MySQL数据中间件:MyCAT与ShardingSphere

一、问题背景

随着互联网业务的快速发展,单机MySQL数据库已经无法支撑高并发、大数据量的访问需求。尤其是在电商平台、社交网络等场景中,单表数据量可能轻易突破千万甚至亿级,导致查询性能急剧下降,写入瓶颈显现。
image.png
以一个典型的订单系统为例:

  • 订单表 orders 随着时间增长,数据量超过1亿条;
  • 查询某个用户的全部订单时,即使有索引也变得缓慢;
  • 写入新订单时,频繁出现锁等待和死锁;
  • 单实例容量达到上限,无法继续扩容。

这种情况下,如何实现数据水平拆分(Sharding)并保持SQL透明访问成为亟需解决的技术痛点。

二、解决方案选型与实现

1. MyCAT:基于代理层的数据中间件

MyCAT 是一个开源的分布式数据库中间件系统,最早由阿里Cobar演化而来,定位为“数据库中间件领域的Linux”。

核心架构特点:
  • 基于Java开发,支持MySQL协议;
  • 支持读写分离、分库分表、全局序列等功能;
  • 可对接多种后端数据库,如MySQL、MariaDB、Oracle等。
示例配置片段(schema.xml):
<tableRule name="order_rule" columns="order_id" algorithm="mod2"/>
<function name="mod2" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
    <property name="count">2</property>
</function>

上述配置表示将订单表按照 order_id 进行取模分片,分到两个物理节点上。

优点:
  • 成熟稳定,社区活跃;
  • 易于部署,兼容性好;
  • 提供统一入口,屏蔽底层复杂性。
缺点:
  • 不支持跨库JOIN和事务;
  • 配置较繁琐,学习成本较高;
  • 对复杂查询的支持有限。

2. Apache ShardingSphere:可插拔的分布式数据库中间件平台

ShardingSphere 是另一个广泛使用的数据分片解决方案,目前已捐赠给Apache基金会,分为 ShardingSphere-JDBC 和 ShardingSphere-Proxy 两种形态。

核心特性:
  • 支持分库分表、读写分离、数据加密、影子库压测等;
  • 提供JDBC接口,对应用无侵入;
  • 支持标准SQL语法,兼容性强;
  • 可集成Spring Boot、MyBatis等主流框架。
示例配置片段(YAML格式):
rules:
  - !SHARDING
    tables:
      orders:
        actual-data-nodes: ds$->{0..1}.orders_$->{0..1}
        table-strategy:
          standard:
            sharding-column: order_id
            sharding-algorithm-name: order-table-inline
        key-generate-strategy:
          column: order_id
          key-generator-name: snowflake
shardingAlgorithms:
  order-table-inline:
    type: INLINE
    props:
      algorithm-expression: orders_${order_id % 2}
keyGenerators:
  snowflake:
    type: SNOWFLAKE
优点:
  • 功能丰富,扩展性强;
  • 支持分布式主键(如Snowflake);
  • 社区发展迅速,文档完善;
  • 支持与Spring Cloud Alibaba等生态集成。
缺点:
  • 部分高级功能仍处于演进阶段;
  • 配置较为复杂,需要一定的学习曲线;
  • 对资源消耗略高于MyCAT。

三、实际应用效果对比

方案分片能力易用性性能社区成熟度是否支持事务
MyCAT
ShardingSphere极强快速成长中部分支持(XA/Seata)

在我们的实际项目中,使用 ShardingSphere 替代了早期的 MyCAT,实现了更细粒度的分片控制,并通过内置的分布式主键和读写分离策略,使系统吞吐量提升了约40%,同时降低了运维复杂度。

四、总结与建议

面对MySQL在大规模数据下的性能瓶颈,选择合适的数据中间件是关键:

  • 如果追求快速上线、简化架构复杂度,可以选择 MyCAT
  • 如果希望获得更强的灵活性、扩展性和生态兼容性,推荐使用 ShardingSphere
  • 对于金融或强一致性要求的系统,可以结合Seata实现分布式事务保障。

最终目标是:构建一套可弹性扩展、易维护、高性能的分布式数据库架构体系,从而支撑企业业务的持续增长和技术演进。

奇虎360公司开源的Atlas是优秀的数据库中间件,美团点评DBA团队针对公司内部需求,在其上做了很多改进工作,形成了新的高可靠、高可用企业级数据库中间件DBProxy,已在公司内部生产环境广泛使用,较为成熟、稳定。 DBProxy的优点 支持多语言MySQL客户端 读写分离 负载均衡 Slave故障感知摘除(Master需要MHA等其他联动) 后端连接池 自定义SQL拦截过滤 流量分组控制 丰富的监控状态 支持分表(分库版本正在内测中) Client IP限制 DBProxy对Atlas的改进 新增功能点 新增参数 backend-max-thread-running用于指定每个MySQL后台的最大thread running数 thread-running-sleep-delay用于指定在thread running数超过backend-max-thread-running时,客户端连接等待的时间 添加到黑名单中需要满足两个条件:SQL执行的时间频率 提供了查看、修改、添加、删除黑名单的功能 黑名单管理提供了将黑名单保存到文件以及从文件中Load到内存中的功能 在手动添加黑名单时,只需要将用户的SQL语句输入,在内部自动转化成过滤条件,手动添加时是否生效由参数 manual-filter-flag 来控制,OFF:不生效,ON:立即生效 手动添加自动添加两种情况下的过滤条件是否生效是分别由不同参数控制,这个要区分清楚。另外,也可以使用 admin 的命令来设置是否开启/关闭某个过滤条件 SQL执行的时间 由参数 query-filter-time-threshold 来指定,如果SQL执行时间超过此值,则满足条件 SQL执行频率 由参数 query-filter-frequent-threshold 来指定,如果SQL执行频率超过此值,则满足条件 频率就是在时间窗口内执行的次数。时间窗口则是由频率阈值最小执行次数来计算出来的,当时间窗口小于60s时,扩展到60s 参数 access-num-per-time-window 用来指定在时间窗口内的最小执行次数,添加此参数是考虑到执行时间长的SQL在计算频率时同时参考其执行的次数,只有执行一定次数时才去计算其频率。当执行时间执行频率都满足时条件时,会自动将查询作为过滤项放到黑名单中,加入到黑名单中是否生效由参数 auto-filter-flag 来控制,OFF:不生效,ON:立即生效 黑名单的管理 从库流量配置 指定查询发送到某个从库 参数动态设置(完善show proxy status/variables) 支持save config,动态增加、删除分表 响应时间percentile统计 统计最近时间段DBProxy的响应时间 kill session 支持DBProxy的admin接口kill session操作 backend平滑上下线 支持平滑的backend上下线 DBProxy非root用户启动 使用非root用户启动 admin账号的安全限制 admin账号密码的动态修改及host限制 增加异步刷日志的功能 增加日志线程、异步刷日志,提高响应时间 支持DBProxy平滑重启功能 支持SQL过滤的黑名单功能 支持对于MySQL后台的thread running限制功能 该功能通过在DBProxy内限制每个后台MySQL的并发查询,来控制对应MySQL的thread running数 当发向某个MySQL后台的的并发查询超过某个阈值时,会进行超时等待,直到有可用的连接,其中阈值超时等待的时间都已经参数化,可以动态配置 set backend offline不再显示节点状态 支持set transaction isolation level 支持use db 支持set option语句 支持set session级系统变量 支持建立连接时指定连接属性 改进连接池的连接管理,增加超时释放机制。当连接池中的空闲连接闲置超过一定时
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