https://blog.csdn.net/starlh35/article/details/78735510
前言
众所周知，随着用户量的增多，数据库操作往往会成为一个系统的瓶颈所在，而且一般的系统“读”的压力远远大于“写”，因此我们可以通过实现数据库的读写分离来提高系统的性能。
实现思路
通过设置主从数据库实现读写分离，主数据库负责“写操作”，从数据库负责“读操作”，根据压力情况，从数据库可以部署多个提高“读”的速度，借此来提高系统总体的性能。
基础知识
要实现读写分离，就要解决主从数据库数据同步的问题,在主数据库写入数据后要保证从数据库的数据也要更新。
1
主从数据库同步的实现思路如图：
主从同步
主服务器master记录数据库操作日志到Binary log，从服务器开启i/o线程将二进制日志记录的操作同步到relay log（存在从服务器的缓存中），另外sql线程将relay log日志记录的操作在从服务器执行。
记住这张图，接下来基于这个图实际设置主从数据库。
主从数据库设置的具体步骤
首先要有两个数据库服务器master、slave（也可以用一个服务器安装两套数据库环境运行在不同端口，slave也可以举一反三设置多个），我们穷人就买虚拟云服务器玩玩就行 0.0。以下操作假设你的两台服务器上都已经安装好了mysql服务。
1.打开mysql数据库配置文件
vim /etc/my.cnf
1
2.在主服务器master上配置开启Binary log，主要是在[mysqld]下面添加：
server-id=1
log-bin=master-bin
log-bin-index=master-bin.index
1
2
3
如图：
master my.cnf
3.重启mysql服务
service mysql restart
1
ps：重启方式随意
4.检查配置效果，进入主数据库并执行
mysql> SHOW MASTER STATUS;
1
可以看到下图表示配置没问题,这里面的File名:master-bin.000001 我们接下来在从数据库的配置会使用：
5.配置从服务器的 my.cnf
在[mysqld]节点下面添加：
master status
server-id=2
relay-log-index=slave-relay-bin.index
relay-log=slave-relay-bin
1
2
3
这里面的server-id 一定要和主库的不同，如图：
slave my.cnf
配置完成后同样重启从数据库一下
service mysql restart
1
6.接下来配置两个数据库的关联
首先我们先建立一个操作主从同步的数据库用户，切换到主数据库执行：
mysql> create user repl;
mysql> GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'repl'@'从xxx.xxx.xxx.xx' IDENTIFIED BY 'mysql';
mysql> flush privileges;
1
2
3
这个配置的含义就是创建了一个数据库用户repl，密码是mysql, 在从服务器使用repl这个账号和主服务器连接的时候，就赋予其REPLICATION SLAVE的权限， *.* 表面这个权限是针对主库的所有表的，其中xxx就是从服务器的ip地址。
进入从数据库后执行：
mysql> change master to master_host='主xxx.xxx.xxx.xx',master_port=3306,master_user='repl',master_password='mysql',master_log_file='master-bin.000001',master_log_pos=0;
1
这里面的xxx是主服务器ip，同时配置端口，repl代表访问主数据库的用户，上述步骤执行完毕后执行start slave启动配置：
mysql> start slave;
1
start slave
停止主从同步的命令为：
mysql> stop slave;
1
查看状态命令,G表示换行查看
mysql> show slave status G;
1
可以看到状态如下：
slave status
这里看到从数据库已经在等待主库的消息了，接下来在主库的操作，在从库都会执行了。我们可以主库负责写，从库负责读（不要在从库进行写操作），达到读写分离的效果。
我们可以简单测试：
在主数据库中创建一个新的数据库：
mysql> create database testsplit;
1
在从数据库查看数据库：
mysql> show databases;
1
可以看到从数据库也有testsplit这张表了，这里就不上图了，亲测可用。在主数据库插入数据，从数据库也可以查到。
至此已经实现了数据库主从同步
代码层面实现读写分离
上面我们已经有了两个数据库而且已经实现了主从数据库同步，接下来的问题就是在我们的业务代码里面实现读写分离，假设我们使用的是主流的ssm的框架开发的web项目，这里面我们需要多个数据源。
在此之前，我们在项目中一般会使用一个数据库用户远程操作数据库（避免直接使用root用户），因此我们需要在主从数据库里面都创建一个用户mysqluser，赋予其增删改查的权限：
1
mysql> GRANT select,insert,update,delete ON *.* TO 'mysqluser'@'%' IDENTIFIED BY 'mysqlpassword' WITH GRANT OPTION;
1
然后我们的程序里就用mysqluser这个用户操作数据库：
1.编写jdbc.propreties
#mysql驱动
jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
#主数据库地址
jdbc.master.url=jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xx:3306/testsplit?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
#从数据库地址
jdbc.slave.url=jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xx:3306/testsplit?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
#数据库账号
jdbc.username=mysqluser
jdbc.password=mysqlpassword
1
2
3
4
5
6
7
8
9
这里我们指定了两个数据库地址，其中的xxx分别是我们的主从数据库的ip地址，端口都是使用默认的3306
