基于MySQL Router可以实现高可用，读写分离，负载均衡之类的，MySQL Router可以说是非常轻量级的一个中间件了。
看了一下MySQL Router的原理，其实并不复杂，原理也并不难理解，其实就是一个类似于VIP的代理功能，其中一个MySQL Router有两个端口号，分别是对读和写的转发。
至于选择哪个端口号，需要在申请连接的时候自定义选择，换句话说就是在生成连接字符串的时候，要指明是读操作还是写操作，然后由MySQL Router转发到具体的服务器上。
引用这里的话说就是：
一般来说，通过不同端口实现读/写分离，并非好方法，最大的原因是需要在应用程序代码中指定这些连接端口。
但是，MySQL Router只能通过这种方式实现读写分离，所以MySQL Router拿来当玩具玩玩就好。其原理参考下图，相关安装配置等非常简单。
其实暂不论“MySQL Router拿来当玩具玩玩就好”，类似需要自己指定端口（或者说指定读写）来实现读写分离这种方式，自己完全可以实现，又何必用一个中间件呢？
对于MySQL Router来说，它自己本身又是单点的，还要考虑Router自身的高可用（解决了一个问题的同时又引入一个问题）。
很早之前就在想，可不可以尝试不借助中间件，也就无需关注中间件自身的高可用，自己实现读写分离呢？
对于最简单的master-salve复制的集群方式的读写分离，
可以集群中的不同节点指定不同的优先级，把master服务器的优先级指定到最高，其余两个指定成一个较低的优先级
对于应用程序发起的请求，需要指明是读还是写，如果是写操作，就指定到master上执行，如果是读操作，就随机地指向slave操作，完全可以在连接层就实现类似于MySQL Router的功能。
其实非常简单，花不了多久就可以实现类似这么一个功能，在连接层实现读写分离，高可用，负载均衡，demo一个代码实现。
如下简单从数据库连接层实现了读写分离以及负载均衡。
1，写请求指向连接字符串中最高优先级的master，如果指定的最高优先级实例不可用，这里假如是实现了故障转移，依次寻找次优先级的实例
2，slave复制master的数据，读请求随机指向不同的slave，一旦某个slave不可用，继续寻找其他的slave
3，维护一个连接池，连接一律从连接池中获取。
故障转移可以独立实现，不需要在连接层做，连接层也不是做故障转移的。这样一旦发生故障，只要实现了故障转移，应用程序端可以不用做任何修改。
# -*- coding: utf-8 -*-
import pymysql
import random
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
import socket class MySQLRouter: operation = None
conn_list = [] def __init__(self, *args, **kwargs):
for k, v in kwargs.items():
setattr(self, k, v) # 探测实例端口号
@staticmethod
def get_mysqlservice_status(host,port):
mysql_stat = None
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
result = s.connect_ex((host, int(port)))
# port os open
if (result == 0):
mysql_stat = 1
return mysql_stat def get_connection(self):
if not conn_list:
raise("no config error") conn = None
current_conn = None
# 依据节点优先级排序
self.conn_list.sort(key=lambda k: (k.get('priority', 0)))
#写或者未定义请求，一律指向高优先级的服务器，可读写
if(self.operation.lower() == "write") or not self.operation:
for conn in conn_list:
# 如果最高优先级的主节点不可达，这里假设成功实现了故障转移，继续找次优先级的实例。
if self.get_mysqlservice_status(conn["host"], conn["port"]):
current_conn = conn
break
else:
continue
#读请求随机指向不同的slave
elif(self.operation.lower() == "read"):
#随机获取除了最该优先级节点之外的节点
conn_read_list = conn_list[1:len(conn_list)]
random.shuffle(conn_read_list)
for conn in conn_read_list:
#如果不可达，继续寻找其他除了主节点之外的节点
if self.get_mysqlservice_status(conn["host"], conn["port"]):
current_conn = conn
break
else:
continue
try:
#从连接池中获取当前连接
if (current_conn):
pool = PooledDB(pymysql,20, host=current_conn["host"], port=current_conn["port"], user=current_conn["user"], password=current_conn["password"],db=current_conn["database"])
conn = pool.connection()
except:
raise if not conn:
raise("create connection error") return conn; if __name__ == '__main__': #定义三个实例
conn_1 = {'host': '127.0.0.1', 'port': 3306, 'user': 'root', 'password': 'root',"database":"db01","priority":100}
conn_2 = {'host': '127.0.0.1', 'port': 3307, 'user': 'root', 'password': 'root',"database":"db01","priority":200}
conn_3 = {'host': '127.0.0.1', 'port': 3308, 'user': 'root', 'password': 'root',"database":"db01","priority":300} conn_list = []
conn_list.append(conn_1)
conn_list.append(conn_2)
conn_list.append(conn_3) print("####execute update on master####")
myrouter = MySQLRouter(conn_list=conn_list, operation="write")
conn = myrouter.get_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("update t01 set update_date = now() where id = 1")
conn.commit()
cursor.close()
conn.close() print("####loop execute read on slave,query result####")
#循环读，判断读指向哪个节点。
for loop in range(10):
myrouter = MySQLRouter(conn_list = conn_list,operation = "read")
conn = myrouter.get_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT id,cast(update_date as char), CONCAT('instance port is: ', CAST( @@PORT AS CHAR)) AS port FROM t01;")
result = cursor.fetchone()
print(result)
cursor.close()
conn.close()
这里用过服务器的一个优先级，将写请求指向最高优先级的master服务器，读请求随机指向非最高优先级的slave，
对于更新请求，都在master上执行，slave复制了master的数据，每次读到的数据都不一样，并且每次都请求的执行，基本上都随机地指向了两台slave服务器
通过查询返回一个端口号，来判断读请求是否平均分散到了不通的slave端。
与“MySQL Router拿来当玩具玩玩就好”相比，这里的实现一样low，因为对数据的请求需要请求明确指定是读还是写。
不过，对于自动读写分离，无非是一个SQL语句执行的是的读或写判断问题，并非难事，这个需要解析请求的SQL是读的还是写的问题。
某些数据库中间件可以实现自动的读写分离，但是要明白，对于那些支持自动读写分离的中间件，往往是要受到一定的约束的，比如不能用存储过程什么的，为什么呢？
还是上面提到的SQL解析的问题，因为一旦使用了存储过程，无法解析出来这个SQL到底是执行的是读还是写，最起码不是太直接。
对于SQL读写的判断，也就是维护一个读或者写的枚举正则表达式，非读即写，只是要格外关注这个读写的判断的效率问题。