java使用spring实现读写分离的示例代码

最近上线的项目中数据库数据已经临近饱和，最大的一张表数据已经接近3000w，百万数据的表也有几张，项目要求读数据（select）时间不能超过0.05秒，但实际情况已经不符合要求，explain建立索引，使用redis,ehcache缓存技术也已经满足不了要求，所以开始使用读写分离技术，可能以后数据量上亿或者更多的时候，需要再去考虑分布式数据库的部署，但目前来看，读写分离+缓存+索引+表分区+sql优化+负载均衡是可以满足亿级数据量的查询工作的，现在就一起来看一下亲测可用的使用spring实现读写分离的步骤：

1.  背景

我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”，也就说对数据库读取数据的压力比较大，有一个思路就是说采用数据库集群的方案，

其中一个是主库，负责写入数据，我们称之为：写库；

其它都是从库，负责读取数据，我们称之为：读库；

那么，对我们的要求是：

1、读库和写库的数据一致；（这个是很重要的一个问题，处理业务逻辑要放在service层去处理，不要在dao或者mapper层面去处理）

2、写数据必须写到写库；

3、读数据必须到读库；

2.  方案

解决读写分离的方案有两种：应用层解决和中间件解决。

2.1. 应用层解决：

优点：

1、多数据源切换方便，由程序自动完成；

2、不需要引入中间件；

3、理论上支持任何数据库；

缺点：

1、由程序员完成，运维参与不到；

2、不能做到动态增加数据源； 

2.2. 中间件解决

 

优缺点： 

优点：

1、源程序不需要做任何改动就可以实现读写分离；

2、动态添加数据源不需要重启程序； 

缺点：

1、程序依赖于中间件，会导致切换数据库变得困难；

2、由中间件做了中转代理，性能有所下降；

3.  使用spring基于应用层实现

3.1. 原理

在进入service之前，使用aop来做出判断，是使用写库还是读库，判断依据可以根据方法名判断，比如说以query、find、get等开头的就走读库，其他的走写库。

3.2. dynamicdatasource

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.abstractroutingdatasource;
/**
 * 定义动态数据源，实现通过集成spring提供的abstractroutingdatasource，只需要实现determinecurrentlookupkey方法即可
 * 
 * 由于dynamicdatasource是单例的，线程不安全的，所以采用threadlocal保证线程安全，由dynamicdatasourceholder完成。
 * 
 * @author zhijun
 *
 */
public class dynamicdatasource extends abstractroutingdatasource{
 @override
 protected object determinecurrentlookupkey() {
  // 使用dynamicdatasourceholder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key
  return dynamicdatasourceholder.getdatasourcekey();
 }
}

3.3. dynamicdatasourceholder

/**
 * 
 * 使用threadlocal技术来记录当前线程中的数据源的key
 * 
 * @author zhijun
 *
 */
public class dynamicdatasourceholder { 
 //写库对应的数据源key
 private static final string master = "master";
 //读库对应的数据源key
 private static final string slave = "slave"; 
 //使用threadlocal记录当前线程的数据源key
 private static final threadlocal<string> holder = new threadlocal<string>();
 /**
  * 设置数据源key
  * @param key
  */
 public static void putdatasourcekey(string key) {
  holder.set(key);
 }

 /**
  * 获取数据源key
  * @return
  */
 public static string getdatasourcekey() {
  return holder.get();
 }
 
 /**
  * 标记写库
  */
 public static void markmaster(){
  putdatasourcekey(master);
 }
 
 /**
  * 标记读库
  */
 public static void markslave(){
  putdatasourcekey(slave);
 }
}

3.4. datasourceaspect

import org.apache.commons.lang3.stringutils;
import org.aspectj.lang.joinpoint;
/**
 * 定义数据源的aop切面，通过该service的方法名判断是应该走读库还是写库
 * 
 * @author zhijun
 *
 */
public class datasourceaspect {
 /**
  * 在进入service方法之前执行
  * 
  * @param point 切面对象
  */
 public void before(joinpoint point) {
  // 获取到当前执行的方法名
  string methodname = point.getsignature().getname();
  if (isslave(methodname)) {
   // 标记为读库
   dynamicdatasourceholder.markslave();
  } else {
   // 标记为写库
   dynamicdatasourceholder.markmaster();
  }
 }

 /**
  * 判断是否为读库
  * 
  * @param methodname
  * @return
  */
 private boolean isslave(string methodname) {
  // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库
  return stringutils.startswithany(methodname, "query", "find", "get");
 }

}

3.5. 配置2个数据源

3.5.1.  jdbc.properties

jdbc.master.driver=com.mysql.jdbc.driver
jdbc.master.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mybatis_1128?useunicode=true&characterencoding=utf8&autoreconnect=true&allowmultiqueries=true
jdbc.master.username=root
jdbc.master.password=123456

jdbc.slave01.driver=com.mysql.jdbc.driver
jdbc.slave01.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/mybatis_1128?useunicode=true&characterencoding=utf8&autoreconnect=true&allowmultiqueries=true
jdbc.slave01.username=root
jdbc.slave01.password=123456

3.5.2.  定义连接池

<!-- 配置连接池 -->
 <bean id="masterdatasource" class="com.jolbox.bonecp.bonecpdatasource"
  destroy-method="close">
  <!-- 数据库驱动 -->
  <property name="driverclass" value="${jdbc.master.driver}" />
  <!-- 相应驱动的jdbcurl -->
  <property name="jdbcurl" value="${jdbc.master.url}" />
  <!-- 数据库的用户名 -->
  <property name="username" value="${jdbc.master.username}" />
  <!-- 数据库的密码 -->
  <property name="password" value="${jdbc.master.password}" />
  <!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间，单位是分，默认值：240，如果要取消则设置为0 -->
  <property name="idleconnectiontestperiod" value="60" />
  <!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间，单位是分，默认值：60，如果要永远存活设置为0 -->
  <property name="idlemaxage" value="30" />
  <!-- 每个分区最大的连接数 -->
  <property name="maxconnectionsperpartition" value="150" />
  <!-- 每个分区最小的连接数 -->
  <property name="minconnectionsperpartition" value="5" />
 </bean>
 
 <!-- 配置连接池 -->
 <bean id="slave01datasource" class="com.jolbox.bonecp.bonecpdatasource"
  destroy-method="close">
  <!-- 数据库驱动 -->
  <property name="driverclass" value="${jdbc.slave01.driver}" />
  <!-- 相应驱动的jdbcurl -->
  <property name="jdbcurl" value="${jdbc.slave01.url}" />
  <!-- 数据库的用户名 -->
  <property name="username" value="${jdbc.slave01.username}" />
  <!-- 数据库的密码 -->
  <property name="password" value="${jdbc.slave01.password}" />
  <!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间，单位是分，默认值：240，如果要取消则设置为0 -->
  <property name="idleconnectiontestperiod" value="60" />
  <!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间，单位是分，默认值：60，如果要永远存活设置为0 -->
  <property name="idlemaxage" value="30" />
  <!-- 每个分区最大的连接数 -->
  <property name="maxconnectionsperpartition" value="150" />
  <!-- 每个分区最小的连接数 -->
  <property name="minconnectionsperpartition" value="5" />
 </bean>

3.5.3.  定义datasource

<!-- 定义数据源，使用自己实现的数据源 -->
 <bean id="datasource" class="cn.itcast.usermanage.spring.dynamicdatasource">
  <!-- 设置多个数据源 -->
  <property name="targetdatasources">
   <map key-type="java.lang.string">
    <!-- 这个key需要和程序中的key一致 -->
    <entry key="master" value-ref="masterdatasource"/>
    <entry key="slave" value-ref="slave01datasource"/>
   </map>
  </property>
  <!-- 设置默认的数据源，这里默认走写库 -->
  <property name="defaulttargetdatasource" ref="masterdatasource"/>
 </bean>

3.6. 配置事务管理以及动态切换数据源切面

3.6.1.  定义事务管理器

<!-- 定义事务管理器 -->
 <bean id="transactionmanager"
  class="org.springframework.jdbc.datasource.datasourcetransactionmanager">
  <property name="datasource" ref="datasource" />
 </bean>

3.6.2.  定义事务策略

<!-- 定义事务策略 -->
 <tx:advice id="txadvice" transaction-manager="transactionmanager">
  <tx:attributes>
   <!--定义查询方法都是只读的 -->
   <tx:method name="query*" read-only="true" />
   <tx:method name="find*" read-only="true" />
   <tx:method name="get*" read-only="true" />

   <!-- 主库执行操作，事务传播行为定义为默认行为 -->
   <tx:method name="save*" propagation="required" />
   <tx:method name="update*" propagation="required" />
   <tx:method name="delete*" propagation="required" />

