 

 "brucexx">

    "password">st0078

    "schemas">trans_shard

 

Brucexx为自定义应用用户名，st0078为自定义应用密码

Schemas为自定义schema,具体见schema.xml中，

 

这里的schemas可为多个，以逗号分隔

 

白名单限制：

 

  

   

      test

   

 

 

                

schema.xml配置

mysql数据源

 

    "transDS" type="mysql">

        "location">

            10.58.49.14:8701/db$0-9

   

        "user">root

        "password">st0078

        "sqlMode">STRICT_TRANS_TABLES

   

 

这里指定的mysql的数据源，后面$0-9是一种自定义的缩略写法

也可以在property里面定义多个location，比如：

"location">

            10.58.49.14:8701/db0

10.58.49.14:8701/db1

10.58.49.14:8701/db2

   

 

 

 

效果是一样的

 

Shard结点配置

Shard结点相当于一个逻辑结点，提供给外部相关的schema，对应于数据源有

主/备/灾，

"transDN">

        "dataSource">

           

            transDS$0-9

           

            transSlaveDS$0-9

           

            transSlaveDS$0-9

           

           

       

        "rwRule">

        "poolSize">256

        "heartbeatSQL">select user()

   

 

属性dataSource 第一个是主库，第二个备库，第三个灾库，需要多少配置多少个

 

读写分离规则rwRule，m和s代表读取的比例，表示主库读取为0,从库读取1，这样直接读写分离，如果是1:1的话相当读取各1：1的比例

 

池大小poolSize为到mysqlDB的连接数和心跳sql heartbeatSQL，无特殊需求保持不变

 

Schema配置

"trans_shard">

 

       

"trans_online, trans_content, trans_tb " dataNode="transDN$0-9"rule="rule1" />

   

 trans_shard 提供的schema,对应于server.xml中的名字

下面会有多个需要分库的表，

"trans_online" dataNode="transDN$0-9" rule="rule1" />

这里必须要把需要分库分表的内容写出来，当然，如果不分库表也是可以的

 

”tbxxx" dataNode="transDN0" ruleRequired=”false”/

 

rule.xml 

分库分表规则配置，其中columns,dbRuleList,tbRuleList里面的列名要保持大写

 

首先先上一个整体配置

    "rule1">

        TRANS_ID

   

           

            #set($end=$TRANS_ID.length() - 1)##

            $stringUtil.substring($TRANS_ID,$start,$end)]]>

           

       

       

           

             $stringUtil.substring($TRANS_ID,$start)]]>

       

       

       

               

                        def map = [:];

                        for (int i=0; i

                           def list = [];

                            for (int j=0; j

                                list.add(i+""+j);

                            }

                             map.put(i,list);

                        };

                        return map;

                ]]>

       

   

 

其中dbRuleList 为分库规则

 

           

            #set($end=$TRANS_ID.length() - 1)##

            $stringUtil.substring($TRANS_ID,$start,$end)]]>

           

       

 分库规则dbRuleList可以有多个dbRule，当第一个不满足时，可以用第二个，当然这个效率不好，如果有规则区分，尽量再写一个rule，

dbRule 最后的结果是表的前缀

比如分库分表 库名为db0-db9,那么这个dbRule渲染时

 

取到TRANS_ID 这个为后，在脚本里计算出取倒数第2位为库后缀

比如上图的分库为

 

分表规则配置

           

             $stringUtil.substring($TRANS_ID,$start)]]>

       

这个和上面分库一样了，以倒数1，2位为库的后缀

如下图：

 

 

 有个潜规则就是

需要保证全局的表名不能重复

比如db0有个trans_tb00,db1就不能有叫trans_tb00的表

 

表初始化

       

       

               

                        def map = [:];

                        for (int i=0; i

                           def list = [];

                            for (int j=0; j

                                list.add(i+""+j);

                            }

                             map.put(i,list);

                        };

                        return map;

                ]]>

       

 

需要初始化个表，其中key为db的下标索引，比如db0 的下标为0,

list为每个库里的表后缀名

 

 

目录是为了初始化定义这些库表

 

如何使用呢？

通过命令行


 

这里就不用讲了，wms_shard就是在server.xml里面配置的逻辑分库分表的数据源schema,应用只要访问这个就好了

 

show tables;也可以看到自己的一些表信息

 

ok.

