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应该是通过ndb的cluster来实现啊，你只需在网上找mysql cluster的资料就可以知道了。在mysql官方网站上可以下载到，如《mysql cluster维护手册.docx》等
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以前参加过一个库存系统，由于其业务复杂性，搞了很多个应用来支撑。这样的话一份库存数据就有可能同时有多个应用来修改库存数据。
比如说，有定时任务域xx.cron，和SystemA域和SystemB域这几个JAVA应用，可能同时修改同一份库存数据。如果不做协调的话，就会有脏数据出现。
对于跨JAVA进程的线程协调，可以借助外部环境，例如DB或者Redis。下文介绍一下如何使用DB来实现分布式锁。
本文设计的分布式锁的交互方式如下：
在使用synchronized关键字的时候，必须指定一个锁对象。
进程内的线程可以基于obj来实现同步。obj在这里可以理解为一个锁对象。如果线程要进入synchronized代码块里，必须先持有obj对象上的锁。这种锁是JAVA里面的内置锁，创建的过程是线程安全的。那么借助DB，如何保证创建锁的过程是线程安全的呢？
可以利用DB中的UNIQUE KEY特性，一旦出现了重复的key，由于UNIQUE KEY的唯一性，会抛出异常的。在JAVA里面，是 SQLIntegrityConstraintViolationException 异常。
transaction_id是事务Id，比如说，可以用
来组装一个transaction_id，表示某仓库某销售模式下的某个条码资源。不同条码，当然就有不同的transaction_id。如果有两个应用，拿着相同的transaction_id来创建锁资源的时候，只能有一个应用创建成功。
在写操作频繁的业务系统中，通常会进行分库，以降低单数据库写入的压力，并提高写操作的吞吐量。如果使用了分库，那么业务数据自然也都分配到各个数据库上了。
在这种水平切分的多数据库上使用DB分布式锁，可以自定义一个DataSouce列表。并暴露一个 getConnection(String transactionId) 方法，按照transactionId找到对应的Connection。
实现代码如下：
首先编写一个initDataSourceList方法，并利用Spring的PostConstruct注解初始化一个DataSource 列表。相关的DB配置从db.properties读取。
DataSource使用阿里的DruidDataSource。
接着最重要的一个实现getConnection(String transactionId)方法。实现原理很简单，获取transactionId的hashcode，并对DataSource的长度取模即可。
连接池列表设计好后，就可以实现往distributed_lock表插入数据了。
接下来利用DB的 select for update 特性来锁住线程。当多个线程根据相同的transactionId并发同时操作 select for update 的时候，只有一个线程能成功，其他线程都block住，直到 select for update 成功的线程使用commit操作后，block住的所有线程的其中一个线程才能开始干活。
我们在上面的DistributedLock类中创建一个lock方法。
当线程执行完任务后，必须手动的执行解锁操作，之前被锁住的线程才能继续干活。在我们上面的实现中，其实就是获取到当时 select for update 成功的线程对应的Connection，并实行commit操作即可。
那么如何获取到呢？我们可以利用ThreadLocal。首先在DistributedLock类中定义
每次调用lock方法的时候，把Connection放置到ThreadLocal里面。我们修改lock方法。
这样子，当获取到Connection后，将其设置到ThreadLocal中，如果lock方法出现异常，则将其从ThreadLocal中移除掉。
有了这几步后，我们可以来实现解锁操作了。我们在DistributedLock添加一个unlock方法。
毕竟是利用DB来实现分布式锁，对DB还是造成一定的压力。当时考虑使用DB做分布式的一个重要原因是，我们的应用是后端应用，平时流量不大的，反而关键的是要保证库存数据的正确性。对于像前端库存系统，比如添加购物车占用库存等操作，最好别使用DB来实现分布式锁了。
如果想锁住多份数据该怎么实现？比如说，某个库存操作，既要修改物理库存，又要修改虚拟库存，想锁住物理库存的同时，又锁住虚拟库存。其实也不是很难，参考lock方法，写一个multiLock方法，提供多个transactionId的入参，for循环处理就可以了。这个后续有时间再补上。
"可以采用开源的MyCat解决方案，优点是免费，缺点是出现问题可能要自己解决或者去社区寻找解决方案；
也可以采用北京万里开源软件有限公司的集群解决方案，后端使用开源的MySQL存储数据，优点是有任何问题他们都可以帮忙解决，而且不用担心系统后续的扩展、集群高可用等情况，他们的工程师还开发过MySQL核心代码，找他们可以睡个安稳觉，缺点是不免费，他们还有自己的国产数据库GreatDB，100%兼容MySQL。
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1、主要解决针对大型网站架构中持久化部分中，大量数据存储以及高并发访问所带来是数据读写问题。分布式是将一个业务拆分为多个子业务，部署在不同的服务器上。集群是同一个业务，部署在多个服务器上。
2、着重对数据切分做了细致丰富的讲解，从数据切分的原理出发，一步一步深入理解数据的切分，通过深入理解各种切分策略来设计和优化我们的系统。这部分中我们还用到了数据库中间件和客户端组件来进行数据的切分，让广大网友能够对数据的切分从理论到实战都会有一个质的飞跃。
通过分布式+集群的方式来提高io的吞吐量，以及数据库的主从复制，主主复制，负载均衡，高可用，分库分表以及数据库中间件的使用。
1、amoeba相当于一个SQL请求的路由器，目的是为负载均衡、读写分离、高可用性提供机制，而不是完全实现它们。用户需要结合使用MySQL的Replication等机制来实现副本同步等功能。amoeba对底层数据库连接管理和路由实现也采用了可插拨的机制，第三方可以开发更高级的策略类来替代作者的实现。这个程序总体上比较符合KISS的思想。
2、由上一条，建议使用MySQL的Replication机制建立Master-Slave来做副本。我一开始理解有误，使用了amoeba的virtual DB（负载均衡pool）做writePool，结果使得本应插入同一个表中的数据被拆分地写入了不同的物理数据库中。这样自然与副本的语义不符了。
3、amoeba已经实现了数据的垂直切分与水平切分。水平切分方面，粒度是行。使用SQLJEP语句可以设计出复杂的切分规则，个人认为是比较强大的。垂直切分的粒度是表，可以把针对不同表的请求发送到不同的节点上执行，但不能以列作为分片粒度。从作者的说法看，amoeba不做SQL解析和重写。在目前的机制下似乎是难以实现同一个表不同的列在不同节点上的分布。不过对开发人员来说，设计良好的表结构应该可以实现简单的基于关系属性的负载均衡的。
MySQL做分布式需要通过ndb的Cluster来实现。MySQLCluster是MySQL适合于分布式计算环境的高实用、高冗余版本。 实现的步骤比较复杂，百度云案例:《MySQLCluster(MySQL集群)分布式》 下载地址: