最近一个群里面有人问问题，关于MYSQL中间件怎么选型的问题，以及怎么读写问题的问题。我当时嘴比较欠，就说了几句。后面想想当时说的有不少有漏洞，所以写一篇文章，为中间件，或者说数据库的中间件来 平反。
中间件，作为基础软件之一，在IT基础设施中扮演中重要的角色。本文对中间件、特别是数据库中间件的现状与发展做下简单分析。
本来今天就该讲 MyCat 了，但是我发现还有一个概念值得和大家聊一下，那就是 Java 中间件！
需求缘起 大部分互联网的业务都是“读多写少”的场景，数据库层面，读性能往往成为瓶颈。如下图：业界通常采用“一主多从，读写分离，冗余多个读库”的数据库架构来提升数据库的读性能。 这种架构的一个潜在缺点
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
mysql分布式数据库中间件对比 目前数据库中间件有很多，基本这些中间件在下都有了解和使用，各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列，希望可以对大家有帮助。 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问，这种架构特点就是简单方便。 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时，我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就
然而，“究竟为什么要引入数据库中间件”却很少有人问及。 “架构师之路”文章思路，以解决“为什么”为优先，借着近期撰写互联网分层架构系列文章，讲一讲这个核心问题：
不少朋友经常会问我以下问题： 58到家有没有使用数据库中间件 使用了什么数据库中间件，是自研，还是第三方 怎么实现的，是基于客户端的中间件，还是基于服务端的中间件 使用中间件后，join/子查询/集函
经过连续分层架构演进，DAO层，基础数据服务化，通用业务服务化，前后端分离之后，一个业务系统的后端结构如上：
互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是：垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题，但同时也面临了一些挑战。
导读：本文详细介绍了中间件，主要从数据库拆分过程及挑战、主流数据库中间件设计方案、读写分离核心要点、分库分表核心要点展开说明。
作者 | 王一鹏 无论多么有主见的架构师，在做数据库选型的时候，也可能会犯难。 传统 SQL、NoSQL 还是 NewSQL？架构风格是以 久经考验的关系型数据库为主，还是偏向所谓原生的分布式架构？如果提及具体产品，那选择就更多了，TiDB、OceanBase、PolarDB、TDSQL、GaussDB、MongoDB…… 现在还有许多服务于新场景的产品，比如处理时序数据的 TDengine，处理图数据的 Nebula Graph……以及最老派又最完善的 Oracle。 如果从业务场景或即将面临的迁移成
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而 Mycat 并没有存储引擎，所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
前篇： 《数据库中间件cobar调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记，拿出来和大家分享，轻拍。 一，TDDL是什么 TDDL是Taobao Distribute Data Layer的简称 淘宝一个基于客户端的数据库中间件产品 基于JDBC规范，没有server，以client-jar的形式存在 画外音：数据库中间件有基于服务端的，也有基于客户端的，TDDL属于后者；而cobar是一个中间层服务，使用mysql协议，属于前者。 二，TDDL不支持什么SQL 不支持各类join 不支持多表查询
2015年夏天我们在北京静安中心12层当当架构部启动自研数据库中间件项目的时候，完全没想过3年多之后，这个项目会成为首个加入Apache基金会的分布式数据库中间件开源项目，并在超过60家公司的系统中投入应用。
卖羊肉串首先就得有羊肉，于是我就联系了很多养殖场，我又是一个比较负责任的人，为了保证羊肉的质量，我就去考察了一家又一家养殖场，同时我也是个“小气”的人，所以我考察过程中，和对方谈判、比价，最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商，为我提供羊肉。
这是学习笔记的第 2403篇文章 今天还在假期状态中，大概在10:30左右的时候，收到一条短信报警，提示一个数据库集群的中间件内存报警了，但是不到1分钟的时间，就提示报警恢复了，但是在11:00左右的时候，接到了研发同学的反馈，说这个数据库集群的只读服务貌似有些问题，想让我帮忙看一下到底有什么问题，整个集群的架构模式类似下面的形式，现在提示是黄色部分的只读数据库中间件有问题。 因为节前也做了巡检，而且这个只读服务已经运行了很长时间了，差不多有3年以上，所以我对于这个问题的初步印象是数据库中间件异
前面一篇文章图解分布式系统架构（看推荐阅读）大概讲了一下分库分表，以及读写分离出现的场景，分库分表为了解决高并发和海量数据的问题。
1、我们知道ShardingSphere已经成为Apache的顶级项目，那相较于之前，有没有新的挑战呢？
