为什么需要读写分离

当项目越来越大和并发越来大的情况下，单个数据库服务器的压力肯定也是越来越大，最终演变成数据库成为性能的瓶颈，而且当数据越来越多时，查询也更加耗费时间，当然数据库数据过大时，可以采用数据库分库分表，同时数据库压力过大时，也可以采用Redis等缓存技术来降低压力，但是任何一种技术都不是万金油，很多时候都是通过多种技术搭配使用，而本文主要就是介绍通过读写分离来加快数据库读取速度

实现方式

读写分离实现的方式有多种，但是多种都需要配置数据库的主从复制，当然也许是有不需要配置的，只是我不知道而已

方式一

数据库中间件实现，如Mycat等数据库中间件，对于项目本身来说，只有一个数据源，就是链接到Mycat，再由mycat根据规则去选择从哪个库获取数据

方式二

代码中配置多数据源，通过代码控制使用哪个数据源，本文也是主要介绍这种方式

读写分离优劣

优点

1.降低数据库读取压力，尤其是有些需要大量计算的实时报表类应用

2.增强数据安全性，读写分离有个好处就是数据近乎实时备份，一旦某台服务器硬盘发生了损坏，从库的数据可以无限接近主库

3.可以实现高可用，当然只是配置了读写分离并不能实现搞可用，最多就是在Master（主库）宕机了还能进行查询操作，具体高可用还需要其他操作

缺点

1.增大成本，一台数据库服务器和多台数据库的成本肯定是不一样的

2.增大代码复杂度，不过这点还比较轻微吧，但是也的确会一定程度上加重

3.增大写入成本，虽然降低了读取成本，但是写入成本却是一点也没有降低，毕竟还有从库一直在向主库请求数据

MySQL主从复制配置

MySQL主从配置是实现读写分离的基本条件，具体实现MySQL主从复制可以参考我之前的文章 MySQL主从复制搭建，基于日志（binlog）

数据源配置

spring: application:name: separatemaster:url: jdbc:mysql://192.168.1.126:3307/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&emptyStringsConvertToZero=trueusername: rootpassword: 123456driver_class_namel: com.mysql.jdbc.Drivertype: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

max-active: 20initial-size: 1min-idle: 3max-wait: 600time-between-eviction-runs-millis: 60000min-evictable-idle-time-millis: 300000test-while-idle: truetest-on-borrow: falsetest-on-return: falsepoolPreparedStatements: true

slave:

url: jdbc:mysql://192.168.1.126:3309/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&emptyStringsConvertToZero=trueusername: testpassword: 123456driver_class_namel: com.mysql.jdbc.Drivertype: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

max-active: 20initial-size: 1min-idle: 3max-wait: 600time-between-eviction-runs-millis: 60000min-evictable-idle-time-millis: 300000test-while-idle: truetest-on-borrow: falsetest-on-return: falsepoolPreparedStatements: true

文件中配置了2个数据源，master是写库，slave是读库，为了防止向slave写入，slave的用户只有读取权限 因为代码中需要动态的设置数据源，所以数据源需要通过继承AbstractRoutingDataSource

/**

• 动态数据源
• @author Raye

• @since 2016年10月25日15:20:40

  */
  public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
  private static final ThreadLocal<DatabaseType> contextHolder = new ThreadLocal<DatabaseType>();

  @Override

  protected Object determineCurrentLookupKey() {
  return contextHolder.get();
  }

  public static enum DatabaseType {

  Master, Slave
  }

  public static void master(){

  contextHolder.set(DatabaseType.Master);
  }

  public static void slave(){

  contextHolder.set(DatabaseType.Slave);
  }

  public static void setDatabaseType(DatabaseType type) {

  contextHolder.set(type);
  }

  public static DatabaseType getType(){

  return contextHolder.get();
  }
  }

contextHolder 是线程变量，因为每个请求是一个线程，所以通过这样来区分使用哪个库

determineCurrentLookupKey是重写的AbstractRoutingDataSource的方法，主要是确定当前应该使用哪个数据源的key，因为AbstractRoutingDataSource 中保存的多个数据源是通过Map的方式保存的

