京东面试官：呦，你对中间件 Mycat了解的还挺深~

古城微笑少年丶 2021-07-24 23:33 172阅读 0赞

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

# 1.数据切分概念 #

数据的切分[（Sharding）][Sharding]根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）\](https://jq.qq.com/?\_wv=1027&k=0IsBuUb0)之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据的水平（[横向][Sharding]）切分。 垂直切分的最大特点就是规则简单，实施也更为方便，尤其适合各业务之间的耦合度非常低，相互影响很小，业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中，可以很容易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分，对应用程序的影响也更小，拆分规则也会比较简单清晰。 水平切分于垂直切分相比，相对来说稍微复杂一些。因为要将同一个表中的不同数据拆分到不同的数据库中，对于应用程序来说，拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂，后期的数据维护也会更为复杂一些。

## 垂直切分 ##

一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到  
不同 的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面，如下图：  
[  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]][Sharding]  
一般来讲业务存在着复杂 join 的场景是难以切分的，往往业务独立的易于切分。如何切分，切分到何种程度是考验技术架构的一个难题。 下面来分析下垂直切分的优缺点：

**优点：**

*  拆分后业务清晰，拆分规则明确。
 *  系统之间整合或扩展容易。
 *  数据维护简单。

**缺点：**

*  部分业务表无法 join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度。
 *  受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高。
 *  事务处理复杂。 由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶颈，所以就需要水平拆分来做解决。

## 水平切分 ##

相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，如图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]  
拆分数据就需要定义分片规则。关系型数据库是行列的二维模型，拆分的第一原则是找到拆分维度。几种典型的分片规则包括： ? 按照用户 ID 求模，将数据分散到不同的数据库，具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中。 ? 按照日期，将不同月甚至日的数据分散到不同的库中。 ? 按照某个特定的字段求摸，或者根据特定范围段分散到不同的库中。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]  
**优点：**

*  拆分规则抽象好，join 操作基本可以数据库做。
 *  不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。
 *  应用端改造较少。
 *  提高了系统的稳定性跟负载能力。

**缺点：**

*  拆分规则难以抽象。
 *  分片事务一致性难以解决。
 *  数据多次扩展难度跟维护量极大。
 *  跨库 join 性能较差。

**垂直切分和水平切分都有缺点，但共同的缺点有：**

*  引入分布式事务的问题。
 *  跨节点 Join 的问题。
 *  跨节点合并排序分页问题。
 *  多数据源管理问题。

**针对数据源管理，目前主要有两种思路：**

*  A. 客户端模式，在每个应用程序模块中配置管理自己需要的一个（或者多个）数据源，直接访问各个数据 库，在模块内完成数据的整合；
 *  B. 通过中间代理层来统一管理所有的数据源，后端数据库集群对前端应用程序透明；

集中式代理 proxy mycat

嵌入应用去中心化架构 sharding-jdbc

基于主机进程的去中心化架构 sharding-sidecar service mesh

## 数据切分原则 ##

第一原则：能不切分尽量不要切分。

第二原则：如果要切分一定要选择合适的切分规则，提前规划好。

第三原则：数据切分尽量通过数据冗余或表分组来降低跨库 Join 的可能。

第四原则：由于数据库中间件对数据 Join 实现的优劣难以把握，而且实现高性能难度极大，业务读取尽量 少使用多表 Join。

# 2.什么是Mycat #

## 定义 ##

*  一个彻底开源的，面向企业应用开发的大数据库集群
 *  支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库
 *  一个可以视为MySQL集群的企业级数据库，用来替代昂贵的Oracle集群
 *  一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server
 *  结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品
 *  一个新颖的数据库中间件产品

[  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]][Sharding]

跨分片数据合并[  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]][Sharding]

## 应用场景 ##

Mycat 发展到现在，适用的场景已经很丰富，而且不断有新用户给出新的创新性的方案，以下是几个典  
型的 应用场景：

单纯的读写分离，此时配置最为简单，支持读写分离，主从切换  
分表分库，对于超过 1000 万的表进行分片，最大支持 1000 亿的单表分片  
多租户应用，每个应用一个库，但应用程序只连接 Mycat，从而不改造程序本身，实现多租户化  
报表系统，借助于 Mycat的分表能力，处理大规模报表的统计  
替代 Hbase，分析大数据

作为海量数据实时查询的一种简单有效方案，比如 100 亿条频繁查询的记录需要在 3 秒内查询出来结果， 除了基于主键的查询，还可能存在范围查询或其他属性查询，此时 Mycat 可能是最简单有效的选择

