读写分离原来这么简单,一个小注解就够了
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目录
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前言
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环境部署
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开始项目
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目录结构
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建表
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主从数据源配置
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设置路由
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数据源的注解
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aop切换数据源
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最后
前言
相信有经验的同学都清楚,当db的读写量过高时,我们会备份一份或多份的从库用于做数据的读取,然后主库就主要承担写入的功能(也有读取需要,但压力不大),当db分好主从库后,我们还需要在项目实现自动连接主从库,达到读写分离的效果。实现读写分离并不困难,只要在数据库连接池手动控制好对应的db服务地址即可,但那样就会侵入业务代码,而且一个项目操作数据库的地方可能很多,如果都手动控制的话无疑会是很大的工作量,对此,我们有必要改造出一套方便的工具。
以Java语言来说,如今大部分的项目都是基于Spring Boot框架来搭建项目架构的,结合Spring本身自带的AOP工具,我们可以很容易就构建能实现读写分离效果的注解类,用注解的话可以达到对业务代码无入侵的效果,而且使用上也比较方便。
下面就简单带大家写个demo。
环境部署
数据库:MySql
库数量:2个,一主一从
关于mysql的主从环境部署网上有很多文章可以参考,这里不做介绍了。
开始项目
首先,毫无疑问,先开始搭建一个SpringBoot工程,然后在pom文件中引入如下依赖:
com.alibabadruid-spring-boot-starter1.1.10org.mybatis.spring.bootmybatis-spring-boot-starter1.3.2tk.mybatismapper-spring-boot-starter2.1.5mysqlmysql-connector-java8.0.16 org.springframework.bootspring-boot-starter-jdbcprovidedorg.springframework.bootspring-boot-starter-aopprovided org.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.projectlomboklomboktruecom.alibabafastjson1.2.4org.springframework.bootspring-boot-starter-testtestorg.springframework.bootspring-boot-starter-data-jpa
目录结构
引入基本的依赖后,整理一下目录结构,完成后的项目骨架大致如下:
建表
创建一张表user,在主库执行sql语句同时在从库生成对应的表数据
DROP TABLE IF EXISTS `user`; CREATE TABLE `user` ( `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id', `user_name` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '用户名称', `user_phone` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用户手机', `address` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '住址', `weight` int(3) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '权重,大者优先', `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141952', '测试1', '18826334748', '广州市海珠区', '1', '2019-11-20 10:28:51', '2019-11-22 14:28:26'); INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141953', '测试2', '18826274230', '广州市天河区', '2', '2019-11-20 10:29:37', '2019-11-22 14:28:14'); INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141954', '测试3', '18826273900', '广州市天河区', '1', '2019-11-20 10:30:19', '2019-11-22 14:28:30');
主从数据源配置
application.yml,主要信息是主从库的数据源配置
server: port: 8001 spring: jackson: date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss time-zone: GMT+8 datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver master: url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/user?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true username: root password: slave: url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3308/user?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true username: root password:
因为有一主一从两个数据源,我们用枚举类来代替,方便我们使用时能对应
@Getter public enum DynamicDataSourceEnum { MASTER("master"), SLAVE("slave"); private String dataSourceName; DynamicDataSourceEnum(String dataSourceName) { this.dataSourceName = dataSourceName; } }
数据源配置信息类 DataSourceConfig,这里配置了两个数据源,masterDb和slaveDb
