23.252.172.144站群服务器Mysql多IP服务器集群方案采集服务器

高防服务器IDC

23.252.172.144站群服务器Mysql多IP服务器集群方案采集服务器

需要服务器咨询以下联系方式
联系人：锐辉敏敏
扣扣：3007425289/2853898501
电话：18316411879
官网：huoshaocloud.com

一个网站的服务器性能比较差，负载能力有限，优势面临突发流量，招架不住，直接导致服务器奔溃，网站打不开，尤其是电商网站在节日期间，因为这种情况网站打不开，导致销售额白白流失。
　　使用CDN后有什么有好处?
　　1.不用担心自己网站访客在任何时间，任何地点，任何网络运营商，都能快速打开。
　　2.各种服务器器虚拟主机带宽等采购成本，包括后期运维成本都会大大减少。
　　3.给网站直接带来的好处就是：流量，咨询量，客户量，成单量，都会得到大幅度提升。

　　高防服务器的保护性比一般的网络服务器更强一些，一些网络游戏、游戏等网址常常会挑选这一种网络服务器。但是要留意的是租赁的那时候必须充分考虑本身的具体情况开展选择，那怎样才能挑到适合的呢?
　　1、 防御力范畴
　　不一样的高防服务器可以防御力的进攻不一样，在挑选的那时候要主要看其是不是能开展HTTP特点过虑、URI过虑等，也有可否抵挡住传输层SYN、UDP、IMCP等进攻，及其能否抵挡frag flood、smurf、stream flood、land flood等畸型报文格式的进攻。
　　2、依据防御力类型
　　公司在开展租赁时，需看的就是说服务器防火墙的种类，一种是手机软件的，必须依靠实际操作服务平台，而另一种是硬件设备，由手机软件和硬件设备构成的，是置入系统软件里的，综上所述，硬件设备的防御力特性更强一些。
　　3、查询防御力“范畴”的尺寸
　　高防服务器有大数据中心，也都是含有服务器防火墙，挑选以前要看一下其所需的服务器防火墙是否在100G左右，另外要融合公司的成本费，也有平常被黑客攻击的普遍情况开展挑选。
　　4、 挑选充足的网络带宽
　　许多公司是第一次开展高防服务器服务器租用，针对网络带宽这一源将会并有那掌握，此刻，何不多下一些时间，多看阅读几间有资质证书的IDC企业，并向每家的在线客服开展资询，让其强烈推荐下合适公司时下状况的网络服务器，挑选到足用的网络带宽。

性能很好的分库分表中间件

大数据集群，加强版mysql数据库，融合内存缓存，NoSql，HDFS大数据的新SQL服务器

应用场景

分库分表，读写分离，替代Hbase分析大数据，海量数据实时查询

Mycat工作原理

1 将订单表order表按照省分片
2 应用连接Mycat提交SQL
3 Mycat拦截
        解析SQL，分片分析，路由，读写分离，缓存等一系列分析
        然后orderBy，groupBy排序等合并结果集

架构

核心概念

逻辑层
        逻辑库：数据库
        逻辑表：分库分表储存的表
        dataNode：逻辑表分片的存放节点
        dataHost: dataNode所在的主机
物理层
        writeHost：真实数据库负责写的主机
        readHost：真实数据库负责读的主机

schema中配置逻辑概念
所有分片需要schema定义 dataNode/dataHost, childTable定义ER分片子表，与父类关联等

应用

配置Mycat读写分写

1 配置mysql主从数据自动同步，mycat不负责数据的同步问题
   mysql主库 配置主节点，开启binlog
   mysql从库
                   配置server-id,
                   CHANGE MASTER TO同步主库地址
                   开启从库 mysql>START SLAVE
2 Mycat配置读写分离
        conf/server.xml中可以看用户名，密码，IP，port等配置信息
                <user name="root" ...>
                <property name="password">123456</>
                <~="schemas">mydb1</>
        schema.xml配置文件中
                元素配置必须按照schema name="mydb1", dataNode,dataHost顺序配置
                方法1
                        <dataHost name=...>
                                <heartbeat>
                                <writeHost host="host1M1" url="localhost:3306" user="root" password="123456">//配置写的主库
                                        <readHost host="~" url="~" user="root" password="123456"/>//可配置多个读从库
                                        <readHost ~/>
                                </writeHost>

                        但是该方法当写主库挂了，从读库也不能使用了。则方法2可以解决该问题

        方法2
                <dataHost ... writeType="0"> //writeType="0"表示第一个writeHost负责写，其他负责读
                        <writeHost host=....>
                        <writeHost host=....>
                </>

Mycat分库分表

分片表，数据太大切分到多个数据库表，所有分片构成完整的数据

1 分片表

<table name="t_goods" primaryKeys="vid" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2" rule="rule1"/>
//name制定表名，dataNode制定多个分片节点，rule制定分片规则

