Mycat-学习总结
Mycat 简介
Mycat 是一个实现了 MySQL 协议的 Server，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用 MySQL 客
户端工具和命令行访问，而其后端可以用 MySQL 原生协议或JDBC 协议与多个 MySQL 服务器通信，
其核心功能是分库分表和读写分离，即将一个大表水平分割为 N 个小表，存储在后端 MySQL 服务器里
或者其他数据库里。
- 对于 DBA 来说，可以这么理解 Mycat
Mycat 就是 MySQL Server，但是Mycat 本身并不存储数据，数据是在后端的 MySQL 上存储的，
因此数据可靠性以及事务等都是 MySQL 保证的。简单的说，Mycat 就是 MySQL 最佳伴侣。 对于软件工程师来说，可以这么理解 Mycat
Mycat 就是一个近似等于 MySQL 的数据库服务器，你可以用连接 MySQL 的方式去连接
Mycat（除了端 口不同，默认的 Mycat 端口是 8066 而非 MySQL 的 3306，因此需要在连接字符
串上增加端口信息），大多数 情况下，可以用你熟悉的对象映射框架使用 Mycat，但建议对于分
片表，尽量使用基础的 SQL 语句，因为这样能 达到最佳性能，特别是几千万甚至几百亿条记录的
情况下。对于架构师来说，可以这么理解 Mycat
Mycat 是一个强大的数据库中间件，不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份，而且
可以用于多 用户应用开发、云平台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性，借助于即
将发布的 Mycat 智能优化模块，系统的数据访问瓶颈和热点一目了然，根据这些统计分析数据，
你可以自动或手工调整后端存储，将不同的 表映射到不同存储引擎上，而整个应用的代码一行也
不用改变。
Mycat 核心概念
逻辑库
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。Mycat在操作时，使用逻辑库来代表这个完整的数据库集群，便于对整个集群
操作。
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。
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 两个分片节点上。
<table name="t_node" primaryKey="vid" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2"
rule="rule1" />非分片表
一个数据库中并不是所有的表都很大，某些表是可以不用进行切分的，非分片是相对分片表来说的，就
是那些不需要进行数据切分的表。如下配置中 t_node，只存在于分片节点dn1上。
<table name="t_node" primaryKey="vid" autoIncrement="true" dataNode="dn1" />
ER表
Mycat提出了基于 E-R 关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片
上，即子表依赖于父表，通过表分组(Table Group)保证数据 join 不会跨库操作。表分组(Table Group)
是解决跨分片数据 join 的一种很好的思路，也是数据切分规划的重要一条规则。
全局表
一个真实的业务系统中，往往存在大量的类似字典表的表，这些表基本上很少变动，字典表具有以下几
个特性:
- 变动不频繁;
数据量总体变化不大;
数据规模不大，很少有超过数十万条记录。
对于这类的表，在分片的情况下，当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间
的关联，就成了比较棘手的问题，所以 Mycat 中通过数据冗余来解决这类表的 join，即所有的分片都有
一份数据的拷贝，所有将字典表或者符合字典表特性的一些表定义为全局表。数据冗余是解决跨分片数
据 join 的一种很好的思路，也是数据切分规划的另外一条重要规则。
分片节点
数据切分后，一个大表被分到不同的分片数据库上面，每个表分片所在的数据库就是分片节点
dataNode。
节点主机
数据切分后，每个分片节点不一定都会独占一台机器，同一机器上面可以有多个分片数据库， 这样一个
或多个分片节点所在的机器就是节点主机，为了规避单节点主机并发数限制， 尽量将读写压力高的分片
节点均衡的放在不同的节点主机dataHost。
分片规则
前面讲了数据切分，一个大表被分成若干个分片表，就需要一定的规则rule，这样按照某种业务规则把
数据分到 某个分片的规则就是分片规则，数据切分选择合适的分片规则非常重要，将极大的避免后续数
据处理的难度。
server.xml配置
server.xml几乎保存了所有 mycat 需要的系统配置信息。
user标签
这个标签主要用于定义登录 mycat 的用户和权限。例如下面的例子中，我们定义了一个用户，用户名
为 user、密码也为 user，可访问的 schema为lg_edu_order。
<user name="user">
<property name="password">user</property>
<property name="schemas">lg_edu_order</property>
<property name="readOnly">true</property>
<property name="defaultSchema">lg_edu_order</property>
</user>firewall标签
<firewall>
<!-- ip白名单 用户对应的可以访问的 ip 地址 -->
<whitehost>
<host host="127.0.0.*" user="root"/>
<host host="127.0.*" user="root"/>
<host host="127.*" user="root"/>
<host host="1*7.*" user="root"/>
</whitehost>
<!-- 黑名单允许的 权限 后面为默认 -->
<blacklist check="true">
<property name="selelctAllow">false</property>
<property name="selelctIntoAllow">false</property>
<property name="updateAllow">false</property>
<property name="insertAllow">false</property>
<property name="deletetAllow">false</property>
<property name="dropAllow">false</property>
