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RHEL5.5下MySQL Proxy 安装

(一)版本:

1.操作系统:  RHEL5.5
2.mysql-proxy-0.8.1-linux-rhel5-x86-64bit.tar.gz 



(二)安装

1. 将mysql-proxy-0.8.1-linux-rhel5-x86-64bit.tar.gz 直接解压缩。 

(注释:没有下载源码自行编译,原因:太麻烦了。0.8.1版本需要pkg-config,glib2,等等,系统自带的版本都太低了, 重新编译这些包,很麻烦)

2. 添加环境变量:

#vi /etc/profile

文件末尾添加

PATH=”/usr/local/mysql-proxy-0.8.1/bin:$PATH”

然后保存

#source /etc/profile

3.新增配置文件:

  #vi /etc/my-proxy.cnf

内容:

[mysql-proxy]
daemon=true –运行方式
keepalive=true –进程异常退出后,自动重启

user=mysql –mysql-proxy 运行的用户
admin-address=192.168.128.130:4041 –管理地址及端口
proxy-address=192.168.128.130:4040 –后端服务器访问地址及端口
admin-username=admin –访问管理用户名
admin-password=123456 –访问管理密码
admin-lua-script=/usr/local/mysql-proxy-0.8.1/share/doc/mysql-proxy/admin-sql.lua –管理lua脚本
proxy-read-only-backend-addresses=192.168.128.140:3306,192.168.128.141:3306 –只读服务器(slave)
proxy-backend-addresses=192.168.128.130:3306 –后端读写服务器(master)
proxy-lua-script=/usr/local/mysql-proxy-0.8.1/share/doc/mysql-proxy/rw-splitting.lua –读写分离脚本

log-file=/usr/local/mysql-proxy-0.8.1/log/my-proxy.log –日志文件位置
log-level=debug –日志等级



#同样,可以将上述配置文件的内容,全部写到启动命令行中,如:

#mysql-proxy
daemon=true

keepalive=true
 
user=mysql
admin-address=192.168.128.130:4041

proxy-address=192.168.128.130:4040

admin-username=admin

admin-password=123456

admin-lua-script=/usr/local/mysql-proxy-0.8.1/share/doc/mysql-proxy/admin-sql.lua

proxy-read-only-backend-addresses=192.168.128.140:3306

proxy-read-only-backend-addresses=
192.168.128.141:3306
proxy-backend-addresses=192.168.128.130:3306

proxy-lua-script=/usr/local/mysql-proxy-0.8.1/share/doc/mysql-proxy/rw-splitting.lua
log-file=/usr/local/mysql-proxy-0.8.1/log/my-proxy.log log-level=debug


4.mysql-proxy –help-all –查看所有的帮助命令

5.启动mysql-proxy
#mysql-proxy –defaults-file=/etc/my-proxy.cnf
关闭mysql-proxy
#killall -9 mysql-proxy

通过proxy连接数据库
#mysql -h 192.168.128.130 -u xxx -pxxx -P4040

6.测试
表结构:create table mytest (id int,name varchar(30),address varchar(30),job varchar(30));
插入数据库:使用随机生成的字符串,插入10万条
结果:通过proxy,耗时: 41.5310630798秒
直接mysql,耗时: 33.9793388844

差别不是很明显,不知道是不是数据量不够大的原因。

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