2.配置数据源
在spring-dao.xml中配置数据源（这里就不累赘介绍spring的配置了，假设大家都已经配置好运行环境），配置如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
<!-- 配置整合mybatis过程 -->
<!-- 1.配置数据库相关参数properties的属性：${url} -->
<context:property-placeholder location="classpath:jdbc.properties" />
<!-- 扫描dao包下所有使用注解的类型 -->
<context:component-scan base-package="c n.xzchain.testsplit.dao" />
<!-- 2.数据库连接池 -->
<bean id="abstractDataSource" abstract="true" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
destroy-method="close">
<!-- c3p0连接池的私有属性 -->
<property name="maxPoolSize" value="30" />
<property name="minPoolSize" value="10" />
<!-- 关闭连接后不自动commit -->
<property name="autoCommitOnClose" value="false" />
<!-- 获取连接超时时间 -->
<property name="checkoutTimeout" value="10000" />
<!-- 当获取连接失败重试次数 -->
<property name="acquireRetryAttempts" value="2" />
</bean>
<!--主库配置-->
<bean id="master" parent="abstractDataSource">
<!-- 配置连接池属性 -->
<property name="driverClass" value="${jdbc.driver}" />
<property name="jdbcUrl" value="${jdbc.master.url}" />
<property name="user" value="${jdbc.username}" />
<property name="password" value="${jdbc.password}" />
</bean>
<!--从库配置-->
<bean id="slave" parent="abstractDataSource">
<!-- 配置连接池属性 -->
<property name="driverClass" value="${jdbc.driver}" />
<property name="jdbcUrl" value="${jdbc.slave.url}" />
<property name="user" value="${jdbc.username}" />
<property name="password" value="${jdbc.password}" />
</bean>
<!--配置动态数据源，这里的targetDataSource就是路由数据源所对应的名称-->
<bean id="dataSourceSelector" class="cn.xzchain.testsplit.dao.split.DataSourceSelector">
<property name="targetDataSources">
<map>
<entry value-ref="master" key="master"></entry>
<entry value-ref="slave" key="slave"></entry>
</map>
</property>
</bean>
<!--配置数据源懒加载-->
<bean id="dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.LazyConnectionDataSourceProxy">
<property name="targetDataSource">
<ref bean="dataSourceSelector"></ref>
</property>
</bean>
<!-- 3.配置SqlSessionFactory对象 -->
<bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
<!-- 注入数据库连接池 -->
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
<!-- 配置MyBaties全局配置文件:mybatis-config.xml -->
<property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml" />
<!-- 扫描entity包 使用别名 -->
<property name="typeAliasesPackage" value="cn.xzchain.testsplit.entity" />
<!-- 扫描sql配置文件:mapper需要的xml文件 -->
<property name="mapperLocations" value="classpath:mapper/*.xml" />
</bean>
<!-- 4.配置扫描Dao接口包，动态实现Dao接口，注入到spring容器中 -->
<bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
<!-- 注入sqlSessionFactory -->
<property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactory" />
<!-- 给出需要扫描Dao接口包 -->
<property name="basePackage" value="cn.xzchain.testsplit.dao" />
</bean>
</beans>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
说明：
首先读取配置文件jdbc.properties，然后在我们定义了一个基于c3p0连接池的父类“抽象”数据源，然后配置了两个具体的数据源master、slave，继承了abstractDataSource，这里面就配置了数据库连接的具体属性，然后我们配置了动态数据源，他将决定使用哪个具体的数据源，这里面的关键就是DataSourceSelector，接下来我们会实现这个bean。下一步设置了数据源的懒加载，保证在数据源加载的时候其他依赖的bean已经加载好了。接着就是常规的配置了，我们的mybatis全局配置文件如下
