这里主要介绍mycat的使用，通过mycat搭建mysql分布式架构。除了mycat，类似的产品还有sharding-jdbc。知乎上对mycat的评价并不高，所以后续也要学习下sharding-jdbc。

来自B站课程

mycat介绍

mycat是数据库的中间件，连接Java应用和数据库。

类似的产品：

• cobar，停止维护了
• oneproxy，收费的
• kingshard
• vitess，不支持mysql原生协议
• atlas，360开发
• mysqlroute
• sharding-jdbc

mycat的功能：

• 读写分离。读写分离依赖主从复制。主库负责数据更新和实时查询，从库负责非实时查询。
• 数据分片。分库分表，表的垂直拆分和水平拆分。
• 多数据源整合。

mycat工作原理：

Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。这种方式把数据库的分布式从代码中解耦出来，程序员察觉不出来后台使用Mycat还是MySQL。

mycat安装启动

剩下的部分看附件吧，课程的讲义比较完整了。

ps：
sharding-jdbc是client方式的中间件（可以理解为增强版的jdbc），mycat是server端，通过proxy提供服务的中间件。
数据库架构一般是一个进化的过程：刚开始是单库，压力大一些了，搞个读写分离，压力又大了，就拆分吧，最开始可能都是垂直拆分，垂直拆分就像微服务一样，用户表放在一个server上，订单表放到另一个server上。还有一种是水平拆分，水平拆分就是server1上有用户表1、订单表1，server2上有用户表2、订单表2.垂直拆分能解决表和表之间的资源竞争问题，但不能解决单表数据增加过快的问题，单表几千万时，查询肯定慢，这是可以引入水平拆分。

常用分片算法：

• 范围分片。比如id为1-10000的分布到t1，10001-20000分布到t2，以此类推。
• 取模分片。取模分片需要根据规划的表的数量来实现，例如需要分成4个表，可以使用id%4来分配，当id位数比较长时，可以只用id后四位来取模。
• hash分片。可以通过某个字段进行hash，还有一致性hash可以解决数据扩容问题。
• 时间分片。可以按照年月来分，数据量大甚至可以一天分一个表。

分布式主键：

• UUID。足够简单，但是长度较长，不适合存储和查询，且没有自增特性。
• 基于数据库的自增id。简单，但是数据库有性能瓶颈，无法保证高并发场景。
• 基于redis的incr。需要考虑redis持久化问题，若使用RDB快照持久化，可以出现id重复；若使用AOF对每条命令进行持久化，由于incr命令的特殊性，会导致redis重启恢复数据的时间过长。
• 基于雪花算法，snowflake。