近日工作任务较轻，有空学习学习技术，遂来研究如果实现读写分离。这里用博客记录下过程，一方面可备日后查看，同时也能分享给大家（网上的资料真的大都是抄来抄去，，还不带格式的，看的真心难受）。
完整代码：https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/dxfl
1、背景
一个项目中数据库最基础同时也是最主流的是单机数据库，读写都在一个库中。当用户逐渐增多，单机数据库无法满足性能要求时，就会进行读写分离改造（适用于读多写少），写操作一个库，读操作多个库，通常会做一个数据库集群，开启主从备份，一主多从，以提高读取性能。当用户更多读写分离也无法满足时，就需要分布式数据库了（可能以后会学习怎么弄）。
正常情况下读写分离的实现，首先要做一个一主多从的数据库集群，同时还需要进行数据同步。这一篇记录如何用 mysql 搭建一个一主多次的配置，下一篇记录代码层面如何实现读写分离。
2、搭建一主多从数据库集群
主从备份需要多台虚拟机，我是用 wmware 完整克隆多个实例，注意直接克隆的虚拟机会导致每个数据库的 uuid 相同，需要修改为不同的 uuid。修改方法参考这个：点击跳转。
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主库配置
主数据库（master）中新建一个用户用于从数据库（slave）读取主数据库二进制日志，sql 语句如下：
mysql> CREATE USER 'repl'@'%' IDENTIFIED BY '123456';#创建用户 mysql> GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'repl'@'%';#分配权限 mysql>flush privileges; #刷新权限同时修改 mysql 配置文件开启二进制日志，新增部分如下：
[mysqld] server-id=1 log-bin=master-bin log-bin-index=master-bin.index然后重启数据库，使用
show master status;语句查看主库状态，如下所示：
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从库配置
同样先新增几行配置：
[mysqld] server-id=2 relay-log-index=slave-relay-bin.index relay-log=slave-relay-bin然后重启数据库，使用如下语句连接主库：
CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='192.168.226.5', MASTER_USER='root', MASTER_PASSWORD='123456', MASTER_LOG_FILE='master-bin.000003', MASTER_LOG_POS=154;接着运行
start slave;开启备份,正常情况如下图所示：Slave_IO_Running 和 Slave_SQL_Running 都为 yes。
可以用这个步骤开启多个从库。
默认情况下备份是主库的全部操作都会备份到从库，实际可能需要忽略某些库，可以在主库中增加如下配置：
# 不同步哪些数据库
binlog-ignore-db = mysql
binlog-ignore-db = test
binlog-ignore-db = information_schema
# 只同步哪些数据库，除此之外，其他不同步
binlog-do-db = game
3、代码层面进行读写分离
代码环境是 springboot+mybatis+druib 连接池。想要读写分离就需要配置多个数据源，在进行写操作是选择写的数据源，读操作时选择读的数据源。其中有两个关键点：
- 如何切换数据源
- 如何根据不同的方法选择正确的数据源
1)、如何切换数据源
通常用 springboot 时都是使用它的默认配置，只需要在配置文件中定义好连接属性就行了，但是现在我们需要自己来配置了，spring 是支持多数据源的，多个 datasource 放在一个 HashMapTargetDataSource中，通过dertermineCurrentLookupKey获取 key 来觉定要使用哪个数据源。因此我们的目标就很明确了，建立多个 datasource 放到 TargetDataSource 中，同时重写 dertermineCurrentLookupKey 方法来决定使用哪个 key。
2)、如何选择数据源
事务一般是注解在 Service 层的，因此在开始这个 service 方法调用时要确定数据源，有什么通用方法能够在开始执行一个方法前做操作呢？相信你已经想到了那就是**切面 **。怎么切有两种办法：
- 注解式，定义一个只读注解，被该数据标注的方法使用读库
- 方法名，根据方法名写切点，比如 getXXX 用读库，setXXX 用写库
3)、代码编写
a、编写配置文件，配置两个数据源信息
只有必填信息，其他都有默认设置
mysql:
datasource:
#读库数目
num: 1
type-aliases-package: com.example.dxfl.dao
mapper-locations: classpath:/mapper/*.xml
config-location: classpath:/mybatis-config.xml
write:
url: jdbc:mysql://192.168.226.5:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
read:
url: jdbc:mysql://192.168.226.6:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
b、编写 DbContextHolder 类
这个类用来设置数据库类别，其中有一个 ThreadLocal 用来保存每个线程的是使用读库，还是写库。代码如下：
/**
* Description 这里切换读/写模式
* 原理是利用ThreadLocal保存当前线程是否处于读模式（通过开始READ_ONLY注解在开始操作前设置模式为读模式，
* 操作结束后清除该数据，避免内存泄漏，同时也为了后续在该线程进行写操作时任然为读模式
* @author fxb
* @date 2018-08-31
*/
public class DbContextHolder {
private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(DbContextHolder.class);
public static final String WRITE = "write";
public static final String READ = "read";
private static ThreadLocal<String> contextHolder= new ThreadLocal<>();
public static void setDbType(String dbType) {
if (dbType == null) {
log.error("dbType为空");
throw new NullPointerException();
}
log.info("设置dbType为：{}",dbType);
contextHolder.set(dbType);
}
public static String getDbType() {
return contextHolder.get() == null ? WRITE : contextHolder.get();
}
