主人公小王入职了一家刚起步的创业公司,公司正在研发一款App。为了快速开发出能够投入市场进行宣传的版本,小王可是天天加班到很晚,忙了一段时间后终于把第一个版本赶出来了。
初期功能不多,表也不多,用的MySql存储业务数据。就一个节点,当然每天凌晨有定时备份机制。
下图是目前的一个现状:
得益于运营人员的大力推广,这款App初见成效。注册用户越来越多,查询量越来越大,对于不太会更新的数据小王加上了缓存,又撑了一段时间。
对于某些数据还是要查数据库,按目前的业务发展,单节点的数据库已经快满足不了需求了。而且读和写都在一起,小王打算进行一次优化,将数据库做读写分离,一主多从。
下图是改进后的一个现状:
将读请求全部走从节点,主节点只写入来缓解数据的查询压力,数据库部署这块正好小王公司有个运维可以搞定,但是应用程序这块也得支持多数据源才行呀。
小王是个雷厉风行的人,行动力极强,马上脑袋中就有了方案,配置多个数据源不就行了,然后用不同的数据源进行数据操作就可以了嘛!
伪代码如下:
// 主数据源 @Bean(name = "primaryDataSource") @Qualifier("primaryDataSource") //指定数据源配置前缀 @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.primary") public DataSource primaryDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } // 从数据源 @Bean(name = "secondaryDataSource") @Qualifier("secondaryDataSource") @Primary //在同样的DataSource中,首先使用被标注的DataSource @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.secondary") public DataSource secondaryDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } 复制代码
假设我们用JdbcTemplate操作数据库:
@Bean(name = "primaryJdbcTemplate") public JdbcTemplate primaryJdbcTemplate(@Qualifier("primaryDataSource") DataSource dataSource) { return new JdbcTemplate(dataSource); } @Bean(name = "secondaryJdbcTemplate") public JdbcTemplate secondaryJdbcTemplate(@Qualifier("secondaryDataSource") DataSource dataSource) { return new JdbcTemplate(dataSource); } 复制代码
配置完成后我们在操作数据的时候选用不同的JdbcTemplate就可以满足需求了。有个问题是一旦从节点多了起来,也就意味着会有多个JdbcTemplate,使用的时候是不是还得有个算法,用哪个来操作,比较麻烦。
于是小王找到了我,我这人是个热心肠。既然找到了我肯定得帮助下,当然我不是帮小王写代码,只是给他提供思路+方案。
我对小王说:ShardingSphere知道么,你用这个吧,比你自己去配多数据源简单多了。ShardingSphere是后来规划的,最开始是只有 Sharding-JDBC 一款产品,基于客户端形式的分库分表。后面发展变成了现在的Apache ShardingSphere(Incubator) ,它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Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。
经过我的指导小王还是顺利的用Sharding-JDBC将读写分离整出来了,下面给大家分享下步骤。
第一步:创建2个数据库,模拟一主一从,当然如果你有现成的主从环境更好啦
CREATE DATABASE `ds_0` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci'; CREATE DATABASE `ds_1` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci'; CREATE TABLE `user`( id bigint(64) not null, city varchar(20) not null, name varchar(20) not null, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 复制代码
在ds_0和ds_1这两个库中分别创建一个user表,用于数据操作演示。
第二步:创建一个Maven项目,增加需要的依赖,下面只贴出Sharding-JDBC的,其余的后面我会给出源码地址给大家参考:
<dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>4.0.0-RC1</version> </dependency> 复制代码
第三步:配置读写分离的数据源
# 数据源名称集合,对应下面数据源配置的名称 spring.shardingsphere.datasource.names=master,slave # 主数据源 spring.shardingsphere.datasource.master.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.shardingsphere.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.master.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?characterEncoding=utf-8 spring.shardingsphere.datasource.master.username=root spring.shardingsphere.datasource.master.password=123456 # 从数据源 spring.shardingsphere.datasource.slave.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.shardingsphere.datasource.slave.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.slave.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_1?characterEncoding=utf-8 spring.shardingsphere.datasource.slave.username=root spring.shardingsphere.datasource.slave.password=123456 # 读写分离配置 spring.shardingsphere.masterslave.load-balance-algorithm-type=round_robin # 最终的数据源名称 spring.shardingsphere.masterslave.name=dataSource # 主库数据源名称 spring.shardingsphere.masterslave.master-data-source-name=master # 从库数据源名称列表,多个逗号分隔 spring.shardingsphere.masterslave.slave-data-source-names=slave 复制代码
load-balance-algorithm-type用于配置从库负载均衡算法类型,可选值:ROUND_ROBIN(轮询),RANDOM(随机)
配置完成后可以自行插入数据进行查询和插入的测试,对于应用层使用什么ORM框架无任何影响,你可以用我们前面讲的JdbcTemplate,也可以用Mybatis 等
测试步骤我就不写出来了,比较简单,当然我这边也提供了测试代码,仅供参考:
github.com/yinjihuan/s…
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还有个问题在读写分离架构中经常出现,那就是读延迟的问题如何解决?
刚插入一条数据,然后马上就要去读取,这个时候有可能会读取不到?
归根到底是因为主节点写入完之后数据是要复制给从节点的,读不到的原因是复制的时间比较长,也就是说数据还没复制到从节点,你就已经去从节点读取了,肯定读不到。
mysql5.7 的主从复制是多线程了,意味着速度会变快,但是不一定能保证百分百马上读取到,这个问题我们可以有两种方式解决:
在读取前使用下面的方式进行设置就可以了:
public List<User> list() { // 强制路由主库 HintManager.getInstance().setMasterRouteOnly(); return userRepository.list(); } 复制代码