简介: 什么是主从复制,如何实现读写拆散,看这篇你就懂了!
思维导图
文章已收录到我的Github精选,欢送Star:https://github.com/yehongzhi/learningSummary
前言
在很多我的项目,特地是互联网我的项目,在应用MySQL时都会采纳主从复制、读写拆散的架构。
为什么要采纳主从复制读写拆散的架构?如何实现?有什么毛病?让咱们带着这些问题开始这段学习之旅吧!
为什么应用主从复制、读写拆散
主从复制、读写拆散个别是一起应用的。目标很简略,就是为了进步数据库的并发性能。你想,假如是单机,读写都在一台MySQL下面实现,性能必定不高。如果有三台MySQL,一台mater只负责写操作,两台salve只负责读操作,性能不就能大大提高了吗?
所以主从复制、读写拆散就是为了数据库能反对更大的并发。
随着业务量的扩大、如果是单机部署的MySQL,会导致I/O频率过高。采纳主从复制、读写拆散能够进步数据库的可用性。
主从复制的原理
①当Master节点进行insert、update、delete操作时,会按程序写入到binlog中。
②salve从库连贯master主库,Master有多少个slave就会创立多少个binlog dump线程。
③当Master节点的binlog发生变化时,binlog dump 线程会告诉所有的salve节点,并将相应的binlog内容推送给slave节点。
④I/O线程接管到 binlog 内容后,将内容写入到本地的 relay-log。
⑤SQL线程读取I/O线程写入的relay-log,并且依据 relay-log 的内容对从数据库做对应的操作。
如何实现主从复制
我这里用三台虚拟机(Linux)演示,IP别离是104(Master),106(Slave),107(Slave)。
预期的成果是一主二从,如下图所示:
Master配置
应用命令行进入mysql:
mysql -u root -p
接着输出root用户的明码(明码遗记的话就网上查一下重置明码吧~),而后创立用户:
//192.168.0.106是slave从机的IPGRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'root'@'192.168.0.106' identified by 'Java@1234';//192.168.0.107是slave从机的IPGRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'root'@'192.168.0.107' identified by 'Java@1234';//刷新零碎权限表的配置FLUSH PRIVILEGES;
创立的这两个用户在配置slave从机时要用到。
接下来在找到mysql的配置文件/etc/my.cnf,减少以下配置:
# 开启binloglog-bin=mysql-binserver-id=104# 须要同步的数据库,如果不配置则同步全副数据库binlog-do-db=test_db# binlog日志保留的天数,革除超过10天的日志# 避免日志文件过大,导致磁盘空间有余expire-logs-days=10
配置实现后,重启mysql:
service mysql restart
能够通过命令行show master status\G;
查看以后binlog日志的信息(前面有用):
Slave配置
Slave配置绝对简略一点。从机必定也是一台MySQL服务器,所以和Master一样,找到/etc/my.cnf配置文件,减少以下配置:
# 不要和其余mysql服务id反复即可server-id=106
接着应用命令行登录到mysql服务器:
mysql -u root -p
而后输出明码登录进去。
进入到mysql后,再输出以下命令:
CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='192.168.0.104',//主机IPMASTER_USER='root',//之前创立的用户账号MASTER_PASSWORD='Java@1234',//之前创立的用户明码MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',//master主机的binlog日志名称MASTER_LOG_POS=862,//binlog日志偏移量master_port=3306;//端口
还没完,设置完之后须要启动:
# 启动slave服务start slave;
启动完之后怎么校验是否启动胜利呢?应用以下命令:
show slave status\G;
能够看到如下信息(摘取局部要害信息):
*************************** 1. row *************************** Slave_IO_State: Waiting for master to send event Master_Host: 192.168.0.104 Master_User: root Master_Port: 3306 Connect_Retry: 60 Master_Log_File: mysql-bin.000001 Read_Master_Log_Pos: 619 Relay_Log_File: mysqld-relay-bin.000001 Relay_Log_Pos: 782 Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000001 //binlog日志文件名称 Slave_IO_Running: Yes //Slave_IO线程、SQL线程都在运行 Slave_SQL_Running: Yes Master_Server_Id: 104 //master主机的服务id Master_UUID: 0ab6b3a6-e21d-11ea-aaa3-080027f8d623 Master_Info_File: /var/lib/mysql/master.info SQL_Delay: 0 SQL_Remaining_Delay: NULL Slave_SQL_Running_State: Slave has read all relay log; waiting for the slave I/O thread to update it Master_Retry_Count: 86400 Auto_Position: 0
另一台slave从机配置一样,不再赘述。
测试主从复制
在master主机执行sql:
CREATE TABLE `tb_commodity_info` ( `id` varchar(32) NOT NULL, `commodity_name` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称', `commodity_price` varchar(36) DEFAULT '0' COMMENT '商品价格', `number` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '商品数量', `description` varchar(2048) DEFAULT '' COMMENT '商品形容', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品信息表';
接着咱们能够看到两台slave从机同步也创立了商品信息表:
主从复制就实现了!java技术爱好者有点货色哦~
读写拆散
主从复制实现后,咱们还须要实现读写拆散,master负责写入数据,两台slave负责读取数据。怎么实现呢?