# 3.Mycat中的核心概念及配置 #

## 核心概念 ##

数据库中间件  
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。[![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]][Sharding]

## 逻辑库(schema) ##

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  
[  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]][Sharding]

## 逻辑表（table） ##

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) ][Sharding]上。[  
![在这里插入图片描述][20210529205946312.png]][Sharding]

**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[（dataNode）][Sharding]dn1 上。

[![20210529210001241.png][]][Sharding]  
**分片节点(dataNode)**

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  
[（dataNode）][Sharding]  
节点主机[(dataHost) ][Sharding]数据切分后，每个分片节点[（dataNode）][Sharding]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[（dataNode）][Sharding]所在的机器就是节点主机  
[（dataHost）][Sharding],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[（dataNode）][Sharding]均  
衡的放在不同的节点主机[（dataHost）][Sharding]。

**分片规则(rule)**

一个大表被分成若干个分片表，就需要一定的规则，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。

**全局序列号(sequence)**

数据切分后，原有的关系数据库中的主键约束在分布式条件下将无法使用，因此需要引入外部机制  
保证数据 唯一性标识，这种保证全局性的数据唯一标识的机制就是全局序列号（sequence）。

**安装与配置**

基于源码

*  MyCAT-Server 源码下载 MyCAT-Server 仓库地址
 *  源码调试与配置 MyCAT 目前主要通过配置文件的方式来定义逻辑库和相关配置： •MYCAT\_HOME/conf/schema.xml 中定义逻辑库，表、分片节点等内容.
 *  •MYCAT\_HOME/conf/rule.xml 中定义分片规则.
 *  • MYCAT\_HOME/conf/server.xml 中定义用户以及系统相关变量，如端口等.
 *  源码运行 MyCAT 入口程序是 org.opencloudb.MycatStartup.java ，需要设置MYCAT\_HOME 目  
    录，为你工程当前所在目录(src/main) ， 设置完 MYCAT 主目录后即可正常运行 MyCAT 服务。[【参考文献】][Sharding][  
    ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]][Sharding]  
    linux安装

# 下载 #

wget http://dl.mycat.io/1.6.7.3/20190927161129/Mycat-server-1.6.7.3-release-
    20190927161129-linux.tar.gz
    #解压进入mycat目录
    #启动mycat
    ./bin/mycat start
    #停止
    ./bin/mycat stop
    #重启服务
    ./bin/mycat restart
    #查看启动状态
    ./bin/mycat status

conf 目录下存放配置文件，server.xml 是 Mycat 服务器参数调整和用户授权的配置文件，schema.xml 是逻 辑库定义和表以及分片定义的配置文件，rule.xml 是分片规则的配置文件，分片规则的具体一些参数信息单独存 放为文件

# 4. MyCat配置 #

*  bin 启动目录
 *  conf 配置目录存放配置文件：
 *  server.xml：是Mycat服务器参数调整和用户授权的配置文件。
 *  schema.xml：是逻辑库定义和表以及分片定义的配置文件。
 *  rule.xml： 是分片规则的配置文件，分片规则的具体一些参数信息单独存放为文件，也在这个目录  
    下，配置文件修改需要重启MyCAT。
 *  log4j.xml： 日志存放在logs/log中，每天一个文件，日志的配置是在conf/log4j.xml中，根据  
    自己的需要可以调整输出级别为debug debug级别下，会输出更多的信  
    息，方便排查问题。
 *  autopartition-long.txt,partition-hash-int.txt,sequence\_conf.properties，
 *  sequence\_db\_conf.properties 分片相关的id分片规则配置文件
 *  lib MyCAT自身的jar包或依赖的jar包的存放目录。
 *  logs MyCAT日志的存放目录。日志存放在logs/log中，每天一个文件

下面图片描述了Mycat最重要的3大配置文件：  
[![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]][Sharding]

## 配置Mycat环境参数 ##

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
    <!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
    <mycat:server xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">
     <system>
     <property name="defaultSqlParser">druidparser</property>
      </system>
    </mycat:server>

如例子中配置的所有的Mycat参数变量都是配置在server.xml 文件中，system标签下配置所有的参数，如果需要配置某个变量添加相应的配置即可，例如添加启动端口8066，默认为8066：

其他所有变量类似。

## 配置Mycat逻辑库与用户 ##

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
    <!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
    <mycat:server xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">
    <user name="mycat">
    <property name="password">mycat</property>
    <property name="schemas">TESTDB</property>
    </user>
    </mycat:server>