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而Mycat并没有存储引擎，所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么？Mycat是数据库中间件，就是介于数据库与应用之间，进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后，从原有的一个库，被切分为多个分片数据库，所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示，数据被分到多个分片数据库后，应用如果需要读取数据，就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件，那么应用将直接面对分片集群，数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理，原本该是专注于业务的应用，将会 花大量的工作来处理分片后的问题，最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件，应用只需要集中与业务处理，大量的通用的数据聚合，事务，数据源切换都由中间件来处理，中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能，所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库（schema） 前面一节讲了数据库中间件，通常对实际应用来说，并不需要知道中间件的存在，业务开发人员只需要知道数据库的概念，所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代，数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务，每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库，常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表（table） 逻辑表 既然有逻辑库，那么就会有逻辑表，分布式数据库中，对应用来说，读写数据的表就是逻辑表。逻辑表，可以是数据切分后，分 布在一个或多个分片库中，也可以不做数据切分，不分片，只有一个表构成。 分片表 分片表，是指那些原有的很大数据的表，需要切分到多个数据库的表，这样，每个分片都有一部分数据，所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表，数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统，但是由于真正的数据库需要存储引擎，而 Mycat 并没有 存储引擎，所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
近些年来，软件开源化趋势愈发明显，作为基础软件的数据库及相关产品首当其冲。很多国产数据库大厂，也纷纷迈向开源之路。本文从开源项目的指标入手，总结如何分析一款开源产品及当前国际、国内主流数据库及周边产品的开源表现如何。希望未来，有更多优秀开源产品/项目诞生。
至于什么是Mycat，可能在不同的角色下有不同的理解。对MySQL架构有过了解的话，都知道MySQL实际上是由Server层和存储引擎层组成的。所以对于DBA来说，Mycat 就是 MySQL 的Server层。而 Mycat 后面连接的 MySQL Server，就好象是 MySQL 的存储引擎。因此，Mycat 本身并不存储数据，数据是在后端的 MySQL 上存储的，因此数据的可靠性 以及事务等依旧是 MySQL 保证的。
对于kubernetes老玩家而言，StatefulSet这种资源类型并不陌生。对于很多有状态服务而言，都可以使用 StatefulSet 这种资源类型来部署。那么问题来了：挖掘机技术哪家强？额，不对。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它常被用于存储和管理大量的结构化数据。在面对高并发、大规模数据和高可用性需求时，MySQL的单节点架构可能无法满足要求。为了实现高可用性和扩展性，可以采用MySQL的分布式架构。
不管是为了满足业务发展的需要，还是为了提升自己的竞争力，关系数据库厂商（Oracle、DB2、MySQL 等）在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。但业务发展速度和数据增长速度，远远超出数据库厂商的优化速度，尤其是互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。
前篇： 《假如让你来设计数据库中间件》 《数据库中间件TDDL调研笔记》 《数据库中间件cobar调研笔记》 《数据库中间件mysql-proxy调研笔记》 13年底负责数据库中间件设计时的调研笔记，拿出来和大家分享，轻拍。 一、Atlas是什么 奇虎360的一个mysql数据库中间层项目 在mysql官方推出的mysql-proxy0.8.2的基础上改的 基于服务端的中间件 画外音：数据库中间件有基于服务端的，也有基于客户端的，TDDL属于后者；而cobar和Atlas是一个中间层服务，属于前者。 二
中间件是指位于应用程序和操作系统之间的软件组件，用于协调和连接不同的系统、服务或组件，以实现数据传输、通信和功能扩展。它们在分布式系统、网络通信和应用集成中起着关键的作用。
恭喜你，贵公司终于成长到一定规模，需要考虑高可用，甚至分库分表了。但你是否知道分库分表需要哪些要素？拆分过程是复杂的，提前计划，不要等真正开工，各种意外的工作接踵而至，以至失控。
数据库，就像是我们生活中的一本厚重的日记，记录着各种信息和故事。而在这个庞大的数据库世界中，有一位魔法师名叫Mycat。今天，我们将一同踏入这个神奇的领域，深入了解Mycat的原理和使用方法，让我们的数据库操作变得如丝般顺滑。
当系统访问量和数据量超过之前对评估预期时，涉及到对数据库重新分片。大部分场景中往往不能直接映射到新对数据分片策略中，分片策略修改需要伴随数据迁移。
美国时间2018年11月10日，开源分布式数据库中间件生态圈Sharding-Sphere正式进入Apache基金会孵化器。
