关于mysql:SpringBoot来实现MySQL读写分离技术

前言

首先思考一个问题: 在高并发的场景中, 对于数据库都有哪些优化的伎俩？罕用的有以下的实现办法: 读写拆散、加缓存、主从架构集群、分库分表等，在互联网利用中, 大部分都是读多写少的场景, 设置两个库, 主库和读库。

主库的职能是负责写, 从库次要是负责读, 能够建设读库集群, 通过读写职能在数据源上的隔离达到缩小读写抵触、释压数据库负载、爱护数据库的目标。在理论的应用中, 但凡波及到写的局部间接切换到主库，读的局部间接切换到读库，这就是典型的读写拆散技术。本篇博文将聚焦读写拆散, 探讨如何实现它。

目录

一: 主从数据源的配置
二: 数据源路由的配置
三：数据源上下文环境
四：切换注解和 Aop 配置
五：用法以及测试
六：总结

主从同步的局限性：这里分为主数据库和从数据库, 主数据库和从数据库放弃数据库构造的统一, 主库负责写, 当写入数据的时候, 会主动同步数据到从数据库；从数据库负责读, 当读申请来的时候, 间接从读库读取数据, 主数据库会主动进行数据复制到从数据库中。不过本篇博客不介绍这部分配置的常识, 因为它更偏运维工作一点。

这里波及到一个问题: 主从复制的提早问题, 当写入到主数据库的过程中, 忽然来了一个读申请, 而此时数据还没有齐全同步, 就会呈现读申请的数据读不到或者读出的数据比原始值少的状况。具体的解决办法最简略的就是将读申请临时指向主库, 然而同时也失去了主从拆散的局部意义。也就是说在严格意义上的数据一致性场景中, 读写拆散并非是齐全适宜的, 留神更新的时效性是读写拆散应用的毛病。

好了, 这部分只是理解, 接下来咱们看下具体如何通过 java 代码来实现读写拆散:

该我的项目须要引入如下依赖：springBoot、spring-aop、spring-jdbc、aspectjweaver 等

一: 主从数据源的配置

咱们须要配置主从数据库, 主从数据库的配置个别都是写在配置文件外面。通过 @ConfigurationProperties 注解, 能够将配置文件 (个别命名为:application.Properties) 里的属性映射到具体的类属性上, 从而读取到写入的值注入到具体的代码配置中, 依照习惯大于约定的准则, 主库咱们都是注为 master, 从库注为 slave。

本我的项目采纳了阿里的 druid 数据库连接池, 应用 build 建造者模式创立 DataSource 对象,DataSource 就是代码层面形象进去的数据源, 接着须要配置 sessionFactory、sqlTemplate、事务管理器等

/**
 * 主从配置
 *
 * @author wyq
 */
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.wyq.mysqlreadwriteseparate.mapper", sqlSessionTemplateRef = "sqlTemplate")
public class DataSourceConfig {

    /**
     * 主库
     */
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
    public DataSource master() {return DruidDataSourceBuilder.create().build();}

    /**
     * 从库
     */
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
    public DataSource slaver() {return DruidDataSourceBuilder.create().build();}


    /**
     * 实例化数据源路由
     */
    @Bean
    public DataSourceRouter dynamicDB(@Qualifier("master") DataSource masterDataSource,
                                      @Autowired(required = false) @Qualifier("slaver") DataSource slaveDataSource) {DataSourceRouter dynamicDataSource = new DataSourceRouter();
        Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>();
        targetDataSources.put(DataSourceEnum.MASTER.getDataSourceName(), masterDataSource);
        if (slaveDataSource != null) {targetDataSources.put(DataSourceEnum.SLAVE.getDataSourceName(), slaveDataSource);
        }
        dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource);
        return dynamicDataSource;
    }


    /**
     * 配置 sessionFactory
     * @param dynamicDataSource
     * @return
     * @throws Exception
     */
    @Bean
    public SqlSessionFactory sessionFactory(@Qualifier("dynamicDB") DataSource dynamicDataSource) throws Exception {SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
        bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath*:mapper/*Mapper.xml"));
        bean.setDataSource(dynamicDataSource);
        return bean.getObject();}


    /**
     * 创立 sqlTemplate
     * @param sqlSessionFactory
     * @return
     */
    @Bean
    public SqlSessionTemplate sqlTemplate(@Qualifier("sessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }


    /**
     * 事务配置
     *
     * @param dynamicDataSource
     * @return
     */
    @Bean(name = "dataSourceTx")
    public DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager(@Qualifier("dynamicDB") DataSource dynamicDataSource) {DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = new DataSourceTransactionManager();
        dataSourceTransactionManager.setDataSource(dynamicDataSource);
        return dataSourceTransactionManager;
    }
}

二: 数据源路由的配置

路由在主从拆散是十分重要的, 根本是读写切换的外围。Spring 提供了 AbstractRoutingDataSource 依据用户定义的规定抉择以后的数据源，作用就是在执行查问之前，设置应用的数据源, 实现动静路由的数据源，在每次数据库查问操作前执行它的形象办法 determineCurrentLookupKey() 决定应用哪个数据源。