</blacklist>
</firewall>全局序列号
在实现分库分表的情况下，数据库自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。为此，Mycat 提供了全局
sequence，并且提供了包含本地配置和数据库配置等多种实现方式。
<system>
<property name="sequnceHandlerType">0</property>
</system>0表示使用本地文件方式；1表示使用数据库方式生成；2表示使用本地时间戳方式；3表示基于ZK与本
地配置的分布式ID生成器；4表示使用zookeeper递增方式生成
本地文件
此方式 Mycat 将 sequence 配置到文件中，当使用到 sequence 中的配置后，Mycat 会更下 classpath
中的 sequence_conf.properties 文件中 sequence 当前的值。
#default global sequence
GLOBAL.HISIDS=
GLOBAL.MINID=10001
GLOBAL.MAXID=20000
GLOBAL.CURID=10000
# self define sequence
COMPANY.HISIDS=
COMPANY.MINID=1001
COMPANY.MAXID=2000
COMPANY.CURID=1000
ORDER.HISIDS=
ORDER.MINID=1001
ORDER.MAXID=2000
ORDER.CURID=1000数据库方式
在数据库中建立一张表，存放 sequence 名称（name），sequence 当前值（current_value），步长
（increment） 等信息。
CREATE TABLE MYCAT_SEQUENCE
(
name VARCHAR(64) NOT NULL,
current_value BIGINT(20) NOT NULL,
increment INT NOT NULL DEFAULT 1,
PRIMARY KEY (name)
) ENGINE = InnoDB;本地时间戳方式
ID为64 位二进制 ，42（毫秒）+5（机器 ID）+5（业务编码）+12（重复累加）
换算成十进制为 18 位数的 long 类型，每毫秒可以并发 12 位二进制的累加。
在 Mycat 下配置sequence_time_conf.properties文件
WORKID=0-31 任意整数
DATAACENTERID=0-31 任意整数每个Mycat 配置的 WORKID、DATAACENTERID 不同，组成唯一标识，总共支持32*32=1024 种组合。
分布式 ZK ID 生成器
Zk 的连接信息统一在 myid.properties 的 zkURL 属性中配置。基于 ZK 与本地配置的分布式 ID 生成
器，InstanceID可以通过ZK自动获取，也可以通过配置文件配置。在
sequence_distributed_conf.properties，只要配置INSTANCEID=ZK就表示从 ZK 上获取 InstanceID。
ID 最大为63位二进制，可以承受单机房单机器单线程 1000*(2^6)=640000 的并发。结构如下
- current time millis（微秒时间戳 38 位，可以使用 17 年）
clusterId（机房或者 ZKid，通过配置文件配置，5 位）
instanceId（实例 ID，可以通过 ZK 或者配置文件获取，5 位）
threadId（线程 ID，9 位）
increment（自增，6 位）
ZK 递增方式
Zk 的连接信息统一在 myid.properties 的 zkURL 属性中配置。需要配置sequence_conf.properties文
件
- TABLE.MINID 某线程当前区间内最小值
TABLE.MAXID 某线程当前区间内最大值
TABLE.CURID 某线程当前区间内当前值
schema.xml配置
schema.xml 作为 Mycat 中重要的配置文件之一，管理着 Mycat 的逻辑库、表、分片节点、主机等信
息。
schema标签
schema 标签用于定义 Mycat 实例中的逻辑库，Mycat 可以有多个逻辑库，每个逻辑库都有自己的相关
配 置。可以使用 schema 标签来划分这些不同的逻辑库。
<!-- 逻辑库 -->
<schema name="lg_edu_order" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100"
dataNode="dn1"></schema>| 属性名 | 值 | 数量限制 | 说明 |
|---|---|---|---|
| dataNode | 任意String | (0..1) | 分片节点 |
| sqlMaxLimit | Integer | (1) | 查询返回的记录数限制limit |
| checkSQLschema | Boolean | (1) | 是否去表库名 |
table标签
table标签定义了 Mycat 中的逻辑表，所有需要拆分的表都需要在这个标签中定义
<table name="b_order" dataNode="dn1,dn2" rule="b_order_rule" primaryKey="ID"
autoIncrement="true"/>| 属性 | 值 | 数量限制 | 说明 |
|---|---|---|---|
| name | String | (1) | 逻辑表名 |
| dataNode | String | (1..*) | 分片节点 |
| rule | String | (0..1) | 分片规则 |
| ruleRequired | Boolean | (0..1) | 是否强制绑定分片规则 |
| primaryKey | String | (1) | 主键 |
| type | String | (0..1) | 逻辑表类型，全局表、普通表 |
| autoIncrement | Boolean | (0..1) | 自增长主键 |
| subTables | String | (1) | 分表 |
| needAddLimit | Boolean | (0..1) | 是否为查询SQL自动加limit限制 |
dataNode标签
dataNode标签定义了 MyCat 中的分片节点，也就是我们通常说所的数据分片。
<!-- 数据节点 -->
<dataNode name="dn1" dataHost="lg_edu_order_1" database="lg_edu_order_1" />name： 定义数据节点的名字，这个名字需要是唯一的，我们需要在 table 标签上应用这个名字，来建
立表与分片对应的关系。
dataHost : 用于定义该分片属于哪个分片主机，属性值是引用 dataHost 标签上定义的 name 属性。
database： 用于定义该分片节点属于哪个具体的库。
