数据库中间件主流设计
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。
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。
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。
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