为了能有一个全局的数据源管理器, 此时咱们须要引入 DataSourceContextHolder 这个数据库上下文管理器, 能够了解为全局的变量, 随时可取(见上面具体介绍), 它的次要作用就是保留以后的数据源;

public class DataSourceRouter extends AbstractRoutingDataSource {

    /**
     * 最终的 determineCurrentLookupKey 返回的是从 DataSourceContextHolder 中拿到的, 因而在动静切换数据源的时候注解
     * 应该给 DataSourceContextHolder 设值
     *
     * @return
     */
    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {return DataSourceContextHolder.get();

    }
}

三：数据源上下文环境

数据源上下文保留器, 便于程序中能够随时取到以后的数据源, 它次要利用 ThreadLocal 封装, 因为 ThreadLocal 是线程隔离的, 人造具备线程平安的劣势。这里裸露了 set 和 get、clear 办法，set 办法用于赋值以后的数据源名,get 办法用于获取以后的数据源名称,clear 办法用于革除 ThreadLocal 中的内容, 因为 ThreadLocal 的 key 是 weakReference 是有内存透露危险的, 通过 remove 办法避免内存透露；

/**
 * 利用 ThreadLocal 封装的保留数据源上线的上下文 context
 */
public class DataSourceContextHolder {private static final ThreadLocal<String> context = new ThreadLocal<>();

    /**
     * 赋值
     *
     * @param datasourceType
     */
    public static void set(String datasourceType) {context.set(datasourceType);
    }

    /**
     * 获取值
     * @return
     */
    public static String get() {return context.get();
    }

    public static void clear() {context.remove();
    }
}

四：切换注解和 Aop 配置

首先咱们来定义一个 @DataSourceSwitcher 注解, 领有两个属性 ① 以后的数据源 ② 是否革除以后的数据源, 并且只能放在办法上,(不能够放在类上, 也没必要放在类上, 因为咱们在进行数据源切换的时候必定是办法操作), 该注解的次要作用就是进行数据源的切换, 在 dao 层进行操作数据库的时候, 能够在办法上注明示意的是以后应用哪个数据源;

@DataSourceSwitcher 注解的定义:

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
@Documented
public @interface DataSourceSwitcher {
    /**
     * 默认数据源
     * @return
     */
    DataSourceEnum value() default DataSourceEnum.MASTER;
    /**
     * 革除
     * @return
     */
    boolean clear() default true;}

DataSourceAop 配置

为了赋予 @DataSourceSwitcher 注解可能切换数据源的能力, 咱们须要应用 AOP, 而后应用 @Aroud 注解找到办法上有 @DataSourceSwitcher.class 的办法, 而后取注解上配置的数据源的值, 设置到 DataSourceContextHolder 中, 就实现了将以后办法上配置的数据源注入到全局作用域当中;

@Slf4j
@Aspect
@Order(value = 1)
@Component
public class DataSourceContextAop {@Around("@annotation(com.wyq.mysqlreadwriteseparate.annotation.DataSourceSwitcher)")
    public Object setDynamicDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
        boolean clear = false;
        try {Method method = this.getMethod(pjp);
            DataSourceSwitcher dataSourceSwitcher = method.getAnnotation(DataSourceSwitcher.class);
            clear = dataSourceSwitcher.clear();
            DataSourceContextHolder.set(dataSourceSwitcher.value().getDataSourceName());
            log.info("数据源切换至：{}", dataSourceSwitcher.value().getDataSourceName());
            return pjp.proceed();} finally {if (clear) {DataSourceContextHolder.clear();
            }

        }
    }

    private Method getMethod(JoinPoint pjp) {MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
        return signature.getMethod();}

}

五：用法以及测试

在配置好了读写拆散之后, 就能够在代码中应用了, 一般而言咱们应用在 service 层或者 dao 层, 在须要查问的办法上增加 @DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.SLAVE), 它示意该办法下所有的操作都走的是读库; 在须要 update 或者 insert 的时候应用 @DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.MASTER)示意接下来将会走写库。

其实还有一种更为主动的写法, 能够依据办法的前缀来配置 AOP 主动切换数据源, 比方 update、insert、fresh 等前缀的办法名一律主动设置为写库,select、get、query 等前缀的办法名一律配置为读库, 这是一种更为主动的配置写法。毛病就是办法名须要依照 aop 配置的严格来定义, 否则就会生效

@Service
public class OrderService {

    @Resource
    private OrderMapper orderMapper;


    /**
     * 读操作
     *
     * @param orderId
     * @return
     */
    @DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.SLAVE)
    public List<Order> getOrder(String orderId) {return orderMapper.listOrders(orderId);

    }

    /**
     * 写操作
     *
     * @param orderId
     * @return
     */
    @DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.MASTER)
    public List<Order> insertOrder(Long orderId) {Order order = new Order();
        order.setOrderId(orderId);
        return orderMapper.saveOrder(order);
    }
}

六：总结

下面是根本流程简图, 本篇博客介绍了如何实现数据库读写拆散, 留神读写拆散的外围点就是数据路由, 须要继承 AbstractRoutingDataSource, 复写它的 determineCurrentLookupKey 办法, 同时须要留神全局的上下文管理器 DataSourceContextHolder, 它是保留数据源上下文的次要类, 也是路由办法中寻找的数据源取值, 相当于数据源的中转站. 再联合 jdbc-Template 的底层去创立和治理数据源、事务等，咱们的数据库读写拆散就完满实现了。

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