荷包蛋博客

airport 对这些比较看重嘛。

性能：

这方面可能是大家最关注的了，比官方的mysql proxy性能大致低10%~20%左右（在一次请求数据量比较大的情况下比如好几千条数据，性能有所下降,这个原因是由于解析了mysql与客户端之间交互的所有数据包，而mysql proxy在没有使用lua特定脚本的时候是不会解析mysql数据包），并发能力来说比mysql proxy会更强劲,还有稳定性方面都比mysql proxy强。从使用的连接数来看，在相同的客户端并发连接情况下，与mysql数据库的连接数将比mysql proxy少一半。

数据的安全性：

对amoeba来说后端使用的数据库决定了数据安全指数。amoeba本身不存储任何数据，只是充当路由、proxy功能。
如果是理解成应用的安全性方面，除了需要配置相关的数据库帐号密码方面有待改进（比如加密这些数据库密码）其他也没什么问题。整个应用都是采用相关数据库协议进行通讯。

数据完整性：

这个跟上面也差不多都只是依赖后端使用的数据库。

目前amoeba暂时不支持事务。因此目前来说不存在数据完整性问题。

amoeba,mysql proxy,continuent讨论

http://www.javaeye.com/topic/188598?page=1

continuent for mysql负责均衡

http://www.continuent.com/community

Amoeba 跟 mysql proxy有区别。
主要是针对数据切分方面。
在 mysql proxy 上面如果想要读写分离并且 读集群、写集群 机器比较多情况下，用mysql proxy 需要相当大的工作量，目前mysql proxy没有现成的 lua脚本。mysql proxy根本没有配置文件，lua脚本就是它的全部，当然可以是相当方便的。那么同样这种东西需要编写大量的lua脚本才能完成一个复杂的配置。amoeba目标是走产品化这条路。只需要进行相关的配置就可以满足需求。

一、Mysql Master/Slave 结构之下的读写分离：
Master： server1 （可读写）
slaves：server2、server3、server4（3个平等的数据库。只读/负载均衡）

amoeba提供读写分离pool相关配置。并且提供负载均衡配置。
可配置server2、server3、server4形成一个虚拟的 virtualSlave,该配置提供负载均衡、failOver、故障恢复功能

Xml代码

1.   
2. <dbServer name=“virtualSlave” virtual=“true”>  
3.     <poolConfig>  
4.         <className>com.meidusa.amoeba.server.MultipleServerPool</className>  
5.         <!– 负载均衡参数 1=ROUNDROBIN , 2=WEIGHTBASED –>  
6.         <property name=“loadbalance”>1</property>  
7.                    
8.         <!– 参与该pool负载均衡的poolName列表以逗号分割 –>  
9.         <property name=“poolNames”>server2,server3,server4</property>  
10.     </poolConfig>  
11. </dbServer>  

<dbServer name="virtualSlave" virtual="true">
	<poolConfig>
		<className>com.meidusa.amoeba.server.MultipleServerPool</className>
		<!-- 负载均衡参数 1=ROUNDROBIN , 2=WEIGHTBASED -->
		<property name="loadbalance">1</property>

		<!-- 参与该pool负载均衡的poolName列表以逗号分割 -->
		<property name="poolNames">server2,server3,server4</property>
	</poolConfig>
</dbServer>

如果不启用数据切分，那么只需要配置QueryRouter属性
wirtePool=server1
readPool=virtualSlave

Xml代码

1. <queryRouter>  
2.     <className>com.meidusa.amoeba.mysql.parser.MysqlQueryRouter</className>  
3.     <property name=“LRUMapSize”>1500</property>  
4.     <property name=“defaultPool”>server1</property>  
5.   
6.     <property name=“writePool”>server1</property>  
7.     <property name=“readPool”>virtualSlave</property>  
8.   
9.     <property name=“needParse”>true</property>  
10. </queryRouter>  

	<queryRouter>
		<className>com.meidusa.amoeba.mysql.parser.MysqlQueryRouter</className>
		<property name="LRUMapSize">1500</property>
		<property name="defaultPool">server1</property>

		<property name="writePool">server1</property>
		<property name="readPool">virtualSlave</property>

		<property name="needParse">true</property>
	</queryRouter>

那么遇到update/insert/delete将 query语句发送到 wirtePool，将 select发送到 readPool机器中执行。

二、数据切分：
这方面amoeba显然更加容易了。

举个数据切分例子：

select * from user_event where user_id=’test’ and  gmt_create between Sysdate() -1 and Sysdate()

如果根据gmt_create 时间进行数据切分，比如 6个月进行切分一次

amoeba提供利用类似sql表达式进行数据切分：

规则1：GMT_CREATE > to_date(’2008-01-01′,’yyyy-mm-dd’) and GMT_CREATE < to_date(’2008-05-31′,’yyyy-mm-dd’)

规则1对应服务器1

规则2：GMT_CREATE > to_date(’2008-06-01′,’yyyy-mm-dd’) and GMT_CREATE < to_date(’2008-12-31′,’yyyy-mm-dd’)

规则2对应服务器2

上面的sql的条件 gmt_create 与规则里面的的gmt_create 进行 交集判断，如果存在交集则表示符合规则。

则会将sql转移到 规则1 的相应的服务器上面执行。

利用amoeba写出这种类似规则很容易，但是要想做到数据切分以后可线性扩容，那么这样的规则需要自己根据业务实际情况进行设置。

amoeba可同时将sql 并发分发到多台服务器、然后将结果合并再反馈给客户端，而且amoeba内部现成采用无阻塞模式，工作线程是不会等待的,并发请求多台 database server情况下，客户端等待的时间基本上面是性能最差的那台 database server＋amoeba内部解析协议的时间