@Configuration @MapperScan(basePackages = "com.xjt.proxy.mapper", sqlSessionTemplateRef = "sqlTemplate") public class DataSourceConfig { // 主库 @Bean @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master") public DataSource masterDb() { return DruidDataSourceBuilder.create().build(); } /** * 从库 */ @Bean @ConditionalOnProperty(prefix = "spring.datasource", name = "slave", matchIfMissing = true) @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave") public DataSource slaveDb() { return DruidDataSourceBuilder.create().build(); } /** * 主从动态配置 */ @Bean public DynamicDataSource dynamicDb(@Qualifier("masterDb") DataSource masterDataSource, @Autowired(required = false) @Qualifier("slaveDb") DataSource slaveDataSource) { DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource(); Map
设置路由
设置路由的目的为了方便查找对应的数据源,我们可以用ThreadLocal保存数据源的信息到每个线程中,方便我们需要时获取
public class DataSourceContextHolder { private static final ThreadLocalDYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT = new ThreadLocal<>(); public static void set(String datasourceType) { DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.set(datasourceType); } public static String get() { return DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.get(); } public static void clear() { DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.remove(); } }
获取路由
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { return DataSourceContextHolder.get(); } }
AbstractRoutingDataSource的作用是基于查找key路由到对应的数据源,它内部维护了一组目标数据源,并且做了路由key与目标数据源之间的映射,提供基于key查找数据源的方法。
数据源的注解
为了可以方便切换数据源,我们可以写一个注解,注解中包含数据源对应的枚举值,默认是主库,
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
@Documented
public @interface DataSourceSelector {
DynamicDataSourceEnum value() default DynamicDataSourceEnum.MASTER;
boolean clear() default true;
}
aop切换数据源
到这里,aop终于可以现身出场了,这里我们定义一个aop类,对有注解的方法做切换数据源的操作,具体代码如下:
@Slf4j @Aspect @Order(value = 1) @Component public class DataSourceContextAop { @Around("@annotation(com.xjt.proxy.dynamicdatasource.DataSourceSelector)") public Object setDynamicDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { boolean clear = true; try { Method method = this.getMethod(pjp); DataSourceSelector dataSourceImport = method.getAnnotation(DataSourceSelector.class); clear = dataSourceImport.clear(); DataSourceContextHolder.set(dataSourceImport.value().getDataSourceName()); log.info("========数据源切换至:{}", dataSourceImport.value().getDataSourceName()); return pjp.proceed(); } finally { if (clear) { DataSourceContextHolder.clear(); } } } private Method getMethod(JoinPoint pjp) { MethodSignature signature = (MethodSignature)pjp.getSignature(); return signature.getMethod(); } }
到这一步,我们的准备配置工作就完成了,下面开始测试效果。
先写好Service文件,包含读取和更新两个方法,
@Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.MASTER) public int update(Long userId) { User user = new User(); user.setUserId(userId); user.setUserName("老薛"); return userMapper.updateByPrimaryKeySelective(user); } @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.SLAVE) public User find(Long userId) { User user = new User(); user.setUserId(userId); return userMapper.selectByPrimaryKey(user); } }
根据方法上的注解可以看出,读的方法走从库,更新的方法走主库,更新的对象是userId为1196978513958141952的数据,
然后我们写个测试类测试下是否能达到效果,
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
class UserServiceTest {
@Autowired
UserService userService;
@Test
void find() {
User user = userService.find(1196978513958141952L);
System.out.println("id:" + user.getUserId());
System.out.println("name:" + user.getUserName());
System.out.println("phone:" + user.getUserPhone());
}
@Test
void update() {
Long userId = 1196978513958141952L;
userService.update(userId);
User user = userService.find(userId);
System.out.println(user.getUserName());
}
}
测试结果:
1、读取方法 2、更新方法
执行之后,比对数据库就可以发现主从库都修改了数据,说明我们的读写分离是成功的。当然,更新方法可以指向从库,这样一来就只会修改到从库的数据,而不会涉及到主库。
最后
哈哈,开个玩笑。
上面测试的例子虽然比较简单,但也符合常规的读写分离配置。值得说明的是,读写分离的作用是为了缓解写库,也就是主库的压力,但一定要基于数据一致性的原则,就是保证主从库之间的数据一定要一致。如果一个方法涉及到写的逻辑,那么该方法里所有的数据库操作都要走主库。
假设写的操作执行完后数据有可能还没同步到从库,然后读的操作也开始执行了,如果这个读取的程序走的依然是从库的话,那么就会出现数据不一致的现象了,这是我们不允许的。
发一下项目的github地址,有兴趣的同学可以看下,记得给个star哦
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