public static void clearDbType() {
contextHolder.remove();
}
}
c、重写 determineCurrentLookupKey 方法
spring 在开始进行数据库操作时会通过这个方法来决定使用哪个数据库，因此我们在这里调用上面 DbContextHolder 类的getDbType()方法获取当前操作类别,同时可进行读库的负载均衡，代码如下：
public class MyAbstractRoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
@Value("${mysql.datasource.num}")
private int num;
private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
String typeKey = DbContextHolder.getDbType();
if (typeKey == DbContextHolder.WRITE) {
log.info("使用了写库");
return typeKey;
}
//使用随机数决定使用哪个读库
int sum = NumberUtil.getRandom(1, num);
log.info("使用了读库{}", sum);
return DbContextHolder.READ + sum;
}
}
d、编写配置类
由于要进行读写分离，不能再用 springboot 的默认配置，我们需要手动来进行配置。首先生成数据源，使用@ConfigurProperties 自动生成数据源：
/**
* 写数据源
*
* @Primary 标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时，该 Bean 优先被考虑。
* 多数据源配置的时候注意，必须要有一个主数据源，用 @Primary 标志该 Bean
*/
@Primary
@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "mysql.datasource.write")
public DataSource writeDataSource() {
return new DruidDataSource();
}
读数据源类似，注意有多少个读库就要设置多少个读数据源，Bean 名为 read+序号。
然后设置数据源，使用的是我们之前写的 MyAbstractRoutingDataSource 类
/**
* 设置数据源路由，通过该类中的determineCurrentLookupKey决定使用哪个数据源
*/
@Bean
public AbstractRoutingDataSource routingDataSource() {
MyAbstractRoutingDataSource proxy = new MyAbstractRoutingDataSource();
Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>(2);
targetDataSources.put(DbContextHolder.WRITE, writeDataSource());
targetDataSources.put(DbContextHolder.READ+"1", read1());
proxy.setDefaultTargetDataSource(writeDataSource());
proxy.setTargetDataSources(targetDataSources);
return proxy;
}
接着需要设置 sqlSessionFactory
/**
* 多数据源需要自己设置sqlSessionFactory
*/
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
bean.setDataSource(routingDataSource());
ResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
// 实体类对应的位置
bean.setTypeAliasesPackage(typeAliasesPackage);
// mybatis的XML的配置
bean.setMapperLocations(resolver.getResources(mapperLocation));
bean.setConfigLocation(resolver.getResource(configLocation));
return bean.getObject();
}
最后还得配置下事务，否则事务不生效
/**
* 设置事务，事务需要知道当前使用的是哪个数据源才能进行事务处理
*/
@Bean
public DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(routingDataSource());
}
4)、选择数据源
多数据源配置好了，但是代码层面如何选择选择数据源呢？这里介绍两种办法：
a、注解式
首先定义一个只读注解，被这个注解方法使用读库，其他使用写库，如果项目是中途改造成读写分离可使用这个方法，无需修改业务代码，只要在只读的 service 方法上加一个注解即可。
@Target({ElementType.METHOD,ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface ReadOnly {
}
然后写一个切面来切换数据使用哪种数据源，重写 getOrder 保证本切面优先级高于事务切面优先级，在启动类加上@EnableTransactionManagement(order = 10),为了代码如下：
@Aspect
@Component
public class ReadOnlyInterceptor implements Ordered {
private static final Logger log= LoggerFactory.getLogger(ReadOnlyInterceptor.class);
@Around("@annotation(readOnly)")
public Object setRead(ProceedingJoinPoint joinPoint,ReadOnly readOnly) throws Throwable{
try{
DbContextHolder.setDbType(DbContextHolder.READ);
return joinPoint.proceed();
}finally {
//清楚DbType一方面为了避免内存泄漏，更重要的是避免对后续在本线程上执行的操作产生影响
DbContextHolder.clearDbType();
log.info("清除threadLocal");
}
}
@Override
public int getOrder() {
return 0;
}
}
b、方法名式
这种方法不许要注解，但是需要service中方法名称按一定规则编写，然后通过切面来设置数据库类别，比如setXXX设置为写、getXXX设置为读，代码我就不写了，应该都知道怎么写。
4、测试
编写好代码来试试结果如何，下面是运行截图：
读写分离只是数据库扩展的一个临时解决办法，并不能一劳永逸，随着负载进一步增大，只有一个库用于写入肯定是不够的，而且单表的数据库是有上限的，mysql 最多千万级别的数据能保持较好的查询性能。最终还是会变成--分库分表架构的。分库分表可以看看这一篇：https://www.tapme.top/blog/detail/2019-03-20-10-38