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讀寫分離原來這么簡單，一個小注解就夠了

作者：鄙人薛某
數據庫 MySQL
相信有經驗的同學都清楚，當db的讀寫量過高時，我們會備份一份或多份的從庫用于做數據的讀取，然后主庫就主要承擔寫入的功能(也有讀取需要，但壓力不大)，當db分好主從庫后，我們還需要在項目實現自動連接主從庫，達到讀寫分離的效果。

 前言

相信有經驗的同學都清楚，當db的讀寫量過高時，我們會備份一份或多份的從庫用于做數據的讀取，然后主庫就主要承擔寫入的功能(也有讀取需要，但壓力不大)，當db分好主從庫后，我們還需要在項目實現自動連接主從庫，達到讀寫分離的效果。實現讀寫分離并不困難，只要在數據庫連接池手動控制好對應的db服務地址即可，但那樣就會侵入業務代碼，而且一個項目操作數據庫的地方可能很多，如果都手動控制的話無疑會是很大的工作量，對此，我們有必要改造出一套方便的工具。

以Java語言來說，如今大部分的項目都是基于Spring Boot框架來搭建項目架構的，結合Spring本身自帶的AOP工具，我們可以很容易就構建能實現讀寫分離效果的注解類，用注解的話可以達到對業務代碼無入侵的效果，而且使用上也比較方便。

下面就簡單帶大家寫個demo。

環境部署

數據庫：MySql

庫數量：2個，一主一從

關于mysql的主從環境部署網上有很多文章可以參考，這里不做介紹了。

開始項目

首先，毫無疑問，先開始搭建一個SpringBoot工程，然后在pom文件中引入如下依賴：

  1. <dependencies> 
  2.         <dependency> 
  3.             <groupId>com.alibaba</groupId> 
  4.             <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> 
  5.             <version>1.1.10</version> 
  6.         </dependency> 
  7.         <dependency> 
  8.             <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> 
  9.             <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> 
  10.             <version>1.3.2</version> 
  11.         </dependency> 
  12.         <dependency> 
  13.             <groupId>tk.mybatis</groupId> 
  14.             <artifactId>mapper-spring-boot-starter</artifactId> 
  15.             <version>2.1.5</version> 
  16.         </dependency> 
  17.         <dependency> 
  18.             <groupId>mysql</groupId> 
  19.             <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> 
  20.             <version>8.0.16</version> 
  21.         </dependency> 
  22.         <!-- 動態數據源 所需依賴 ### start--> 
  23.         <dependency> 
  24.             <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
  25.             <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> 
  26.             <scope>provided</scope> 
  27.         </dependency> 
  28.         <dependency> 
  29.             <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
  30.             <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> 
  31.             <scope>provided</scope> 
  32.         </dependency> 
  33.         <!-- 動態數據源 所需依賴 ### end--> 
  34.         <dependency> 
  35.             <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
  36.             <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> 
  37.         </dependency> 
  38.      <dependency> 
  39.             <groupId>org.projectlombok</groupId> 
  40.             <artifactId>lombok</artifactId> 
  41.             <optional>true</optional> 
  42.         </dependency> 
  43.         <dependency> 
  44.             <groupId>com.alibaba</groupId> 
  45.             <artifactId>fastjson</artifactId> 
  46.             <version>1.2.4</version> 
  47.         </dependency> 
  48.         <dependency> 
  49.             <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
  50.             <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> 
  51.             <scope>test</scope> 
  52.         </dependency> 
  53.         <dependency> 
  54.             <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
  55.             <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> 
  56.         </dependency> 
  57.     </dependencies> 

目錄結構

引入基本的依賴后，整理一下目錄結構，完成后的項目骨架大致如下：


建表

創建一張表user，在主庫執行sql語句同時在從庫生成對應的表數據

  1. DROP TABLE IF EXISTS `user`; 
  2. CREATE TABLE `user` ( 
  3.   `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用戶id', 
  4.   `user_name` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '用戶名稱', 
  5.   `user_phone` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用戶手機', 
  6.   `address` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '住址', 
  7.   `weight` int(3) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '權重，大者優先', 
  8.   `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創建時間', 
  9.   `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新時間', 
  10.   PRIMARY KEY (`user_id`) 
  11. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
  12.  
  13. INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141952', '測試1', '18826334748', '廣州市海珠區', '1', '2019-11-20 10:28:51', '2019-11-22 14:28:26'); 
  14. INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141953', '測試2', '18826274230', '廣州市天河區', '2', '2019-11-20 10:29:37', '2019-11-22 14:28:14'); 
  15. INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141954', '測試3', '18826273900', '廣州市天河區', '1', '2019-11-20 10:30:19', '2019-11-22 14:28:30'); 