3.mybatis全局配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
<!-- 配置全局属性 -->
<settings>
<!-- 使用jdbc的getGeneratedKeys获取数据库自增主键值 -->
<setting name="useGeneratedKeys" value="true" />
<!-- 使用列别名替换列名 默认:true -->
<setting name="useColumnLabel" value="true" />
<!-- 开启驼峰命名转换:Table{create_time} -> Entity{createTime} -->
<setting name="mapUnderscoreToCamelCase" value="true" />
<!-- 打印查询语句 -->
<setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING" />
</settings>
<plugins>
<plugin interceptor="cn.xzchain.testsplit.dao.split.DateSourceSelectInterceptor"></plugin>
</plugins>
</configuration>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
这里面的关键就是DateSourceSelectInterceptor这个拦截器，它会拦截所有的数据库操作，然后分析sql语句判断是“读”操作还是“写”操作，我们接下来就来实现上述的DataSourceSelector和DateSourceSelectInterceptor
4.编写DataSourceSelector
DataSourceSelector就是我们在spring-dao.xml配置的，用于动态配置数据源。代码如下：
import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
/**
* @author lihang
* @date 2017/12/6.
* @description 继承了AbstractRoutingDataSource，动态选择数据源
*/
public class DataSourceSelector extends AbstractRoutingDataSource {
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
return DynamicDataSourceHolder.getDataSourceType();
}
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
我们只要继承AbstractRoutingDataSource并且重写determineCurrentLookupKey()方法就可以动态配置我们的数据源。
编写DynamicDataSourceHolder，代码如下：
/**
* @author lihang
* @date 2017/12/6.
* @description
*/
public class DynamicDataSourceHolder {
/**用来存取key，ThreadLocal保证了线程安全*/
private static ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<String>();
/**主库*/
public static final String DB_MASTER = "master";
/**从库*/
public static final String DB_SLAVE = "slave";
/**
* 获取线程的数据源
* @return
*/
public static String getDataSourceType() {
String db = contextHolder.get();
if (db == null){
//如果db为空则默认使用主库（因为主库支持读和写）
db = DB_MASTER;
}
return db;
}
/**
* 设置线程的数据源
* @param s
*/
public static void setDataSourceType(String s) {
contextHolder.set(s);
}
/**
* 清理连接类型
*/
public static void clearDataSource(){
contextHolder.remove();
}
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
这个类决定返回的数据源是master还是slave，这个类的初始化我们就需要借助DateSourceSelectInterceptor了，我们拦截所有的数据库操作请求，通过分析sql语句来判断是读还是写操作，读操作就给DynamicDataSourceHolder设置slave源，写操作就给其设置master源，代码如下：
import org.apache.ibatis.executor.Executor;
import org.apache.ibatis.executor.keygen.SelectKeyGenerator;
import org.apache.ibatis.mapping.BoundSql;
import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement;
import org.apache.ibatis.mapping.SqlCommandType;
import org.apache.ibatis.plugin.*;
import org.apache.ibatis.session.ResultHandler;
import org.apache.ibatis.session.RowBounds;
import org.springframework.transaction.support.TransactionSynchronizationManager;
import java.util.Locale;
import java.util.Properties;
/**
* @author lihang
* @date 2017/12/6.