dataHost标签
dataHost标签在 Mycat 逻辑库中也是作为最底层的标签存在，直接定义了具体的数据库实例、读写分
离配置和心跳语句
<dataHost name="lg_edu_order_1" maxCon="100" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"
slaveThreshold="100">
</dataHost>| 属性 | 值 | 数量限制 | 说明 |
|---|---|---|---|
| name | String | (1) | 节点主机名 |
| maxCon | Integer | (1) | 最大连接数 |
| minCon | Integer | (1) | 最小连接数 |
| balance | Integer | (1) | 读操作负载均衡类型 |
| writeType | Integer | (1) | 写操作负载均衡类型 |
| dbType | String | (1) | 数据库类型 |
| dbDriver | String | (1) | 数据库驱动 |
| switchType | String | (1) | 主从切换类型 |
heartbeat标签
heartbeat标签内指明用于和后端数据库进行心跳检查的语句。例如：MySQL 可以使用 select user()、
Oracle 可以 使用 select 1 from dual 等
<dataHost>
<heartbeat>select user()</heartbeat>
</dataHost>writeHost和readHost标签
writeHost和readHost标签都指定后端数据库的相关配置给 mycat，用于实例化后端连接池。唯一不同
的是，writeHost 指定写实例、readHost 指定读实例。在一个 dataHost 内可以定义多个 writeHost 和
readHost。但是，如果 writeHost 指定的后端数据库宕机， 那么这个 writeHost 绑定的所有 readHost
都将不可用。另一方面，由于这个 writeHost 宕机系统会自动的检测 到，并切换到备用的 writeHost
上去。
<dataHost name="lg_edu_order_2" maxCon="100" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"
slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="M1" url="192.168.95.133:3306" user="root" password="1234">
</writeHost>
</dataHost>| 属性 | 值 | 数量限制 | 说明 |
|---|---|---|---|
| host | String | (1) | 主机名 |
| url | String | (1) | 连接字符串 |
| password | String | (1) | 密码 |
| user | String | (1) | 用户名 |
| weight | String | (1) | 权重 |
| usingDecrypt | String | (1) | 是否对密码加密，默认0 |
rule.xml配置
rule.xml用于定义Mycat的分片规则
tableRule标签
<tableRule name="c_order_rule">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>partitionByOrderFunc</algorithm>
</rule>
</tableRule>name：指定唯一的名字，用于标识不同的表规则。
columns：指定要拆分的列名字。
algorithm：使用 function 标签中的 name 属性，连接表规则和具体路由算法。
function标签
<function name="partitionByOrderFunc"
class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<property name="count">2</property>
</function>name：指定算法的名字。
class：制定路由算法具体的类名字。
property： 为具体算法需要用到的一些属性。
Mycat实战
Mycat安装
提示：需要先安装jdk
- 下载Mycat-server工具包
解压Mycat工具包
tar -zxvf Mycat-server-1.6.7.5-release-20200410174409-linux.tar.gz进入mycat/bin，启动Mycat
启动命令：./mycat start
停止命令：./mycat stop
重启命令：./mycat restart
查看状态：./mycat status- 访问Mycat
mysql -uroot -proot -h127.0.0.1 -P8066
分库分表
在rule.xml配置Mycat分库分表。
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<tableRule name="b_order_rule">
<rule>
<columns>company_id</columns>
<algorithm>partitionByOrderFunc</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<!-- 路由函数定义 -->
<function name="partitionByOrderFunc"
class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<property name="count">2</property>
</function>
</mycat:rule>Mycat常用分片规则如下：
- 时间类：按天分片、自然月分片、单月小时分片
哈希类：Hash固定分片、日期范围Hash分片、截取数字Hash求模范围分片、截取数字Hash分
片、一致性Hash分片取模类：取模分片、取模范围分片、范围求模分片
- 其他类：枚举分片、范围约定分片、应用指定分片、冷热数据分片
Mycat常用分片配置示例：
- 自动分片
<tableRule name="auto-sharding-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>rang-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="rang-long"
class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
