1. Amoeba 是什么
Amoeba(变形虫)项目,专注 数据库 proxy 开发。座落与Client、DB Server(s)之间。对客户端透明。具有负载均衡、高可用性、sql过滤、读写分离、可路由相关的query到目标数据库、可并发请求多台数据库合并结果。
假如有一条sql: select * from test.account as t where t.id = 1990000002; 假设account表的那些id从1-1990000002 都有数据,那么你的account表将会多么庞大. 你已经不可能将所有的数据存放到一台数据库上面,这样的数据库执行sql性能将受到严重的影响。假设你将这些数据切分成100台数据库,每台存放20,000,000数据。
只要能够制定一个恰当的数据切分规则,那么amoeba 将轻易解决数据切分并且可以将query语句路由到目标数据库上面执行。
假如有一条sql: select * from test.account as t where t.id = 1990000002; 假设account表的那些id从1-1990000002 都有数据,那么你的account表将会多么庞大. 你已经不可能将所有的数据存放到一台数据库上面,这样的数据库执行sql性能将受到严重的影响。假设你将这些数据切分成100台数据库,每台存放20,000,000数据。
只要能够制定一个恰当的数据切分规则,那么amoeba 将轻易解决数据切分并且可以将query语句路由到目标数据库上面执行。
主要解决:
- 降低 数据切分带来的复杂多数据库结构
- 降低 数据切分规则 给应用带来的影响
- 降低db 与客户端的连接数
- 读写分离
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2. 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
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
- <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
- <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
转载于:https://blog.51cto.com/crazyming/510413