主從數據源配置

application.yml，主要信息是主從庫的數據源配置

  1. server: 
  2.   port: 8001 
  3. spring: 
  4.   jackson: 
  5.    date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss 
  6.    time-zone: GMT+8 
  7.   datasource: 
  8.     type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 
  9.     driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver 
  10.     master: 
  11.       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 
  12.       username: root 
  13.       password: 
  14.     slave: 
  15.       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 
  16.       username: root 
  17.       password: 

因為有一主一從兩個數據源，我們用枚舉類來代替，方便我們使用時能對應

  1. @Getter 
  2. public enum DynamicDataSourceEnum { 
  3.     MASTER("master"), 
  4.     SLAVE("slave"); 
  5.     private String dataSourceName; 
  6.     DynamicDataSourceEnum(String dataSourceName) { 
  7.         this.dataSourceName = dataSourceName; 
  8.     } 
  9. } 

數據源配置信息類 DataSourceConfig，這里配置了兩個數據源，masterDb和slaveDb

  1. @Configuration 
  2. @MapperScan(basePackages = "com.xjt.proxy.mapper", sqlSessionTemplateRef = "sqlTemplate") 
  3. public class DataSourceConfig { 
  4.      
  5.      // 主庫 
  6.       @Bean 
  7.       @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master") 
  8.       public DataSource masterDb() { 
  9.   return DruidDataSourceBuilder.create().build(); 
  10.       } 
  11.  
  12.     /** 
  13.      * 從庫 
  14.      */ 
  15.     @Bean 
  16.     @ConditionalOnProperty(prefix = "spring.datasource", name = "slave", matchIfMissing = true) 
  17.     @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave") 
  18.     public DataSource slaveDb() { 
  19.         return DruidDataSourceBuilder.create().build(); 
  20.     } 
  21.  
  22.     /** 
  23.      * 主從動態配置 
  24.      */ 
  25.     @Bean 
  26.     public DynamicDataSource dynamicDb(@Qualifier("masterDb") DataSource masterDataSource, 
  27.         @Autowired(required = false) @Qualifier("slaveDb") DataSource slaveDataSource) { 
  28.         DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource(); 
  29.         Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>(); 
  30.         targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.MASTER.getDataSourceName(), masterDataSource); 
  31.         if (slaveDataSource != null) { 
  32.             targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.SLAVE.getDataSourceName(), slaveDataSource); 
  33.         } 
  34.         dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources); 
  35.         dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource); 
  36.         return dynamicDataSource; 
  37.     } 
  38.     @Bean 
  39.     public SqlSessionFactory sessionFactory(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) throws Exception { 
  40.         SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean(); 
  41.         bean.setMapperLocations( 
  42.             new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath*:mapper/*Mapper.xml")); 
  43.         bean.setDataSource(dynamicDataSource); 
  44.         return bean.getObject(); 
  45.     } 
  46.     @Bean 
  47.     public SqlSessionTemplate sqlTemplate(@Qualifier("sessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) { 
  48.         return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory); 
  49.     } 
  50.     @Bean(name = "dataSourceTx") 
  51.     public DataSourceTransactionManager dataSourceTx(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) { 
  52.         DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = new DataSourceTransactionManager(); 
  53.         dataSourceTransactionManager.setDataSource(dynamicDataSource); 
  54.         return dataSourceTransactionManager; 
  55.     } 
  56. } 

設置路由

設置路由的目的為了方便查找對應的數據源，我們可以用ThreadLocal保存數據源的信息到每個線程中，方便我們需要時獲取

  1. public class DataSourceContextHolder { 
  2.     private static final ThreadLocal<String> DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT = new ThreadLocal<>(); 
  3.     public static void set(String datasourceType) { 
  4.         DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.set(datasourceType); 
  5.     } 
  6.     public static String get() { 
  7.         return DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.get(); 
  8.     } 
  9.     public static void clear() { 
  10.         DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.remove(); 
  11.     } 
  12. } 

獲取路由

  1. public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { 
  2.     @Override 
  3.     protected Object determineCurrentLookupKey() { 
  4.         return DataSourceContextHolder.get(); 
  5.     } 
  6. } 

AbstractRoutingDataSource的作用是基于查找key路由到對應的數據源，它內部維護了一組目標數據源，并且做了路由key與目標數據源之間的映射，提供基于key查找數據源的方法。