   <!--其他方法使用默认事务策略 -->
   <tx:method name="*" />
  </tx:attributes>
 </tx:advice>

3.6.3.  定义切面

<!-- 定义aop切面处理器 -->
 <bean class="cn.itcast.usermanage.spring.datasourceaspect" id="datasourceaspect" />
 <aop:config>
  <!-- 定义切面，所有的service的所有方法 -->
  <aop:pointcut id="txpointcut" expression="execution(* xx.xxx.xxxxxxx.service.*.*(..))" />
  <!-- 应用事务策略到service切面 -->
  <aop:advisor advice-ref="txadvice" pointcut-ref="txpointcut"/>
  
  <!-- 将切面应用到自定义的切面处理器上，-9999保证该切面优先级最高执行 -->
  <aop:aspect ref="datasourceaspect" order="-9999">
   <aop:before method="before" pointcut-ref="txpointcut" />
  </aop:aspect>
 </aop:config>

4.  改进切面实现，使用事务策略规则匹配

之前的实现我们是将通过方法名匹配，而不是使用事务策略中的定义，我们使用事务管理策略中的规则匹配。

4.1. 改进后的配置

 <!-- 定义aop切面处理器 -->
 <bean class="cn.itcast.usermanage.spring.datasourceaspect" id="datasourceaspect">
  <!-- 指定事务策略 -->
  <property name="txadvice" ref="txadvice"/>
  <!-- 指定slave方法的前缀（非必须） -->
  <property name="slavemethodstart" value="query,find,get"/>
 </bean>

4.2. 改进后的实现

import java.lang.reflect.field;
import java.util.arraylist;
import java.util.list;
import java.util.map;
import org.apache.commons.lang3.stringutils;
import org.aspectj.lang.joinpoint;
import org.springframework.transaction.interceptor.namematchtransactionattributesource;
import org.springframework.transaction.interceptor.transactionattribute;
import org.springframework.transaction.interceptor.transactionattributesource;
import org.springframework.transaction.interceptor.transactioninterceptor;
import org.springframework.util.patternmatchutils;
import org.springframework.util.reflectionutils;
/**
 * 定义数据源的aop切面，该类控制了使用master还是slave。
 * 
 * 如果事务管理中配置了事务策略，则采用配置的事务策略中的标记了readonly的方法是用slave，其它使用master。
 * 
 * 如果没有配置事务管理的策略，则采用方法名匹配的原则，以query、find、get开头方法用slave，其它用master。
 * 
 * @author zhijun
 *
 */
public class datasourceaspect {
 private list<string> slavemethodpattern = new arraylist<string>(); 
 private static final string[] defaultslavemethodstart = new string[]{ "query", "find", "get" }; 
 private string[] slavemethodstart;
 /**
  * 读取事务管理中的策略
  * 
  * @param txadvice
  * @throws exception
  */
 @suppresswarnings("unchecked")
 public void settxadvice(transactioninterceptor txadvice) throws exception {
  if (txadvice == null) {
   // 没有配置事务管理策略
   return;
  }
  //从txadvice获取到策略配置信息
  transactionattributesource transactionattributesource = txadvice.gettransactionattributesource();
  if (!(transactionattributesource instanceof namematchtransactionattributesource)) {
   return;
  }
  //使用反射技术获取到namematchtransactionattributesource对象中的namemap属性值
  namematchtransactionattributesource matchtransactionattributesource = (namematchtransactionattributesource) transactionattributesource;
  field namemapfield = reflectionutils.findfield(namematchtransactionattributesource.class, "namemap");
  namemapfield.setaccessible(true); //设置该字段可访问
  //获取namemap的值
  map<string, transactionattribute> map = (map<string, transactionattribute>) namemapfield.get(matchtransactionattributesource);
  //遍历namemap
  for (map.entry<string, transactionattribute> entry : map.entryset()) {
   if (!entry.getvalue().isreadonly()) {//判断之后定义了readonly的策略才加入到slavemethodpattern
    continue;
   }
   slavemethodpattern.add(entry.getkey());
  }
 }

 /**
  * 在进入service方法之前执行
  * 
  * @param point 切面对象
  */
 public void before(joinpoint point) {
  // 获取到当前执行的方法名
  string methodname = point.getsignature().getname();
  boolean isslave = false;
  if (slavemethodpattern.isempty()) {
   // 当前spring容器中没有配置事务策略，采用方法名匹配方式
   isslave = isslave(methodname);
  } else {
   // 使用策略规则匹配
   for (string mappedname : slavemethodpattern) {
    if (ismatch(methodname, mappedname)) {
     isslave = true;
     break;
    }
   }
  }

  if (isslave) {
   // 标记为读库
   dynamicdatasourceholder.markslave();
  } else {
   // 标记为写库
   dynamicdatasourceholder.markmaster();
  }
 }

