Amoeba for MySQL 位于Client、Database Server(s)之间，具有负载均衡、高可用性、sql过滤、可承受高并发、读写分离、Query Route（解析sql query语句，并且根据条件与预先设定的规则，请求到指定的目标数据库。可并发请求多台数据库合并结果）、对客户端透明，能降低数据切分带来的复杂多数据库结构、数据切分规则给应用带来的影响。适用mysql 4.1或者以上版本（mysql 协议版本：10）暂时不支持事务、DDL语句目前只会分配给默认的数据库执行，运行环境至少需要运行 mysql 4.1以上服务, Java 1.5或以上版本。
Amoeba与mysql proxy存在一些区别。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 需要自己写一个LUA脚本，目前mysql proxy没有现成的比较好的lua脚本。amoeba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： serverM （主库，接收写操作）
slaves：serverA、serverB、serverC（3个辅库，只读操作）
amoeba提供读写分离pool相关配置，可配置serverA、serverB、serverC形成一个虚拟的virtualSlave,该配置提供LB,failover/failbackup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">serverA,serverB,serverC</property>
</poolConfig>
</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">serverA,serverB,serverC</property>
</poolConfig>
</dbServer>
如果不启用数据切分功能，那么只需要配置QueryRouter属性
wirtePool=serverM
readPool=virtualSlave
<queryRouter>
<className>com.meidusa.amoeba.mysql.parser.MysqlQueryRouter</className>
<property name="LRUMapSize">1500</property>
<property name="defaultPool">serverM</property>
<property name="writePool">serverM</property>
<property name="readPool">virtualSlave</property>
<property name="needParse">true</property>
</queryRouter>
<queryRouter>
<className>com.meidusa.amoeba.mysql.parser.MysqlQueryRouter</className>
<property name="LRUMapSize">1500</property>
<property name="defaultPool">serverM</property>
<property name="writePool">serverM</property>
<property name="readPool">virtualSlave</property>
<property name="needParse">true</property>
</queryRouter>
client发送过来的update/insert/delete语句被发送到wirtePool，将select语句发送到readPool机器执行。
二、数据切分方面：
这方面amoeba显然也很容易，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内部解析协议时间。
中文文档地址： http://amoeba.sourceforge.net/amoeba.pdf
amoeba 未来发展方向： http://amoeba.sourceforge.net/amoeba-big-picture.pdf
文件下载： http://www.sourceforge.net/projects/amoeba
amoeba 开发者博客: http://amoeba.meidusa.com