SpringBoot+ShardingSphereJDBC实现读写分离!
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2022-07-24 21:35
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1 概述
本文讲述了如何使用MyBatisPlus
+ShardingSphereJDBC
进行读写分离,以及利用MySQL
进行一主一从的主从复制。
具体步骤包括:
MySQL
主从复制环境准备(Docker
)搭建 ShardingShpereJDBC
+MyBatisPlus
+Druid
环境测试
2 环境
OpenJDK 17.0.3
Spring Boot 2.7.0
MyBatis Plus 3.5.1
MyBatis Plus Generator 3.5.2
Druid 1.2.10
ShardingSphereJDBC 5.1.1
MySQL 8.0.29
(Docker
)
3 一些基础理论
3.1 读写分离
读写分离,顾名思义就是读和写分开,更具体来说,就是:
写操作在主数据库进行 读操作在从数据库进行
使用读写分离的根本目的就是为了提高并发性能,如果读写都在同一台MySQL
上实现,相信会不如一台MySQL
写,另外两台MySQL
读这样的配置性能高。另一方面,在很多时候都是读操作的请求要远远高于写操作,这样就显得读写分离非常有必要了。
3.2 主从复制
主从复制,顾名思义就是把主库的数据复制到从库中,因为读写分离之后,写操作都在主库进行,但是读操作是在从库进行的,也就是说,主库上的数据如果不能复制到从库中,那么从库就不会读到主库中的数据。严格意义上说,读写分离并不要求主从复制,只需要在主库写从库读即可,但是如果没有了主从复制,读写分离将失去了它的意义。因此读写分离通常与主从复制配合使用。
因为本示例使用的是MySQL
,这里就说一下MySQL
主从复制的原理,如下图所示:
工作流程如下:
主库修改数据后,将修改日志写入 binlog
从库的 I/O
线程读取主库的binlog
,并拷贝到从库本地的binlog
中从库本地的 binlog
被SQL
线程读取,执行其中的内容并同步到从库中
3.3 数据库中间件简介
数据库中间件可以简化对读写分离以及分库分表的操作,并隐藏底层实现细节,可以像操作单库单表那样操作多库多表,主流的设计方案主要有两种:
服务端代理:需要独立部署一个代理服务,该代理服务后面管理多个数据库实例,在应用中通过一个数据源与该代理服务器建立连接,由该代理去操作底层数据库,并返回相应结果。优点是支持多语言,对业务透明,缺点是实现复杂,实现难度大,同时代理需要确保自身高可用 客户端代理:在连接池或数据库驱动上进行一层封装,内部与不同的数据库建立连接,并对 SQL
进行必要的操作,比如读写分离选择走主库还是从库,分库分表select
后如何聚合结果。优点是实现简单,天然去中心化,缺点是支持语言较少,版本升级困难
一些常见的数据库中间件如下:
Cobar
:阿里开源的关系型数据库分布式服务中间件,已停更DRDS
:脱胎于Cobar
,全称分布式关系型数据库服务
MyCat
:开源数据库中间件,目前更新了MyCat2
版本Atlas
:Qihoo 360
公司Web
平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL
协议的数据中间层项目,同时还有一个NoSQL
的版本,叫Pika
tddl
:阿里巴巴自主研发的分布式数据库服务Sharding-JDBC
:ShardingShpere
的一个子产品,一个轻量级Java
框架
4 MySQL
主从复制环境准备
看完了一些基础理论就可以进行动手了,本小节先准备好MySQL
主从复制的环境,基于Docker
+MySQL
官方文档搭建。
4.1 主库操作
4.1.1 拉取镜像并创建容器运行
docker pull mysql
docker run -itd -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name master mysql
docker exec -it master /bin/bash
在主库中进行更新镜像源,安装vim
以及net-tools
的操作:
cd /etc/apt
echo deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib > sources.list
apt update && apt upgrade
apt install vim net-tools
4.1.2 修改配置文件
vim /etc/mysql/my.cnf
添加下面两行数据:
[mysqld]
server-id=1 # 全局唯一,取值[1,2^32-1],默认为1
binlog-do-db=test # 表示需要复制的是哪个库
修改完成后重启。
4.1.3 准备数据源
CREATE DATABASE test;
USE test;
CREATE TABLE user(
id BIGINT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL,
);
4.1.4 创建一个复制操作的用户(可选但推荐)
注意创建用户需要加上mysql_native_password
,否则会导致从库一直处于连接状态:
CREATE USER 'repl'@'172.17.0.3' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456';
GRANT REPLICATION slave ON *.* TO 'repl'@'172.17.0.3';
具体的地址请根据从库的地址修改,可以先看后面的从库配置部分。
4.1.5 数据备份(可选)
如果原来的主库中是有数据的,那么这部分数据需要手动同步到从库中:
FLUSH TABLES WITH READ LOCK;
开启主库的另一个终端,使用mysqldump
导出:
mysqldump -u root -p --all-databases --master-data > dbdump.db
导出完成后,解除读锁:
UNLOCK TABLES;
4.1.6 查看主库状态
SHOW MASTER STATUS;
需要把File
以及Position
记录下来,后面从库的配置需要用到。
4.2 从库操作
4.2.1 拉取镜像并创建容器运行
docker pull mysql
docker run -itd -p 3307:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name slave mysql
docker exec -it slave /bin/bash
进入容器后,像主库一样更新源然后安装vim
和net-tools
:
cd /etc/apt
echo deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib > sources.list
apt update && apt upgrade
apt install vim net-tools
4.2.2 修改配置文件
vim /etc/mysql/my.cnf
添加如下两行:
[mysqld]
server-id=2 # 全局唯一,不能与主库相同
replicate-do-db=test # 与主库相同,表示对该库进行复制
修改完成后重启。
4.2.3 查看ip
地址
查看从库的ip
地址,用于给主库设置同步的用户:
ifconfig
输出:
inet 172.17.0.3 netmask 255.255.0.0 broadcast 172.17.255.255
