这篇文章将为大家详细讲解有关Amoeba中怎么实现MySQL负载均衡和故障转移，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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Amoeba(变形虫，读：阿米巴)项目，专注分布式数据库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。
主要解决：
• 降低数据切分带来的复杂多数据库结构
• 提供切分规则并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[@more@]

1.3    安装Amoeba
Amoeba 框架是基于JDK1.5开发的，采用了JDK1.5的特性。支持Mysql  协议版本10（mysql 4.1以后的版本），因此，使用Amoeba需要安装JDK1.5或以上版本，MySQL需要4.1以上版本。
系统及环境版本：
Linux版本：Linux localhost.localdomain 2.6.9-67.ELsmp #1 SMP Fri Nov 16 12:48:03 EST 2007 i686 i686 i386 GNU/Linux
JDK版本：jdk-6u16-linux-i586-rpm.bin

1.到sun公司网站下载包jdk1.6.0_16-linux-i586.rpm
2.安装:rpm -ivh jdk1.6.0_16-linux-i586.rpm
3.安装后之后需要配置环境变量。
vi  /etc/profile
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_16
JAVA_BIN=/usr/java/jdk1.6.0.16/bin
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH
使之生效
source /etc/profile

注意，需要把jdk名字修改成您所下载的JDK当前版本。
下一步是必须的，不然它总是调用FC6自带的jdk1.4

创建链接
#cd /usr/bin
#ln -s -f /usr/local/jdk1.5.0_05/jre/bin/java
#ln -s -f /usr/local/jdk1.5.0_05/bin/javac

查看java版本：java -version
vi Hello.java
再编一个java小程序:
public class Hello{
public static void main(String[] args){
System.out.println("hello"); }
}
>javac Hello.java
>java Hello
出现 Hello即表明成功

安装好JDK后，再运行amoeba for mysql。

1.到amoeba开发者博客下载最新版本amoeba-mysql-1.0.2-BETA
2.配置amoeba.xml和rule.xml文件，具体参考相关资料
3.切换到amoeba-mysql-1.0.2-BETA目录，输入
>./bin/amoeba
即可(后台运行)
1.4    配置Amoeba
Amoeba的配置文件是XML格式的，使用起来很方便。主要有4个文件：
    Amoeba.xml是主配置文件，配置所有数据源及Amoeba自身的参数。
    rule.xml，配置所有Query路由规则的信息：
    functionMap.xml，配置用于解析Query中的函数所对应的Java实现类。
    nullFunctionMap.xml，配置路由规则中需要使用到的特定函数的实现类。

详细的配置说明请查看官方文档。

1.5    测试Amoeba对性能的影响
Amoeba需要分析MySQL协议数据包，因此在性能上必定会有折损。以下针对Amoeba的性能折损情况做个测试，测试方法是对单机直接访问与通过Amoeba对单机访问做个对比。
Amoeba只配置一台server，如Router部分配置如下



               1500
               master1


               master1
               master1

               true


直接访问：
sysbench --num-threads=20 --max-requests=10000
--test=oltp --oltp-read-only=on --db-ps-mode=disable --oltp-skip-trx
--mysql-table-engine=innodb --oltp-table-size=100000
--mysql-host=192.168.100.2 -mysql-port=3306 --mysql-db=configdb run

OLTP test statistics:
   queries performed:
       read:                            140000
       write:                           0
       other:                           0
       total:                           140000
   transactions:                        10000  (751.32 per sec.)
   deadlocks:                           0      (0.00 per sec.)
   read/write requests:                 140000 (10518.52 per sec.)
   other operations:                    0      (0.00 per sec.)

Test execution summary:
   total time:                          13.3099s
   total number of events:              10000
   total time taken by event execution: 265.8874
   per-request statistics:
        min:                                  4.61ms
        avg:                                 26.59ms
        max:                                 80.70ms
        approx.  95 percentile:              45.12ms

Threads fairness:
   events (avg/stddev):           500.0000/7.78
   execution time (avg/stddev):   13.2944/0.01



sysbench --num-threads=20 --max-requests=10000
--test=oltp --oltp-read-only=on --db-ps-mode=disable --oltp-skip-trx
--mysql-table-engine=innodb --oltp-table-size=100000
--mysql-host=192.168.100.2 -mysql-port=8066 --mysql-db=configdb run

OLTP test statistics:
   queries performed:
       read:                            140000
       write:                           0
       other:                           0
       total:                           140000
   transactions:                        10000  (303.17 per sec.)
   deadlocks:                           0      (0.00 per sec.)
   read/write requests:                 140000 (4244.42 per sec.)
   other operations:                    0      (0.00 per sec.)

Test execution summary:
   total time:                          32.9845s
   total number of events:              10000
   total time taken by event execution: 658.9933
   per-request statistics:
        min:                                  6.59ms
        avg:                                 65.90ms
        max:                              10229.09ms
        approx.  95 percentile:             109.86ms

Threads fairness:
   events (avg/stddev):           500.0000/66.18
   execution time (avg/stddev):   32.9497/0.01

从测试结果来看，Amoeba对性能的折损60%左右。如果再加上rule和functionMap的配置，我相信性能折损会更高。不过Amoeba对机器的性能要求很高，如果把Amoeba独立部署在一台性能较强的机器上，相信会有很大提升，另外，我们也可以同时使用多台Amoeba，用LVS来实现Amoeba自身的负载均衡和故障转换。

关于Amoeba中怎么实现MySQL负载均衡和故障转移就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

文章名称：Amoeba中怎么实现MySQL负载均衡和故障转移
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