</function>autopartition-long.txt文件内容如下：
# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2枚举分片
把数据分类存储。
<tableRule name="sharding-by-intfile">
<rule>
<columns>sharding_id</columns>
<algorithm>hash-int</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="hash-int"
class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
<!-- 找不到分片时设置容错规则，把数据插入到默认分片0里面 -->
<property name="defaultNode">0</property>
</function>partition-hash-int.txt文件内容如下：
10000=0
10010=1取模分片
根据分片字段值 % 分片数 。
<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<!--分片数 -->
<property name="count">3</property>
</function>冷热数据分片
根据日期查询日志数据冷热数据分布 ，最近 n 个月的到实时交易库查询，超过 n 个月的按照 m 天
分片。
<tableRule name="sharding-by-date">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-hotdate</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-hotdate"
class="org.opencloudb.route.function.PartitionByHotDate">
<!-- 定义日期格式 -->
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<!-- 热库存储多少天数据 -->
<property name="sLastDay">30</property>
<!-- 超过热库期限的数据按照多少天来分片 -->
<property name="sPartionDay">30</property>
</function>一致性哈希分片
<tableRule name="sharding-by-murmur">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>murmur</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="murmur"
class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
<property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
<property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否
则没法分片 -->
<property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一个实际的数据库节点
被映射为这么多虚拟节点，默认是160倍，也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍 -->
<!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 节点的权重，
没有指定权重的节点默认是1。以properties文件的格式填写，以从0开始到count-1的整数值也就
是节点索引为key，以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数，否则以1代替 -->
<!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况，如果指定了这个属性，会把虚拟节点的
murmur hash值与物理节点的映射按行输出到这个文件，没有默认值，如果不指定，就不会输出任何
东西 -->
</function>读写分离
在schema.xml文件中配置Mycat读写分离。使用前需要搭建MySQL主从架构，并实现主从复制，
Mycat不负数据同步问题。
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0"
dbType="mysql" dbDriver="native">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<!-- can have multi write hosts -->
<writeHost host="M1" url="localhost:3306" user="root" password="123456">
<readHost host="S1" url="localhost:3307" user="root" password="123456"
weight="1" />
</writeHost>
</dataHost>balance参数：
0 ： 所有读操作都发送到当前可用的writeHost
1 ：所有读操作都随机发送到readHost和stand by writeHost
2 ：所有读操作都随机发送到writeHost和readHost
3 ：所有读操作都随机发送到writeHost对应的readHost上，但是writeHost不负担读压力
writeType参数：
0 ： 所有写操作都发送到可用的writeHost
1 ：所有写操作都随机发送到readHost
2 ：所有写操作都随机发送到writeHost，readHost
或者
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0"
dbType="mysql" dbDriver="native">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<!-- can have multi write hosts -->
<writeHost host="M1" url="localhost:3306" user="root" password="123456">
</writeHost>
<writeHost host="S1" url="localhost:3307" user="root" password="123456">
</writeHost>
</dataHost>以上两种取模第一种当写挂了读不可用，第二种可以继续使用，事务内部的一切操作都会走写节点，所
