mysql实现了主从数据自动同步，如果主服务器故障，应用程序怎么切换到非故障服务器? mysql不会自动切换；要中间件做。
mycat：数据库中间件，可以实现高可用（解决数据量太大，高并发等问题）
功能：实现主从节点自动切换（一个节点故障时可以切换到其他节点）；读写分离；数据分片；
具体实现：
（1）首先安装好jdk,mycat
(2)虚拟机切换到mycat文件夹下的bin文件夹
./mycat start开启服务
然后查看状态./mycat status
经常运行mycat：加到profile路径中：
vi /etc/profile
在文档最后，添加一行：
export PATH=/home/mycat/bin:$PATH
wq存盘退出；
输入命令：source /etc/profile，使得配置文件生效
然后直接在任何一个目录下，都可以操作mucat命令
比如输入mycat status、mycat start等等
mycat端口 ：8066
mysql -uroot -p123456 -P8066 -h192.168.126.151
密码保存在server.xml中
server.xml在/mycat/conf/server.xml
（3）修改server.xml和schema.xml,进行一些配置
server.xml修改，这里是前端的应用程序连接mycat需要配置的
这里我定义用户名为root,密码为123456，连接mycat后，显示的逻辑数据库名称为FakeEasymall
123456 FakeEasymall
配置前端对应的逻辑数据库后，mycat需要配置与之对应的真正的数据库
在schema.xml文件中，修改以下信息
checkSQLschema="false"这个参数说明前端sql查询中要不要带上FakeEasymall，false就不用带上。
这里我们定义逻辑数据库FakeEasymall中有一个表book031,并且真正数据配置在节点dn1,dn2上面
而dn1配置在localhost1集群中，dn2就配置在localhost2集群中，
并且说明真正数据库名称为easymall
每个集群可以有多个服务器节点，可以有专门写和读的节点
在集群localhost1中定义了心跳机制hearbeat,用于不断向集群节点发出请求，检测节点是否故障。
同时定义了一个写节点，IP地址是192.168.218.134
select user() select user()
（4）修改完后，重启mycat
mycat restart
并查看状态mycat status
(5)测试mycat的运行
使用sqlyog连接mycat这个数据库,连接的用户名和密码就是server.xml里面配置的。
连接成功后，就可以看到fakeEasyMall
然后在192.168.218.134的节点中对easymall中的表book031插入数据，那么在mycat中查询book031后，发现数据也增加了相同的数据，至此，就实现了mycat的中间件功能，当应用程序发出sql请求时，由mycat决定从哪个节点获取和修改数据。
下面实现MyCat高可用故障转移（双机热备）
writeHost：只能是主节点；主要负责写；
多个writeHost：发生故障，自动转移；
mysql双向主从复制：仅是实时备份数据；并不是自然高可用，还要中间件mycat支持
双机热备高可用：首先要配置好双向主从复制；
如果SwitchType=-1，则不支持；down掉第一个；读写：出错
下面实现2个写节点主从复制，mycat自动切换故障节点
这里必须一个集群里面要有2个写节点 ，然后参数switchtype等于1说明自动切换
然后一个节点垮了会自动切换到另外一个
这里记得2个写节点的名称不能一样，分别为hostM1,hostM2
mycat通过心跳机制判断节点是否宕机，然后进行自动切换
这里主从复制，那么2个写节点的数据都是相同的，因此，mycat进行查询获取数据，是随机选择一个节点进行查询的，并记录当前已经读到这个节点。
读写分离
直接在writehost里面嵌套多个readhost节点
参数设置：
（1）switchType = -1； //不故障转移，变为1则进行转移
（2）writeType：0：所有写操作在第1个writehost中完成；
writeType ：1 //随机写；1.6以上新版本不用，但兼容 ；写：一般在一台服务器上做；否则网络临时有问题，同步不了；会有一致性问题（同时写某张表的某记录）；写操作很大：分片；
查看版本：select version();
（3）balance：控制读的逻辑，配合writeType=0实现
0：不开启读写分离；所有读在第1个writehost中进行
1：开启读写分离；大部分读在除了第一个writehost之外读；除非其它主机读线程全满了（并发量超大），才会到第一个writehost读；
2：所有读操作，在所有的writehost和readhost中随机进行
3：所有读操作，在readhost中完成。如果集群中没有配置readhost，都到第一个writehost中完成
合理的方式：一般blance可以配置为1；writetype=0；switchType=1
分配多个从节点；进行读；readHost:只能负责读；可以是主、从。
下图就是一个经典的集群localhost
数据分片（水平分片）
首先必须dataNode需要超过2个节点，这样才有考虑分片，分片规则为rule参数的设定
rule属性：计算分片的逻辑；默认值是auto-sharding-long
auto-sharding-long的实现在rule.xml里面配置:
autopartition-long.txt中定义：根据整数id分片；0-500W；500-1000W；1000W-1500W；1，2，3分片；：默认是3分片，我们按需修改
我们也可以自己定义分片规则，不是根据id分片，那么修改rule的值为custom-sharding-long
相应的，在rule.xml文件中，我们也要定义分片规则
custom-rang-long
以上都是采用auto-shrading-long: 分片按照长整型； 不能按照字符串分片
如果按照字符串分片，字符串等主键用：sharding-by-murmur: hash一致性； 分片
下面讲解特殊的分片：多张分片表关联关系的确定
（1）全局表
t_product商品表； 数据量大
t_category: 商品类别表；数据量小；变化不大；非分片
连接查询：查询商品信息以及在哪个分类；select t_product.id, t_product.t_name, t_category.id from t_product INNER JOIN t_category on t_product.cid=t_category.id
这种情况我们就设置t_category为全局表，每个节点都有相同信息，即一个表对应多个分片；不需要设置rule规则，则为全局表；
在schema..xml配置如下
（2)ER分片表：跨库操作：影响效率；
t_order：订单表
t_order_item：订单明细表
2个表都很大；都要分片； 不能用全局表；
一个订单对应多个订单明细；
schema.xml实现
joinKey: 从表的字段；外键；
parentKey: 主表的字段；主键
最后总结一下mycat结合mysql实现主从复制