单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段，代码开发人员为了能快速实现业务系统，一般都是将所有层级（MVC）的业务代码都写在同一个项目中，
对于分库分表来说，主要是面对以下问题： 选择一个数据库中间件，调研、学习、测试； 设计你的分库分表的一个方案，你要分成多少个库，每个库分成多少个表，比如 3 个库，每个库 4 个表； 基于选择好的数据库中间件，以及在测试环境建立好的分库分表的环境，然后测试一下能否正常进行分库分表的读写； 完成单库单表到分库分表的迁移，双写方案； 线上系统开始基于分库分表对外提供服务； 扩容了，扩容成 6 个库，每个库需要 12 个表，你怎么来增加更多库和表呢？ 这个是你必须面对的一个事儿，就是你已经弄好分库分表方案了，然后一堆库和表都建好了，基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了，测试都 ok 了，数据能均匀分布到各个库和各个表里去，而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 那么现在问题来了，你现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容咋办？这个可能就是说你的每个库的容量又快满了，或者是你的表数据量又太大了，也可能是你每个库的写并发太高了，你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。
MyCat 是一个数据库分库分表中间件，使用 MyCat 可以非常方便地实现数据库的分库分表查询，并且减少项目中的业务代码。今天我们将通过数据库架构发展的演变来介绍 MyCat 的诞生背景，以及 MyCat 在其中扮演的角色，从而使得大家对 MyCat 的诞生及其作用有深入的理解。 单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段，代码开发人员为了能快速实现业务系统，一般都是将所有层级（MVC）的业务代码都写在同一个项目中，所有的业务数据都存放在同一个
首先数据库技术发展的基础还是在业务推动的背景下，能够实现相关的技术保障。业务需求的提升必然会在数据量，访问量等方面有更高的要求，而映射到数据库层面就不是简单的扩容和添加资源了，我们有时候更需要弹性，需要快速实现，需要更高的性能。这些都是摆在我们面前的问题，而不仅仅是DBA团队。 所以早期的很多数据库，从一主一从，一主多从的架构，逐步演变到了读写分离，分库分表，然后就是分布式。而同时从很多层面来说，行业内的方案真是百花齐放，记得前几天还和同事聊，说如果对比一下Oracle和MySQL,
上诉种种都是官网对其定义，是否还是有些模糊，下面我们通过一个分库分表的案例来讲解 MyCAT 中核心的概念和相关名词，案例如下图：
分库分表推荐Spring Cloud Alibaba+Seata+Shardingsphere
有一天，你去三亚玩耍，就想玩个冲浪，即时你不差钱，难道还要自己采买快艇、滑板等等装备来满足这为数不多的心血来潮么。租一个就行了嘛。这其实就是连接池的作用。
MyCAT 是作为通用代理设计的，后端是以 Mysql协议 和 JDBC 的方式连接数据库，可以支持 Oracle、DB2、SQL Server 、 mongodb、mysql
数据库中间件,所谓中间件,是一类连接软件组件和应用的计算机软件,以便软件各部件之间的通信。
MySQL Fabric具有分片功能，在同一个分片内又可以含有多个数据库，并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库，部署成本较高，另外需要应用端来适配改造。
昨天我们讲解了数据库分库分表后我们怎么去生成主键唯一ID（数据库分库分表后，我们怎么保证ID全局唯一），到目前为止我们已经掌握分库分表的策略了也会搭建统一发号器进行生成唯一ID。
互联网高速发展带来海量的信息化数据，也带来更多的技术挑战。各种智能终端设备（比如摄像头或车载设备等）以每天千万级的数据量上报业务数据，电商、社交等互联网行业更不必说。这样量级的数据处理，已经远不是传统关系型数据库的单库单表架构所能支撑的，如何高效存储和访问这些数据，成为一个非常现实且亟待解决的问题。
有网友对《假如让你来设计数据库中间件》一文中，数据库中间件仅仅支持四类SQL存有疑问： partition key普通查询 partition key上的IN查询 非partition key上的查询 有限功能的排序+分页查询 这四类SQL就能满足公司业务的需求么，这个结论是怎么来的？ 看来《假如让你来设计数据库中间件》的架构结论并不能让刨根究底的网友们满意，于是把13年底，需求调研的过程细节也说一说，作为一个一线架构师，治学还是得严谨。 一、业务侧的分库后SQL需求 先说结论，通过初步的调研，发现58各
一个女人自朋友圈写道:我家老公昨天和别人家的老婆出去旅游，迄今未归，我则被别人家的老公折腾了一天，好累哦！
介绍 随着数据量的不断增大，传统的直连数据库对数据进行访问的方式已经无法满足一般公司的需求。通过数据库中间件，可以对数据库进行水平扩展，由原来单台数据库扩展到多台数据库，数据库中间件通过路由规则将数据的访问请求路由到其中一台数据库上，从而大大降低了数据访问的瓶颈和单台数据库的压力。通过数据库中间件还可以将DBA和研发进行解耦，提升DBA运维效率。 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DBP
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在业务高速增长的情况下，数据库往往成为整个业务系统的瓶颈，数据库中间件的出现就是为了解决数据库瓶颈而产生的一种中间层产品。
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