如例子中配置的所有的Mycat连接的用户与逻辑库映射都是配置在server.xml 文件中，user标签下配置所有的参数，例如例子中配置了一个mycat用户供应用连接到mycat，同时mycat 在schema.xml中配置后了一个逻辑库TESTDB，配置好逻辑库与用户的映射关系。[【参考文献】][Sharding]

## 配置逻辑库（schema） ##

Mycat作为一个中间件，实现mysql协议，那么对前端应用连接来说就是一个数据库，也就有数据库的配置，mycat的数据库配置是在schema.xml中配置，配置好后映射到server.xml里面的用户就可以了。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
    <mycat:schema  xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">
     <schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
       <table name="t_user" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-mod2"/>
       <table name="ht_jy_login_log" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2"
    rule="sharding-by-date_jylog"/>
     </schema>
     <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="mycat_node1"/>
     <dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="mycat_node2"/>
     <dataHost name="localhost1" writeType="0" switchType="1" slaveThreshold="100"
    balance="1" dbType="mysql" maxCon="10" minCon="1" dbDriver="native">
      <heartbeat>show status like 'wsrep%'</heartbeat>
      <writeHost host="hostM1" url="127.0.0.1:3306" user="root" password="root" >
      </writeHost> 
     </dataHost>
    </mycat:schema >

上面例子配置了一个逻辑库TESTDB，同时配置了t\_user，ht\_jy\_login\_log两个分片表。

逻辑表配置

table 标签 是逻辑表的配置 其中  
name代表表名，  
dataNode代表表对应的分片，  
Mycat默认采用分库方式，也就是一个表映射到不同的库上，  
rule代表表要采用的数据切分方式，名称对应到rule.xml中的对应配置，如果要分片必须配置。

## 配置分片（dataNode） ##

表切分后需要配置映射到哪几个数据库中，Mycat的分片实际上就是库的别名，例如上面例子配置了两个分片dn1，dn2 分别对应到物理机映射dataHost localhost1 的两个库上。[【参考文献】][Sharding]

## 配置物理库分片映射（dataHost） ##

<dataHost name="localhost1" writeType="0" switchType="1" slaveThreshold="100"
    balance="1" dbType="mysql" maxCon="10" minCon="1" dbDriver="native">
      <heartbeat>show status like 'wsrep%'</heartbeat>
      <writeHost host="hostM1" url="127.0.0.1:3306" user="root" password="root" >
      </writeHost> 
     </dataHost>

Mycat作为数据库代理需要逻辑库，逻辑用户，表切分后需要配置分片，分片也就需要映射到真实的物理主机上，至于是映射到一台还是一台的多个实例上，Mycat并不关心，只需要配置好映射即可，例如例子中：  
配置了一个名为localhost1的物理主机（dataHost）映射。

heartbeat 标签代表Mycat需要对物理库心跳检测的语句，正常情况下生产案例可能配置主从，或者多写 或者单库，无论哪种情况Mycat都需要维持到数据库的数据源连接，因此需要定时检查后端连接可以性，心跳语句就是来作为心跳检测。[【参考文献】][Sharding]

writeHost 此标签代表 一个逻辑主机（dataHost）对应的后端的物理主机映射，例如例子中写库hostM1 映射到127.0.0.1:3306。如果后端需要做读写分离或者多写 或者主从则通过配置 多个writeHost 或者readHost即可。

dataHost 标签中的 writeType balance 等标签则是不同的策略，具体参考指南。

## 表切分规则配置 ##

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
    <mycat:rule  xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">
     <tableRule name="sharding-by-hour">
      <rule>
       <columns>createTime</columns>
       <algorithm>sharding-by-hour</algorithm>
      </rule>
     </tableRule>
     <function name="sharding-by-hour"
    class="org.opencloudb.route.function.LatestMonthPartion">
      <property name="splitOneDay">24</property>
     </function>
    </mycat:rule >

数据切分中作为表切分规则中最重要的配置，表的切分方式决定了数据切分后的性能好坏，因此也是最重要的配置。

如上面例子配置了一个切分规则，名为sharding-by-hour 对应的切分方式（function ）是按日期切  
分，该配置中：

## tableRule ##

name 为schema.xml 中table 标签中对应的 rule=“sharding-by-hour” ,也就是配置表的分片规则，columns 是表的切分字段： createTime 创建日期。algorithm 是规则对应的切分规则：映射到function 的name。

