Zebra
美团点评集团统一使用的MySQL数据库访问层的中间件。主要提供对业务开发透明、读写分库、分库分表能力，并提供了端到端SQL监控的集成方案。
介绍
Zebra是一个基于JDBC API协议上开发出的高可用、高性能的数据库访问层解决方案，是美团点评内部使用的数据库访问层中间件。具有以下的功能点：
- 配置集中管理，动态刷新
- 支持读写分离、分库分表
- 丰富的监控信息在CAT上展现
- 异步化数据库请求，多数据源支持
核心
- 简化了读写分离、分库分表的开发工作，使得业务方在分库分库、读写分离的情况下，依然可以像操作单个库那样去操作，屏蔽底层实现的复杂性，对业务透明。 提供了从读写分离到分库分表全生命周期的技术支持。
- 完善的监控体系帮助开发掌控数据库请求的整个链路，快速定位问题。
- dao层扩展功能
模块
- zebra-client（核心） : 除了监控外，几乎zebra所有核心功能，如读写分离、分库分表、就近路由、流量控制
- zebra-cat-client（可选）: 提供端到端的监控，将监控信息上报到CAT监控平台
- zebra-dao(可选)：对mybatis的轻量级封装，兼容mybatis原有的功能，并额外提供了异步化接口、分页插件、多数据源等功能
- zebra-admin-web：zebra配置管理平台 用于管理zk和保存在zk中的zebra配置
- zebra-sample: zebra客户端使用的demo
Zebra总体设计
zebra客户端架构
在阅读过上述基础知识之后，下面来介绍zebra的客户端架构：
其中：
1、最上层的是ShardDataSource，用于进行分库分表。ShardDataSource包含了若干个GroupDataSource，每个连接的数据库集群相当于1个分片(Shard)。
2、中间一层是GroupDataSource，主要用于读写分离。下面通过一组SingleDataSource连接一个数据库服务组集群，分为一个主和若干个从。
3、最下一层是SingleDataSource，主要用于和mysql集群中的单个mysql实例直接建立连接。支持6种连接池：dbcp、dbcp2、druid、tomcat-jdbc、c3p0，hikaricp。用户无需直接使用SingleDataSource。
ShardDataSource、GroupDataSource都实现了JDBC协议的javax.sql.DataSource接口，因此你可以把二者都当做一个普通的数据库连接池来使用。所有读写分离、分库分表的底层实现逻辑，都对用户进行了屏蔽。
数据库中间件主流设计
数据库中间件的作用
在未进行读写分离/分库分表的情况下，我们是直接在应用中通过数据源(c3p0、druid、dbcp2等)与数据库建立连接，进行读写操作，架构如下所示：
可以看到在操作单库单表的情况下，我们是直接在应用中通过数据源(c3p0、druid、dbcp等)与数据库建立连接，进行读写操作。
大部分开发人员对于访问单库的应用的架构都是很熟悉的。但是在进行读写分离/分库分表后，底层的数据库实例就会有多个，读写分离情况下一个master多个slave；分库分表的情况下，有多个不同的分库。
从应用的角度来说，除了要与多个不同的数据库建立连接，还需要处理分库分表/读写分离特定场景下的问题：
- 在读写分离的情况下，应用需要对读sql/写sql进行区分，读sql走从库，写sql走主库，并考虑主从同步延迟、高可用等一系列问题。
- 在分库分表的情况下，应用需要能对sql进行解析、改写、路由、结果集合并等一些操作，以及分布式事务、分布式id生成器等。
这无疑是个复杂的工作，而数据库中间件的作用，是让开发人员可以像操作单库单表那样去操作数据库，屏蔽底层复杂的实现。
2 数据库中间件设计方案
典型的数据库中间件设计方案有2种：服务端代理(proxy：代理数据库)、客户端代理(datasource：代理数据源)。下图演示了这两种方案的架构：
可以看到不论是代理数据库还是代理数据源，底层都操作了多个数据库实例。不同的是：
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服务端代理(proxy：代理数据库)中： 我们独立部署一个代理服务，这个代理服务背后管理多个数据库实例。而在应用中，我们通过一个普通的数据源(c3p0、druid、dbcp等)与代理服务器建立连接，所有的sql操作语句都是发送给这个代理，由这个代理去操作底层数据库，得到结果并返回给应用。在这种方案下，分库分表和读写分离的逻辑对开发人员是完全透明的。