实现的形式有很多,以前我公司是采纳AOP的形式,通过办法名判断,办法名中有get、select、query结尾的则连贯slave,其余的则连贯master数据库。
然而通过AOP的形式实现起来代码有点繁琐,有没有什么现成的框架呢,答案是有的。
Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由 JDBC、Proxy两局部组成。
ShardingSphere-JDBC定位为轻量级 Java 框架,在 Java 的 JDBC 层提供的额定服务。 它应用客户端直连数据库,以 jar 包模式提供服务,无需额定部署和依赖,可了解为增强版的 JDBC 驱动,齐全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。
读写拆散就能够应用ShardingSphere-JDBC实现。
上面演示一下SpringBoot+Mybatis+Mybatis-plus+druid+ShardingSphere-JDBC代码实现。
我的项目配置
版本阐明:
SpringBoot:2.0.1.RELEASEdruid:1.1.22mybatis-spring-boot-starter:1.3.2mybatis-plus-boot-starter:3.0.7sharding-jdbc-spring-boot-starter:4.1.1
增加sharding-jdbc的maven配置:
<dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>4.1.1</version></dependency>
而后在application.yml增加配置:
# 这是应用druid连接池的配置,其余的连接池配置可能有所不同spring: shardingsphere: datasource: names: master,slave0,slave1 master: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://192.168.0.108:3306/test_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT username: yehongzhi password: YHZ@1234 slave0: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://192.168.0.109:3306/test_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT username: yehongzhi password: YHZ@1234 slave1: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://192.168.0.110:3306/test_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT username: yehongzhi password: YHZ@1234 props: sql.show: true masterslave: load-balance-algorithm-type: round_robin sharding: master-slave-rules: master: master-data-source-name: master slave-data-source-names: slave0,slave1
sharding.master-slave-rules是表明主库和从库,肯定不要写错,否则写入数据到从库,就会导致无奈同步。
load-balance-algorithm-type是路由策略,round_robin示意轮询策略。
启动我的项目,能够看到以下信息,代表配置胜利:
编写Controller接口:
/** * 增加商品 * * @param commodityName 商品名称 * @param commodityPrice 商品价格 * @param description 商品价格 * @param number 商品数量 * @return boolean 是否增加胜利 * @author java技术爱好者 */ @PostMapping("/insert") public boolean insertCommodityInfo(@RequestParam(name = "commodityName") String commodityName, @RequestParam(name = "commodityPrice") String commodityPrice, @RequestParam(name = "description") String description, @RequestParam(name = "number") Integer number) throws Exception { return commodityInfoService.insertCommodityInfo(commodityName, commodityPrice, description, number); }
准备就绪,开始测试!
测试
关上POSTMAN,增加商品:
控制台能够看到如下信息:
查问数据的话则通过slave进行:
就是这么简略!
毛病
只管主从复制、读写拆散能很大水平保障MySQL服务的高可用和进步整体性能,然而问题也不少:
- 从机是通过binlog日志从master同步数据的,如果在网络提早的状况,从机就会呈现数据提早。那么就有可能呈现master写入数据后,slave读取数据不肯定能马上读出来。
可能有人会问,有没有事务问题呢?
实际上这个框架曾经想到了,咱们看回之前的那个截图,有一句话是这样的:
微信公众号已开启:【java技术爱好者】,没关注的同学记得关注哦~我是java技术爱好者,罗定的java精英,人称 【罗ja英】
保持原创,继续输入兼具广度和深度的技术文章。
下面所有例子的代码都上传Github了:
https://github.com/yehongzhi/mall