## function ##

function 配置是分片规则的配置。

name 为切分规则的名称，名字任意取，但是需要与tableRule 中匹配。

class 是切分规则对应的切分类，写死，需要哪种规则则配置哪种，例如本例子是按小时分片：org.opencloudb.route.function.LatestMonthPartion

property 标签是切分规则对应的不同属性，不同的切分规则配置不同。[【参考文献】][Sharding]

# 5.Mycat读写分离实战 #

## Mysql同步原理 ##

[![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]][Sharding]

## Mysql同步方案 ##

[![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]][Sharding]  
docker配置

# master
    
    docker run --name mysql_master -v /root/mysql-cluster/master/:/etc/mysql/conf.d/
    -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -p 3316:3306 -d mysql:5.7
    # slave1
    docker run --name mysql_slave1 -v /root/mysql-cluster/slave1/:/etc/mysql/conf.d/
    -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -p 3326:3306 -d mysql:5.7
    # slave2
    docker run --name mysql_slave2 -v /root/mysql-cluster/slave2/:/etc/mysql/conf.d/
    -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -p 3336:3306 -d mysql:5.7

读写分离配置  
配置 mysql 端主从的数据自动同步，mycat 不负责任何的数据同步问题  
配置schema.xml

<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1"
    writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" >
    <heartbeat>show slave status</heartbeat>
    
    <writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="root" password="123456">
    
    <readHost host="hostS1" url="localhost2:3306" user="root" password="123456"
    weight="1" />
    </writeHost>
    </dataHost>
    
    强制走从：
    /*!mycat:db_type=slave*/ select * from travelrecord
    强制走写：
    /*!mycat:db_type=master*/ select * from travelrecord

# 6.Mycat 全局序列号 #

本地文件方式  
配置schema.xml

编辑 server.xml

修改主键生成策略
    <property name="sequnceHandlerType">0</property>

编辑sequence\_conf.properties

#TRAVELRECORD 是表名称
    #HISIDS 表示历史分段（一般无特殊需要则可以不配置）
    #MINID 最小id
    #MAXID 最大id
    #CURID 当前id
    TRAVELRECORD.HISIDS=
    TRAVELRECORD.MINID=10001
    TRAVELRECORD.MAXID=20000
    TRAVELRECORD.CURID=10000

本地时间戳方式  
ID= 64 位二进制 (42(毫秒)+5(机器 ID)+5(业务编码)+12(重复累加)  
**配置schema.xml**

配置server.xml

在 mycat 下配置：sequence\_time\_conf.properties

WORKID=0-31 #任意整数
    DATAACENTERID=0-31 #任意整数

多个个 mycat 节点下每个 mycat 配置的 WORKID，DATAACENTERID 不同，组成唯一标识，总共支持32\*32=1024 种组合。

[**最新2021整理收集的一些高频面试题（都整理成文档），有很多干货，包含mysql，netty，spring，线程，spring cloud、jvm、源码、算法等详细讲解，也有详细的学习规划图，面试题整理等，需要获取这些内容的朋友请加Q君样：756584822**][Sharding]  
[  
![20210528220121448.gif_pic_center][]][Sharding]

[![在这里插入图片描述][11b455b97e85493a7dcb5eda11c96681.gif_pic_center]][Sharding]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20210724/f6e23e5f141a4438af053de18b6dc12f.png
[Sharding]: /images/20210724/11968f3139654e5fb7b36ca04aa322d8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20210724/8ef838f9163b4f8bb448bff0d6f0f9de.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20210724/92390199842943ea891d11e02d5923dc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20210724/7657b8fc82474cd2b0da84997c8d1315.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20210724/4fbefd5499ea4f9295234754a4b30fcf.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20210724/5f6e6f0fa95847da8b3e774c19515dc9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20210724/aa3b05d96f274988981953ff89c2d73a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20210724/ce2cff2e94b542ad9d0d7faa2883770e.png
[20210529205946312.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210529205946312.png
[20210529210001241.png]: /images/20210724/d6b22847ba7a45f0a551f01fc65af114.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20210724/d5603652e7d44f0aa9d777f9921a4d97.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20210724/c328ec009db847e18fdd0a10ac3942dc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20210724/af7b84d1e3014ffaaee3291c16a70977.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqMTMxNDI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20210724/810df0bce56242b9963ca2b6cc52d9f9.png
[20210528220121448.gif_pic_center]: /images/20210724/ad760d3d8fbd4d70889e36681baa3c3e.png
[11b455b97e85493a7dcb5eda11c96681.gif_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/11b455b97e85493a7dcb5eda11c96681.gif#pic_center