 /**
  * 判断是否为读库
  * 
  * @param methodname
  * @return
  */
 private boolean isslave(string methodname) {
  // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库
  return stringutils.startswithany(methodname, getslavemethodstart());
 }

 /**
  * 通配符匹配
  * 
  * return if the given method name matches the mapped name.
  * <p>
  * the default implementation checks for "xxx*", "*xxx" and "*xxx*" matches, as well as direct
  * equality. can be overridden in subclasses.
  * 
  * @param methodname the method name of the class
  * @param mappedname the name in the descriptor
  * @return if the names match
  * @see org.springframework.util.patternmatchutils#simplematch(string, string)
  */
 protected boolean ismatch(string methodname, string mappedname) {
  return patternmatchutils.simplematch(mappedname, methodname);
 }
 /**
  * 用户指定slave的方法名前缀
  * @param slavemethodstart
  */
 public void setslavemethodstart(string[] slavemethodstart) {
  this.slavemethodstart = slavemethodstart;
 }

 public string[] getslavemethodstart() {
  if(this.slavemethodstart == null){
   // 没有指定，使用默认
   return defaultslavemethodstart;
  }
  return slavemethodstart;
 } 
}

5.  一主多从的实现

很多实际使用场景下都是采用“一主多从”的架构的，所以我们现在对这种架构做支持，目前只需要修改dynamicdatasource即可。

 

5.1. 实现

import java.lang.reflect.field;
import java.util.arraylist;
import java.util.list;
import java.util.map;
import java.util.concurrent.atomic.atomicinteger;
import javax.sql.datasource;
import org.slf4j.logger;
import org.slf4j.loggerfactory;
import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.abstractroutingdatasource;
import org.springframework.util.reflectionutils;
/**
 * 定义动态数据源，实现通过集成spring提供的abstractroutingdatasource，只需要实现determinecurrentlookupkey方法即可
 * 
 * 由于dynamicdatasource是单例的，线程不安全的，所以采用threadlocal保证线程安全，由dynamicdatasourceholder完成。
 * 
 * @author zhijun
 *
 */
public class dynamicdatasource extends abstractroutingdatasource {
 private static final logger logger = loggerfactory.getlogger(dynamicdatasource.class);
 private integer slavecount;
 // 轮询计数,初始为-1,atomicinteger是线程安全的
 private atomicinteger counter = new atomicinteger(-1);
 // 记录读库的key
 private list<object> slavedatasources = new arraylist<object>(0);
 @override
 protected object determinecurrentlookupkey() {
  // 使用dynamicdatasourceholder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key
  if (dynamicdatasourceholder.ismaster()) {
   object key = dynamicdatasourceholder.getdatasourcekey(); 
   if (logger.isdebugenabled()) {
    logger.debug("当前datasource的key为: " + key);
   }
   return key;
  }
  object key = getslavekey();
  if (logger.isdebugenabled()) {
   logger.debug("当前datasource的key为: " + key);
  }
  return key;
 }
 @suppresswarnings("unchecked")
 @override
 public void afterpropertiesset() {
  super.afterpropertiesset();
  // 由于父类的resolveddatasources属性是私有的子类获取不到，需要使用反射获取
  field field = reflectionutils.findfield(abstractroutingdatasource.class, "resolveddatasources");
  field.setaccessible(true); // 设置可访问
  try {
   map<object, datasource> resolveddatasources = (map<object, datasource>) field.get(this);
   // 读库的数据量等于数据源总数减去写库的数量
   this.slavecount = resolveddatasources.size() - 1;
   for (map.entry<object, datasource> entry : resolveddatasources.entryset()) {
    if (dynamicdatasourceholder.master.equals(entry.getkey())) {
     continue;
    }
    slavedatasources.add(entry.getkey());
   }
  } catch (exception e) {
   logger.error("afterpropertiesset error! ", e);
  }
 }
 /**
  * 轮询算法实现
  * 
  * @return
  */
 public object getslavekey() {
  // 得到的下标为：0、1、2、3……
  integer index = counter.incrementandget() % slavecount;
  if (counter.get() > 9999) { // 以免超出integer范围
   counter.set(-1); // 还原
  }
  return slavedatasources.get(index);
 }
}

6.  mysql主从复制

6.1. 原理

 

mysql主(称master)从(称slave)复制的原理：

1、master将数据改变记录到二进制日志(binarylog)中,也即是配置文件log-bin指定的文件(这些记录叫做二进制日志事件，binary log events)

