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[导读]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。

目录

  • 前言

  • 环境部署

  • 开始项目

    • 目录结构

    • 建表

    • 主从数据源配置

    • 设置路由

    • 数据源的注解

    • aop切换数据源

  • 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:读写分离原来这么简单,一个小注解就够了

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 targetDataSources = new HashMap<>();
        targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.MASTER.getDataSourceName(), masterDataSource); if (slaveDataSource != null) {
            targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.SLAVE.getDataSourceName(), slaveDataSource);
        }
        dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource); return dynamicDataSource;
    }
    @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();
    }
    @Bean
    public SqlSessionTemplate sqlTemplate(@Qualifier("sessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) { return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }
    @Bean(name = "dataSourceTx")
    public DataSourceTransactionManager dataSourceTx(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) {
        DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = new DataSourceTransactionManager();
        dataSourceTransactionManager.setDataSource(dynamicDataSource); return dataSourceTransactionManager;
    }
}

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 读写分离原来这么简单,一个小注解就够了2、更新方法

读写分离原来这么简单,一个小注解就够了执行之后,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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