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客户端代理(datasource：代理数据源)： 应用程序需要使用一个特定的数据源，其作用是代理，内部管理了多个普通的数据源(c3p0、druid、dbcp等)，每个普通数据源各自与不同的库建立连接。应用程序产生的sql交给数据源代理进行处理，数据源内部对sql进行必要的操作，如sql改写等，然后交给各个普通的数据源去执行，将得到的结果进行合并，返回给应用。数据源代理通常也实现了JDBC规范定义的API，因此能够直接与orm框架整合。在这种方案下，用户的代码需要修改，使用这个代理的数据源，而不是直接使用c3p0、druid、dbcp这样的连接池。
3 主流的数据库中间件实现对比
无论是代理数据库，还是代理数据源，二者的作用都是类似的。以下列出了这两种方案目前已有的实现以及各自的优缺点：
数据库代理
目前的实现方案有：阿里巴巴开源的cobar，mycat团队在cobar基础上开发的mycat，mysql官方提供的mysql-proxy，奇虎360在mysql-proxy基础开发的atlas。目前除了mycat，其他几个项目基本已经没有维护。
优点：多语言支持。也就是说，不论你用的php、java或是其他语言，都可以支持。原因在于数据库代理本身就实现了mysql的通信协议，你可以就将其看成一个mysql 服务器。mysql官方团队为不同语言提供了不同的客户端驱动，如java语言的mysql-connector-java，python语言的mysql-connector-python等等。因此不同语言的开发者都可以使用mysql官方提供的对应的驱动来与这个代理服务器建通信。
缺点：实现复杂。因为代理服务器需要实现mysql服务端的通信协议，因此实现难度较大。
数据源代理
目前的实现方案有：阿里巴巴开源的tddl，大众点评开源的zebra，当当网开源的sharding-jdbc。
优点：更加轻量，可以与任何orm框架整合。这种方案不需要实现mysql的通信协议，因为底层管理的普通数据源，可以直接通过mysql-connector-java驱动与mysql服务器进行通信，因此实现相对简单。
缺点：仅支持某一种语言。例如tddl、zebra、sharding-jdbc都是使用java语言开发，因此对于使用其他语言的用户，就无法使用这些中间件。版本升级困难，因为应用使用数据源代理就是引入一个jar包的依赖，在有多个应用都对某个版本的jar包产生依赖时，一旦这个版本有bug，所有的应用都需要升级。而数据库代理升级则相对容易，因为服务是单独部署的，只要升级这个代理服务器，所有连接到这个代理的应用自然也就相当于都升级了。
ORM框架代理
目前有hibernate提供的hibernate-shards，也可以通过mybatis插件的方式编写。相对于前面两种方案，这种方案可以说是只有缺点，没有优点。
4 Zebra的设计方式
zebra采用客户端代理的方式来实现读写分离和分库分表的功能，需要引入zebra-client的相关依赖。
因为是Java语言的客户端代理，所以基本上按照Java中的JDBC协议去实现的代理。
GroupDataSource：用于读写分离，请参考：Zebra读写分离接入指南
ShardDataSource：用于分库分表，接入请参考：Zebra分库分表接入指南
1 读写分离介绍
在单台mysql实例的情况下，所有的读写操作都集中在这一个实例上。当读压力太大，单台mysql实例扛不住时，此时DBA一般会将数据库配置成集群，一个master(主库)，多个slave(从库)，master将数据通过binlog的方式同步给slave，可以将slave节点的数据理解为master节点数据的全量备份。关于如何配置mysql主从同步，可以参考mysql官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/replication.html
从应用的角度来说，需要对读(select、show、explain等)、写(insert、update、delete等)操作进行区分。如果是写操作，就走主库，主库会将数据同步给从库；之后有读操作，就走从库，从多个slave中选择一个，查询数据。上述流程如下图所示：
2 读写分离优点
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避免单点故障。
- 负载均衡，读能力水平扩展。通过配置多个slave节点，可以有效的避免过大的访问量对单个库造成的压力。
3 读写分离挑战
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对sql类型进行判断。如果是select等读请求，就走从库，如果是insert、update、delete等写请求，就走主库。