以读操作不要加事务，如果读延时较大，使用根据主从延时切换的读写分离，或者强制走写节点
强制路由
一个查询 SQL 语句以/ !mycat /注解来确定其是走读节点还是写节点。
/! /
/# /
/* /
强制走从:
/*!mycat:db_type=slave*/ select * from travelrecord //有效
/*#mycat:db_type=slave*/ select * from travelrecord
强制走写:
/*!mycat:db_type=master*/ select * from travelrecord //有效
/*#mycat:db_type=slave*/ select * from travelrecord1.6 以后Mycat除了支持db_type注解以外，还有其他注解，如下：
/*!mycat:sql=sql */ 指定真正执行的SQL
/*!mycat:schema=schema1 */ 指定走那个schema
/*!mycat:datanode=dn1 */ 指定sql要运行的节点
/*!mycat:catlet=io.mycat.catlets.ShareJoin */ 通过catlet支持跨分片复杂SQL实现以及存
储过程支持等主从延时切换
switchType参数：
-1： 表示不自动切换
1 ：表示自动切换
2 ：基于MySQL主从同步状态决定是否切换
3 ：基于MySQL cluster集群切换机制
1.4 开始支持 MySQL 主从复制状态绑定的读写分离机制，让读更加安全可靠，配置如下:
MyCAT 心跳检查语句配置为 show slave status ，dataHost 上定义两个新属性: switchType=”2” 与
slaveThreshold=”100”，此时意味着开启 MySQL 主从复制状态绑定的读写分离与切换机制，Mycat 心
跳机 制通过检测 show slave status 中的 “Seconds_Behind_Master”, “Slave_IO_Running”,
“Slave_SQL_Running” 三个字段来确定当前主从同步的状态以及 Seconds_Behind_Master 主从复制时
延， 当 Seconds_Behind_Master > slaveThreshold 时，读写分离筛选器会过滤掉此 Slave 机器，防止
读到很久之 前的旧数据，而当主节点宕机后，切换逻辑会检查 Slave 上的 Seconds_Behind_Master 是
否为 0，为 0 时则 表示主从同步，可以安全切换，否则不会切换。
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0"
dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="2" slaveThreshold="100">
<heartbeat>show slave status </heartbeat>
<!-- can have multi write hosts -->
<writeHost host="M1" url="localhost:3306" user="root" password="123456">
</writeHost>
<writeHost host="S1" url="localhost:3316" user="root"
</dataHost>1.4.1 开始支持 MySQL 集群模式，让读更加安全可靠，配置如下: MyCAT 心跳检查语句配置为 show
status like ‘wsrep%’ ，dataHost 上定义两个新属性: switchType=”3”
此时意味着开启 MySQL 集群复制状态状态绑定的读写分离与切换机制，Mycat 心跳机制通过检测集群
复制时延时，如果延时过大或者集群出现节点问题不会负载改节点。
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0"
dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="3" >
<heartbeat> show status like ‘wsrep%’</heartbeat>
<writeHost host="M1" url="localhost:3306" user="root"password="123456">
</writeHost>
<writeHost host="S1"url="localhost:3316"user="root"password="123456" >
</writeHost>
</dataHost>Mycat事务
Mycat 数据库事务
Mycat 目前没有出来跨分片的事务强一致性支持，单库内部可以保证事务的完整性，如果跨库事务，
在执行的时候任何分片出错，可以保证所有分片回滚，但是一旦应用发起 commit 指令，无法保证所有
分片都成功，考虑到某个分片挂的可能性不大所以称为弱 XA。
XA 事务使用
Mycat 从 1.6.5 版本开始支持标准 XA 分布式事务，考虑到 MySQL 5.7 之前版本XA有bug，所以推荐最
佳搭配 XA 功能使用 MySQL 5.7 版本。
Mycat 实现 XA 标准分布式事务，Mycat 作为XA 事务协调者角色，即使事务过程中 Mycat 宕机挂掉，
由于 Mycat 会记录事务日志，所以 Mycat 恢复后会进行事务的恢复善后处理工作。考虑到分布式事务
的性能开销比较大，所以只推荐在全局表的事务以及其他一些对一致性要 求比较高的场景。
使用示例:
XA 操作说明
- XA 事务需要设置手动提交
set autocommit=0; - 使用该命令开启 XA 事务
set xa=on; 执行相应的 SQL 语句部分
insert into city(id,name,province) values(200,'chengdu','sichuan');update position set salary='300000' where id<5;提交或回滚事务
commit；
rollback;保证Repeatable Read
mycat 有一个特性，就是开事务之后，如果不运行 update/delete/select for update 等更新类语句
SQL 的话，不会将当前连接与当前 session 绑定。如下图所示:
这样做的好处是可以保证连接可以最大限度的复用，提升性能。
但是,这就会导致两次 select 中如果有其它的在提交的话，会出现两次同样的 select 不一 致的现象,即不
能 Repeatable Read，这会让人直连 MySQL 的人很困惑,可能会在依赖 Repeatable Read 的场景出现
问题。所以做了一个开关,当 server.xml 的 system 配置了 strictTxIsolation=true 的时候，会关掉这个
特性，以保证 repeatable read,加了开关 后如下图所示:
微信
支付宝