數據源的注解

為了可以方便切換數據源，我們可以寫一個注解，注解中包含數據源對應的枚舉值，默認是主庫，

  1. @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) 
  2. @Target(ElementType.METHOD) 
  3. @Documented 
  4. public @interface DataSourceSelector { 
  5.  
  6.     DynamicDataSourceEnum value() default DynamicDataSourceEnum.MASTER; 
  7.     boolean clear() default true; 
  8. } 

aop切換數據源

到這里，aop終于可以現身出場了，這里我們定義一個aop類，對有注解的方法做切換數據源的操作，具體代碼如下：

  1. @Slf4j 
  2. @Aspect 
  3. @Order(value = 1) 
  4. @Component 
  5. public class DataSourceContextAop { 
  6.  
  7.  @Around("@annotation(com.xjt.proxy.dynamicdatasource.DataSourceSelector)") 
  8.     public Object setDynamicDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { 
  9.         boolean clear = true; 
  10.         try { 
  11.             Method method = this.getMethod(pjp); 
  12.             DataSourceSelector dataSourceImport = method.getAnnotation(DataSourceSelector.class); 
  13.             clear = dataSourceImport.clear(); 
  14.             DataSourceContextHolder.set(dataSourceImport.value().getDataSourceName()); 
  15.             log.info("========數據源切換至：{}", dataSourceImport.value().getDataSourceName()); 
  16.             return pjp.proceed(); 
  17.         } finally { 
  18.             if (clear) { 
  19.                 DataSourceContextHolder.clear(); 
  20.             } 
  21.  
  22.         } 
  23.     } 
  24.     private Method getMethod(JoinPoint pjp) { 
  25.         MethodSignature signature = (MethodSignature)pjp.getSignature(); 
  26.         return signature.getMethod(); 
  27.     } 
  28.  
  29. } 

到這一步，我們的準備配置工作就完成了，下面開始測試效果。

先寫好Service文件，包含讀取和更新兩個方法，

  1. @Service 
  2. public class UserService { 
  3.  
  4.     @Autowired 
  5.     private UserMapper userMapper; 
  6.  
  7.     @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.MASTER) 
  8.     public int update(Long userId) { 
  9.         User user = new User(); 
  10.         user.setUserId(userId); 
  11.         user.setUserName("老薛"); 
  12.         return userMapper.updateByPrimaryKeySelective(user); 
  13.     } 
  14.  
  15.     @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.SLAVE) 
  16.     public User find(Long userId) { 
  17.         User user = new User(); 
  18.         user.setUserId(userId); 
  19.         return userMapper.selectByPrimaryKey(user); 
  20.     } 
  21. } 

根據方法上的注解可以看出，讀的方法走從庫，更新的方法走主庫，更新的對象是userId為1196978513958141952 的數據，

然后我們寫個測試類測試下是否能達到效果，

  1. @RunWith(SpringRunner.class) 
  2. @SpringBootTest 
  3. class UserServiceTest { 
  4.  
  5.     @Autowired 
  6.     UserService userService; 
  7.  
  8.     @Test 
  9.     void find() { 
  10.         User user = userService.find(1196978513958141952L); 
  11.         System.out.println("id:" + user.getUserId()); 
  12.         System.out.println("name:" + user.getUserName()); 
  13.         System.out.println("phone:" + user.getUserPhone()); 
  14.     } 
  15.  
  16.     @Test 
  17.     void update() { 
  18.         Long userId = 1196978513958141952L; 
  19.         userService.update(userId); 
  20.         User user = userService.find(userId); 
  21.         System.out.println(user.getUserName()); 
  22.     } 
  23.  
  24. } 

測試結果：

1、讀取方法

2、更新方法

執行之后，比對數據庫就可以發現主從庫都修改了數據，說明我們的讀寫分離是成功的。當然，更新方法可以指向從庫，這樣一來就只會修改到從庫的數據，而不會涉及到主庫。

最后

上面測試的例子雖然比較簡單，但也符合常規的讀寫分離配置。值得說明的是，讀寫分離的作用是為了緩解寫庫，也就是主庫的壓力，但一定要基于數據一致性的原則，就是保證主從庫之間的數據一定要一致。如果一個方法涉及到寫的邏輯，那么該方法里所有的數據庫操作都要走主庫。

假設寫的操作執行完后數據有可能還沒同步到從庫，然后讀的操作也開始執行了，如果這個讀取的程序走的依然是從庫的話，那么就會出現數據不一致的現象了，這是我們不允許的。

 

責任編輯：姜華 來源： 鄙人薛某
讀寫分離MySql數據庫
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