* @description 拦截数据库操作，根据sql判断是读还是写，选择不同的数据源
*/
@Intercepts({@Signature(type = Executor.class,method = "update",args = {MappedStatement.class,Object.class}),
@Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class})})
public class DateSourceSelectInterceptor implements Interceptor{
/**正则匹配 insert、delete、update操作*/
private static final String REGEX = ".*insert\\u0020.*|.*delete\\u0020.*|.*update\\u0020.*";
@Override
public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
//判断当前操作是否有事务
boolean synchonizationActive = TransactionSynchronizationManager.isSynchronizationActive();
//获取执行参数
Object[] objects = invocation.getArgs();
MappedStatement ms = (MappedStatement) objects[0];
//默认设置使用主库
String lookupKey = DynamicDataSourceHolder.DB_MASTER;;
if (!synchonizationActive){
//读方法
if (ms.getSqlCommandType().equals(SqlCommandType.SELECT)){
//selectKey为自增主键（SELECT LAST_INSERT_ID()）方法,使用主库
if (ms.getId().contains(SelectKeyGenerator.SELECT_KEY_SUFFIX)){
lookupKey = DynamicDataSourceHolder.DB_MASTER;
}else {
BoundSql boundSql = ms.getSqlSource().getBoundSql(objects[1]);
String sql = boundSql.getSql().toLowerCase(Locale.CHINA).replace("[\t\n\r]"," ");
//如果是insert、delete、update操作 使用主库
if (sql.matches(REGEX)){
lookupKey = DynamicDataSourceHolder.DB_MASTER;
}else {
//使用从库
lookupKey = DynamicDataSourceHolder.DB_SLAVE;
}
}
}
}else {
//一般使用事务的都是写操作，直接使用主库
lookupKey = DynamicDataSourceHolder.DB_MASTER;
}
//设置数据源
DynamicDataSourceHolder.setDataSourceType(lookupKey);
return invocation.proceed();
}
@Override
public Object plugin(Object target) {
if (target instanceof Executor){
//如果是Executor（执行增删改查操作），则拦截下来
return Plugin.wrap(target,this);
}else {
return target;
}
}
@Override
public void setProperties(Properties properties) {
}
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
通过这个拦截器，所有的insert、delete、update操作设置使用master源，select会使用slave源。
接下来就是测试了，我这是生产环境的代码，直接打印日志，小伙伴可以加上日志后测试使用的是哪个数据源，结果和预期一样，这样我们就实现了读写分离～
ps：我们可以配置多个slave用于负载均衡，只需要在spring-dao.xml中添加slave1、slave2、slave3……然后修改dataSourceSelector这个bean，
<bean id="dataSourceSelector" class="cn.xzchain.o2o.dao.split.DataSourceSelector">
<property name="targetDataSources">
<map>
<entry value-ref="master" key="master"></entry>
<entry value-ref="slave1" key="slave1"></entry>
<entry value-ref="slave2" key="slave2"></entry>
<entry value-ref="slave3" key="slave3"></entry>
</map>
</property>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
在map标签中添加slave1、slave2、slave3……即可，具体的负载均衡策略我们在DynamicDataSourceHolder、DateSourceSelectInterceptor中实现即可。
最后整理一下整个流程：
1.项目启动后，在依赖的bean加载完成后，我们的数据源通过LazyConnectionDataSourceProxy开始加载，他会引用dataSourceSelector加载数据源。
2.DataSourceSelector会选择一个数据源，我们在代码里设置了默认数据源为master，在初始化的时候我们就默认使用master源。
3.在数据库操作执行时，DateSourceSelectInterceptor拦截器拦截了请求，通过分析sql决定使用哪个数据源，“读操作”使用slave源，“写操作”使用master源。
写在后面
现在很多读写分离中间件已经大大简化了我们的工作，但是自己实现一个小体量的读写分离有助于我们进一步理解数据库读写分离在业务上的实现，呼～
---------------------
作者：小小程序汪
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/starlh35/article/details/78735510
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！