- 主从数据同步延迟问题。因为数据是从master节点通过网络同步给多个slave节点，因此必然存在延迟。因此有可能出现我们在master节点中已经插入了数据，但是从slave节点却读取不到的问题。对于一些强一致性的业务场景，要求插入后必须能读取到，因此对于这种情况，我们需要提供一种方式，让读请求也可以走主库，而主库上的数据必然是最新的。
- 事务问题。如果一个事务中同时包含了读请求(如select)和写请求(如insert)，如果读请求走从库，写请求走主库，由于跨了多个库，那么jdbc本地事务已经无法控制，属于分布式事务的范畴。而分布式事务非常复杂且效率较低。因此对于读写分离，目前主流的做法是，事务中的所有sql统一都走主库，由于只涉及到一个库，jdbc本地事务就可以搞定。
- 高可用问题。主要包括：
- 新增slave节点：如果新增slave节点，应用应该感知到，可以将读请求转发到新的slave节点上。
- slave宕机或下线：如果其中某个slave节点挂了/或者下线了，应该对其进行隔离，那么之后的读请求，应用将其转发到正常工作的slave节点上。
- master宕机：需要进行主从切换，将其中某个slave提升为master，应用之后将写操作转到新的master节点上。
4 zebra与读写分离
zebra提供了GroupDataSource来完成读写分离功能，解决了上述所有问题，且对业务方透明。开发人员可以像操作单个库那样，去访问mysql数据库集群，底层细节完全由zebra屏蔽。GroupDataSource还额外提供了就近路由、限流等多种功能。
关于读写分离功能接入，请参考：https://github.com/Meituan-Dianping/Zebra/wiki/Zebra%E8%AF%BB%E5%86%99%E5%88%86%E7%A6%BB%E6%8E%A5%E5%85%A5
Zebra分库分表介绍
1 分库分表介绍
读写分离，主要是为了数据库读能力的水平扩展(参考：Zebra读写分离介绍)
一旦业务表中的数据量大了，从维护和性能角度来看，无论是任何的 CRUD 操作，对于数据库而言都是一件极其耗费资源的事情。即便设置了索引， 仍然无法掩盖因为数据量过大从而导致的数据库性能下降的事实 ，这个时候就该对数据库进行 水平分区 （sharding，即分库分表 ），将原本一张表维护的海量数据分配给 N 个子表进行存储和维护。
水平分表从具体实现上又可以分为3种：只分表、只分库、分库分表，下图展示了这三种情况：
只分表：将db库中的user表拆分为2个分表，user_0和user_1，这两个表还位于同一个库中。
只分库：将db库拆分为db_0和db_1两个库，同时在db_0和db_1库中各自新建一个user表，db_0.user表和db_1.user表中各自只存原来的db.user表中的部分数据。
分库分表：将db库拆分为db_0和db_1两个库，db_0中包含user_0、user_1两个分表，db_1中包含user_2、user_3两个分表。
下图演示了在分库分表的情况下，数据是如何拆分的：假设db库的user表中原来有4000W条数据，现在将db库拆分为2个分库db_0和db_1，user表拆分为user_0、user_1、user_2、user_3四个分表，每个分表存储1000W条数据。
2 分库分表优点
分库的好处： 降低单台机器的负载压力，提升写入性能
分表的好处： 提高数据操作的效率。举个例子说明，比如user表中现在有4000w条数据，此时我们需要在这个表中增加（insert）一条新的数据，insert完毕后，数据库会针对这张表重新建立索引，4000w行数据建立索引的系统开销还是不容忽视的。但是反过来，假如我们将这个表分成4 个table呢，从user_0一直到user_3，4000w行数据平均下来，每个子表里边就只有1000W行数据，这时候我们向一张 只有1000W行数据的table中insert数据后建立索引的时间就会下降，从而提高DB的运行时效率，提高了DB的并发量。除了提高写的效率，更重要的是提高读的效率，提高查询的性能。当然分表的好处还不止这些，还有诸如写操作的锁操作等，都会带来很多显然的好处。
3 Zebra与分库分表
zebra提供了ShardDataSource来完成分库分表功能，主要解决的是分库分表的基本增删改查问题。
关于分库分表功能接入，请参考：Zebra分库分表接入指南
https://github.com/Meituan-Dianping/Zebra/wiki/Zebra%E5%88%86%E5%BA%93%E5%88%86%E8%A1%A8%E6%8E%A5%E5%85%A5
Mysql 高可用架构 https://blog.csdn.net/qq_23864697/article/details/79465772