2 非分片表

<...  同上 ...  dataNode="dn1"> //只制定一个节点，无需分片规则

3 ER表

<table name="customer" ...同上...  dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-infile">       
        <childTable name="orders" ...
                <childTable ...
        </~>
</~>
//有联级关系，用childTable讲父子关系放在相同分片上，保证数据join不会跨库

4 全局表

真实中往往有很少改动但是需要大量join的表，可以冗余处理
<tablie name="company"  ~~~  type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3...">
//在指定的所有节点上冗余复制一份，就不需要跨库了

分片规则(conf/rule.xml中规定)

如前面rule1中
<tableRule name="rule1">
        <rule>
                <colums>id</colums> //根据id分片
                <algorithm>id</algorithm> //分片的算法
        </rule>
        <function name="func1" class=""io.mycat.xxx>//定义算法
                <...>
                <...>
        </function>

分库分表原则

分片：
        1 能不分则不分，1000万以内不建议分(读写分离，索引已经能很好处理)
        2 分片数量尽量少，尽量均匀DataHost
        3 分片规则慎重
        4 一个事务sql尽量不要跨多个分片
        5 查询条件尽量优化，如避免select*
       
数据拆分
        1 800万数据以上再拆分
        2 大表关联
                1 小于100则用全局表
                2 大于100万，小于800万用和大表相同的拆分策略。
                   无法使用相同策略的，java代码上分步骤处理不走join或者破例全局表
                3 破例全局表必须不能有太激烈的并发更新
        3 拆分后每个库数据要小于800万

DataNode分布
        理想：在几个DataHost上均匀分布，比如Node1对应Mysql1，Node2对应Mysql2推类

Mycat内置常用分片规则

1 分片枚举(非int数据列表分片，比如按照地区省市)
2 范围分片(如id范围)
3 按日期范围分片
4 按月份
5 取模
6 取模范围
7 二进制取模范围
等等

Mycat有事务管理器，2PC模式处理分布式事务

主键值生成

Mycat提供全局序列
1
1 本地文件方式

1 sequence_conf.properties文件中配置
        GLOBAL.HISIDS=
        GLOBAL.MINID=1001
        GLOBAL.MAXID=
        GLOBAL.CURID=当前id

2 server.xml中配置
        <system><property name="sequenceHandlerType">0</propery></system>
        //0表示使用本地文件方式

也可以为表配置主键自增值序列
        sequence_conf.properties下
                T_COMPANY.CURID = 501
                T_COMPANY.MINID = xx
                T_COMPANY.MAXID = xx

缺点：Mycat重新发布后，sequence会恢复初始值
有点：本地读取快

2 数据库方式

数据库创建sequence表存name,current_value,步长等信息，Mycat来维护这张表
server.xml下配置sequenceHandlerType为1

3 本地时间戳 Type为2

4 分布式Zookeeper ID生成Type为3

5 ZK递增

6 分片表主键自增

Mycat高可用

11.2 sharding-jdbc

轻量级Java框架，jar包形式类似增强版jdbc，完全兼容JDBC和orm框架

混合架构

应用

读写分离

1 binlog开启主从同步数据
2 SringBoot中加maven依赖
        application.yml配置
                sharding:
                        jdbc:
                                datasource:
                                        names:ds0,ds1 //数据源
                                        ds0:
                                                type
                                                driver-class
                                                url
                                                username
                                                password
                                                maxPoolSize
                                                minPoolSize
                                        ds1:一样
                                        默认选择哪个数据源
                        masterSlaveRule //配置读写分离
                                name:ds_ms //读写分离集群名
                                masterDataSourceName:ds0
                                slaveDataSourceName:[ds1,ds2....]或者ds1
分库分表

逻辑表，dataNode，dataHost和Mycat一致

5中分片策略
        1 不分片
        2 行表达式分片(主流)
                根据行表数量取模
                区间，枚举

          yml中
                  actual_data_nodes:db0.t_order(),db0.t_order1(),....//db0是dataNode，t_order()是逻辑表
                  inline:
                          sharding_column:customer_id
                          algorithm_expressio:ds$->{customer_id%2}
         3 标准分表
         等等

分布式主键
        yml配置，默认提供雪花，UUID

绑定表(对应Mycat ER表)
        主表，子表分片规则一致，放到相同分片上
        否则笛卡尔积太复杂且跨库

广播表(对应Mycat全局表)
        指所有分片都存在的表，如字典表。

Sharding-JDBC分布式事务
        1 maven加入
        2 应用
                @ShardingTransactionalType(TransactionType.LOCAL) //或者TransactionType.XA则是强一致性。不跨库用local，跨库用XA
                @Transactional
                两个注解一起使用

注册中心 Zookeeper
        1 maven加入
        2 yml配置注册中心信息