那么主库中用于复制的用户就可以是repl@172.17.0.3
。
4.2.4 导入数据(可选)
如果主库有数据可以先导入到从库:
mysqldump -u root -p --all-databases < dbdump.db
4.2.5 准备数据源
CREATE DATABASE test;
USE test;
CREATE TABLE user(
id BIGINT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL,
);
4.2.6 设置主库
可以使用change master to
/change replication source to
(8.0.23+
)命令:
CHANGE REPLICATION SOURCE TO
source_host='172.17.0.2', # 可以使用ifconfig查看主库ip
source_user='repl', # 之前主库创建的用户
source_password='123456', # 密码
source_log_file='binlog.000003', # 之前在主库上使用show master status查看的日志文件
source_log_pos=594; # 同样使用show master status查看
4.2.7 开启从库
START SLAVE;
SHOW SLAVE STATUS\G
新版本(8.0.22+
)可使用:
START REPLICA;
SHOW REPLICA STATUS\G
需要IO
和SQL
线程显示Yes
才算成功:
4.3 测试
主库选择插入一条数据:
INSERT INTO user VALUES(1,"name",3);
然后从库就能select
到了:
5 搭建Spring Boot
环境
5.1 新建项目并引入依赖
新建Spring Boot
项目,并引入如下依赖:
implementation 'com.alibaba:druid:1.2.10'
implementation 'com.baomidou:mybatis-plus-boot-starter:3.5.1'
implementation 'org.freemarker:freemarker:2.3.31'
implementation 'com.baomidou:mybatis-plus-generator:3.5.2'
implementation 'org.apache.shardingsphere:shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter:5.1.1'
Maven
版本:
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.5.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
<version>3.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.freemarker</groupId>
<artifactId>freemarker</artifactId>
<version>2.3.31</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.2.10</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
<version>5.1.1</version>
</dependency>
5.2 使用生成器
import com.baomidou.mybatisplus.generator.FastAutoGenerator;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.engine.FreemarkerTemplateEngine;
public class Generator {
public static void main(String[] args) {
FastAutoGenerator.create("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "123456")
.globalConfig(builder ->
builder.author("author").outputDir(System.getProperty("user.dir") + "/src/main/java").build())
.packageConfig(builder ->
builder.parent("com.example.demo").moduleName("user").build())
.strategyConfig(builder ->
builder.addInclude("user").entityBuilder().enableLombok().disableSerialVersionUID().build())
.templateEngine(new FreemarkerTemplateEngine())
.execute();
}
}
直接运行main
方法即可生成代码,配置请根据个人需要进行更改。
5.3 配置文件
spring:
shardingsphere:
mode:
type: Memory # 内存模式,元数据保存在当前进程中
datasource:
names: master,slave # 数据源名称,这里有两个
master: # 跟上面的数据源对应
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 连接池
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test # 连接url
username: root
password: 123456
slave: # 跟上面的数据源对应
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test
username: root
password: 123456
rules:
readwrite-splitting: # 读写分离规则
data-sources: # 数据源配置
random: # 这个名字随便起
type: Static # 静态类型
load-balancer-name: round_robin # 负载均衡算法名字
props:
write-data-source-name: master # 写数据源
read-data-source-names: slave # 读数据源
load-balancers: # 负载均衡配置
round_robin: # 跟上面负载均衡算法的名字对应
type: ROUND_ROBIN # 负载均衡算法
props:
sql-show: true # 打印SQL
因为配置文件的内容比较多,以下进行分开说明。
5.3.1 模式
spring.shardingsphere.mode.type
,模式有三种:
Memory
:内存模式,初始化配置或执行SQL
等操作均在当前进程生效Standalone
:单机模式,可以将数据源和规则等元数据信息持久化,但是这些元数据不会在集群中同步Cluster
:集群模式,提供了多个Apache ShardingSphere
实例之间元数据共享以及分布式场景下的状态协调的能力,也提供水平扩展以及高可用的能力
这里使用内存模式,如果想将元数据等信息持久化,请使用单机模式,单机模式需要配置以下属性:
spring.shardingsphere.mode.type=Standalone
:设置单机模式spring.shardingsphere.mode.repository.type=
:持久化仓库的类型,单机模式适用类型为File
spring.shardingsphere.mode.repository.props.path=
:元数据存储路径,默认.shardingsphere
spring.shardingsphere.mode.overwrite=
:是否覆盖
而采用集群模式,需要配置以下属性:
spring.shardingsphere.mode.type=Cluster
:设置集群模式spring.shardingsphere.mode.repository.type=
:持久化仓库类型,集群模式支持ZooKeeper
以及Etcd
持久化spring.shardingsphere.mode.repository.props.namespace=
:注册中心命名空间spring.shardingsphere.mode.repository.props.server-lists=
:注册中心服务器列表spring.shardingsphere.mode.overwrite=
:是否覆盖spring.shardingsphere.mode.repository.props.<key>=
:注册中心的属性配置,对于ZooKeeper
,可以配置retryIntervalMilliseconds
(重试间隔毫秒)、maxRetries
(客户端连接最大重试数)、timeToLiveSeconds
(临时数据存活秒数)、operationTimeoutMilliseconds
(客户端操作超时毫秒数)、digest
(登录密码),对于Etcd
,可以配置timeToLiveSeconds
(临时数据存活秒数)、connectionTimeout
(连接超时秒数)
5.3.2 数据源配置
spring.shardingsphere.datasource.names
,后面接数据源的名称,使用,
分隔,比如此处有两个数据源:
master
slave
然后每个数据源可以配置:
type
:数据库连接池类型,这里使用的是Druid
username
:用户名password
:密码jdbc-url
:连接url
,注意,对于此处使用的Druid
连接池,需要使用url
而不是jdbc-url
5.3.3 读写分离规则配置
spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting
,需要配置其中的数据源以及负载均衡类型:
spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources
spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.load-balancers
5.3.3.1 数据源配置
数据源配置首先需要添加一个数据源的名字,随便起一个,比如这里是random
,然后需要配置三个属性:
spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.type
:读写分离的类型,可选值为Static
与Dynamic
,这里选择Static
,如果选择Dynamic
,也就是动态数据源,请配合dynamic-datasource-spring-boot-starter
使用spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.props.write-data-source-name
:写数据源spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.props.read-data-source-name
:读数据源spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.load-balancer-name
:负载均衡算法的名称,这里写的是round_robin
5.3.3.2 负载均衡配置
负载均衡配置需要与上面的spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.load-balancer-name
属性对应,比如这里是round_robin
,那么需要配置的就是spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.load-balancers.round_robin
。然后下一步就是配置具体的负载均衡算法。
内置的负载均衡算法有三个:
轮询算法: ROUND_ROBIN
,配置type=ROUND_ROBIN
即可,也就是spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.load-balancers.round_robin.type=ROUND_ROBIN
随机访问算法: RANDOM
,配置type=RANDOM
权重访问算法: WEIGHT
,配置type=WEIGHT
,同时需要配置props
,在其中配置各个读节点的权重
5.3.4 属性配置
属性的话这里只配置了一个spring.shardingsphere.props.sql-show=true
,也就是打印SQL
,其他支持的属性有:
spring.shardingsphere.props.sql-simple
:是否打印简单风格的SQL
,默认为false
spring.shardingsphere.props.kernel-exector-size
:设置任务处理线程池大小,默认为infinite
spring.shardingsphere.props.max-connections-size-per-query
:每次查询所能使用的最多数据库连接数,默认为1
spring.shardingsphere.props.check-table-metadata-enabled
:启动时是否检查分片元数据的一致性,默认为false
spring.shardingsphere.props.check-duplicate-table-enabled
:启动时是否检查重复表,默认为false
spring.shardingsphere.props.sql-federation-enabled
:是否开启联邦查询,默认为false
5.4 准备Controller
@RestController
@RequestMapping("/user")
@RequiredArgsConstructor(onConstructor = @__(@Autowired))
public class UserController {
private final UserServiceImpl userService;
@GetMapping("/select")
public User select() {
return userService.getById(1);
}
@GetMapping("/insert")
public boolean insert() {
return userService.saveOrUpdate(User.builder().id(3L).name("name3").build());
}
}
6 测试
访问http://localhost:8080/user/insert
,可以看到写操作在主库进行:
访问http://localhost:8080/user/select
,可以看到读操作在从库进行:
这样读写分离就算是完成了。