 

mysql> select * from t_user_id_map;

+-----------+---------------------------+-----------+------------+---------------------+---------------------+

| F_uid     | F_uname                   | F_enabled | F_user_id  | F_create_time       | F_modify_time       |

+-----------+---------------------------+-----------+------------+---------------------+---------------------+

| 105001050 | @8230762802717b6a723fe9cd |         1 | 1287824017 | 2014-03-10 15:38:44 | 2014-03-10 15:38:44 |

|     62000 |                           |         1 |  533885000 | 2014-03-26 23:02:31 | 2014-03-26 23:02:31 |

|     86000 |                           |         1 |  237406000 | 2014-03-27 01:04:23 | 2014-03-27 01:04:23 |

|     96000 |                           |         1 |  767684000 | 2014-03-27 00:30:32 | 2014-03-27 00:30:32 |

|    130000 |                           |         1 |  506552000 | 2014-03-27 15:57:31 | 2014-03-27 15:57:31 |

|    149000 |                           |         1 |  868483000 | 2014-03-27 15:50:09 | 2014-03-27 15:50:09 |

|    179000 |                           |         1 |  245626000 | 2014-03-26 21:33:46 | 2014-03-26 21:33:46 |

当没有指定分库分表规则时，是进行的全表扫描，当然我们可以通过学习

mysql> explain select * from t_user_id_map;

+-----------+-----------------------------------

| DATA_NODE | SQL

+-----------+-----------------------------------

| wmsDN[0]  |  select * from t_user_id_map_00_0

| wmsDN[0]  |  select * from t_user_id_map_00_1

| wmsDN[0]  |  select * from t_user_id_map_00_2

| wmsDN[0]  |  select * from t_user_id_map_00_3

| wmsDN[0]  |  select * from t_user_id_map_00_4

| wmsDN[0]  |  select * from t_user_id_map_00_5

| wmsDN[0]  |  select * from t_user_id_map_00_6

| wmsDN[0]  |  select * from t_user_id_map_00_7

| wmsDN[0]  |  select * from t_user_id_map_00_8

| wmsDN[0]  |  select * from t_user_id_map_00_9

| wmsDN[1]  |  select * from t_user_id_map_01_0

| wmsDN[1]  |  select * from t_user_id_map_01_1

| wmsDN[1]  |  select * from t_user_id_map_01_2

| wmsDN[1]  |  select * from t_user_id_map_01_3

| wmsDN[1]  |  select * from t_user_id_map_01_4

| wmsDN[1]  |  select * from t_user_id_map_01_5

| wmsDN[1]  |  select * from t_user_id_map_01_6

| wmsDN[1]  |  select * from t_user_id_map_01_7

| wmsDN[1]  |  select * from t_user_id_map_01_8

| wmsDN[1]  |  select * from t_user_id_map_01_9

| wmsDN[2]  |  select * from t_user_id_map_02_0

....

这边表很多，其中dataNode是我们里面对应的结点

 

mysql> select * from t_user_id_map where f_uid=196606999;

+-----------+---------+-----------+-----------+---------------------+---------------------+

| F_uid     | F_uname | F_enabled | F_user_id | F_create_time       | F_modify_time       |

+-----------+---------+-----------+-----------+---------------------+---------------------+

| 196606999 |         |         1 | 749331999 | 2014-04-04 14:46:58 | 2014-04-04 14:46:58 |

+-----------+---------+-----------+-----------+---------------------+---------------------+