2、slave将master的binary logevents拷贝到它的中继日志(relay log)

3、slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据(数据重演)

6.2. 主从配置需要注意的地方

1、主db server和从db server数据库的版本一致

2、主db server和从db server数据库数据一致[ 这里就会可以把主的备份在从上还原，也可以直接将主的数据目录拷贝到从的相应数据目录]

3、主db server开启二进制日志,主db server和从db server的server_id都必须唯一

6.3. 主库配置（windows，linux下也类似）

可能有些朋友主从数据库的ip地址、用户名和账号配置不是很清楚，下面是我测试的主从配置，ip都是127.0.0.1，我在讲完自己的例子后，还会写

一个主从ip是不相同的配置的例子，大家可以通过这个例子去更加直观的了解配置方法。

在my.ini  [mysqld] 下面修改（从库也是如此）：

#开启主从复制，主库的配置
log-bin= mysql3306-bin
#指定主库serverid
server-id=101
#指定同步的数据库，如果不指定则同步全部数据库
binlog-do-db=mybatis_1128

（my.ini中输入的这些命令一定要和下面有一行空格，不然mysql不识别）

执行sql语句查询状态：show master status

 

需要记录下position值，需要在从库中设置同步起始值。

另外我再说一点，如果您在mysql执行show master status  发现配置在my.ini中的内容没有起到效果，可能原因是并没有选择对my.ini文件，也可能是您没有重启服务，很大概率是后者造成的原因，

要想使配置生效，必须关掉mysql服务，再重新启动。

关闭服务的方法：

win键打开，输入services.msc调出服务：

 

再启动sqlyog，发现配置已经生效了。

6.4. 在主库创建同步用户

#授权用户slave01使用123456密码登录mysql
grant replication slave on *.* to 'slave01'@'127.0.0.1'identified by '123456';
flush privileges;

6.5. 从库配置

在my.ini修改：

#指定serverid，只要不重复即可，从库也只有这一个配置，其他都在sql语句中操作
server-id=102

以下执行sql（使用从机的root账户执行）：

changematerto
mater_hot='127.0.0.1',//主机的ip地址
mater_uer='lave01',//主机的用户（就是刚刚在主机通过ql创建出来的账户）
mater_paword='123456',
mater_port=3306,
mater_log_file='myql3306-bin.000006',//file
mater_log_po=1120;//poition

#启动slave同步
start slave;
#查看同步状态
show slave status;

 

下面是ip不同的两台电脑的主从配置方法：

主数据库所在的操作系统：win7

主数据库的版本：5.0

主数据库的ip地址：192.168.1.111

从数据库所在的操作系统：linux

从数据的版本：5.0

从数据库的ip地址：192.168.1.112

介绍完了环境，就聊聊配置步骤：

1、确保主数据库与从数据库一模一样。

例如：主数据库里的a的数据库里有b，c，d表，那从数据库里的就应该有一个模子刻出来的a的数据库和b，c，d表

2、在主数据库上创建同步账号。

grant replication slave,file on *.* to identified by '123456';

192.168.1.112：是运行使用该用户的ip地址

mstest：是新创建的用户名

123456：是新创建的用户名的密码

以上命令的详细解释，最好百度一下，写太多反到更加更不清思路。

3、配置主数据库的my.ini(因为是在window下，所以是my.ini不是my.cnf)。

[mysqld]
server-id=1
log-bin=log
binlog-do-db=mstest  //要同步的mstest数据库,要同步多个数据库，就多加几个binlog-do-db=数据库名
binlog-ignore-db=mysql //要忽略的数据库

4、配置从数据库的my.cnf。

[mysqld]
server-id=2
master-host=192.168.1.111
master-user=mstest  　　//第一步创建账号的用户名
master-password=123456 //第一步创建账号的密码
master-port=3306
master-connect-retry=60
replicate-do-db=mstest  //要同步的mstest数据库,要同步多个数据库，就多加几个replicate-do-db=数据库名
replicate-ignore-db=mysql　 //要忽略的数据库　

 

5、验证是否成功

进入mysql，后输入命令:show slave status\g。将显示下图。如果slave_io_running和slave_sql_running都为yes，那么表明可以成功同步了

6、测试同步数据。

进入主数据库输入命令:insert into one(name) values('beijing');

然后进入从数据库输入命令：select * from one;

如果此时从数据库有获取到数据，说明同步成功了，主从也就实现了

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。