实例化数据源

/**

• Druid的DataResource配置类
• @author Raye

• @since 2016年10月7日14:14:18

  private RelaxedPropertyResolver propertyResolver1;

  private RelaxedPropertyResolver propertyResolver2;

  public DataBaseConfiguration(){

  System.out.println("#################### DataBaseConfiguration");
  }
  public void setEnvironment(Environment env) {
  this.propertyResolver1 = new RelaxedPropertyResolver(env, "spring.master.");
  this.propertyResolver2 = new RelaxedPropertyResolver(env, "spring.slave.");
  }

  public DataSource master() {

  System.out.println("注入Master druid！！！");
  DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();
  datasource.setUrl(propertyResolver1.getProperty("url"));
  datasource.setDriverClassName(propertyResolver1.getProperty("driver-class-name"));
  datasource.setUsername(propertyResolver1.getProperty("username"));
  datasource.setPassword(propertyResolver1.getProperty("password"));
  datasource.setInitialSize(Integer.valueOf(propertyResolver1.getProperty("initial-size")));
  datasource.setMinIdle(Integer.valueOf(propertyResolver1.getProperty("min-idle")));
  datasource.setMaxWait(Long.valueOf(propertyResolver1.getProperty("max-wait")));
  datasource.setMaxActive(Integer.valueOf(propertyResolver1.getProperty("max-active")));
  datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(Long.valueOf(propertyResolver1.getProperty("min-evictable-idle-time-millis")));
  try {
  datasource.setFilters("stat,wall");
  } catch (SQLException e) {
  e.printStackTrace();
  }
  return datasource;
  }

  public DataSource slave() {

  System.out.println("Slave druid！！！");
  DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();
  datasource.setUrl(propertyResolver2.getProperty("url"));
  datasource.setDriverClassName(propertyResolver2.getProperty("driver-class-name"));
  datasource.setUsername(propertyResolver2.getProperty("username"));
  datasource.setPassword(propertyResolver2.getProperty("password"));
  datasource.setInitialSize(Integer.valueOf(propertyResolver2.getProperty("initial-size")));
  datasource.setMinIdle(Integer.valueOf(propertyResolver2.getProperty("min-idle")));
  datasource.setMaxWait(Long.valueOf(propertyResolver2.getProperty("max-wait")));
  datasource.setMaxActive(Integer.valueOf(propertyResolver2.getProperty("max-active")));
  datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(Long.valueOf(propertyResolver2.getProperty("min-evictable-idle-time-millis")));
  try {
  datasource.setFilters("stat,wall");
  } catch (SQLException e) {
  e.printStackTrace();
  }
  return datasource;
  }

  @Bean

  public DynamicDataSource dynamicDataSource() {
  DataSource master = master();
  DataSource slave = slave();
  Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<Object, Object>();
  targetDataSources.put(DynamicDataSource.DatabaseType.Master, master);
  targetDataSources.put(DynamicDataSource.DatabaseType.Slave, slave);

  DynamicDataSource dataSource = new DynamicDataSource();dataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);// 该方法是AbstractRoutingDataSource的方法dataSource.setDefaultTargetDataSource(master);return dataSource;

  }

}

一共有3个数据源，一个master，一个slave，一个是动态数据源，保存在master和slave，为了防止spring注入异常，所以master和slave都是主动实例化的，并不是交给spring管理

dataSource.setDefaultTargetDataSource(master);

是配置的如果没有配置当前使用哪个数据源的默认数据源，本来是打算配置slave，但是因为事物问题，所以配置的master

Mybatis配置/**

• MyBatis的配置类
• @author Raye

• @since 2016年10月7日14:13:39

  @Bean(name = "sqlSessionFactory")

  SqlSessionFactory session = bean.getObject();    MapperHelper mapperHelper = new MapperHelper();    //特殊配置    Config config = new Config();    //具体支持的参数看后面的文档    config.setNotEmpty(true);    //设置配置    mapperHelper.setConfig(config);    // 注册自己项目中使用的通用Mapper接口，这里没有默认值，必须手动注册    mapperHelper.registerMapper(Mapper.class);    //配置完成后，执行下面的操作    mapperHelper.processConfiguration(session.getConfiguration());    return session;} catch (Exception e) {    e.printStackTrace();}return null;

  }

  @Bean(name = "sqlSessionTemplate")

  @Bean

  public MapperScannerConfigurer scannerConfigurer(){
  MapperScannerConfigurer configurer = new MapperScannerConfigurer();
  configurer.setSqlSessionFactoryBeanName("sqlSessionFactory");
  configurer.setSqlSessionTemplateBeanName("sqlSessionTemplate");
  configurer.setBasePackage("wang.raye.**.mapper");
  configurer.setMarkerInterface(Mapper.class);
  return configurer;
  }
  }

MybatisConfiguration 主要是配置的sqlSessionFactory和sqlSessionTemplate，以及Mybatis的扩展框架Mapper的配置，如果不需要Mapper，可以不用配置scannerConfigurer

事物配置

@Bean@Autowiredpublic DataSourceTransactionManager transactionManager(DynamicDataSource dynamicDataSource) {    log.info("事物配置");    return new DataSourceTransactionManager(dynamicDataSource);}

}

事物配置这里有一个坑就是，一旦开启了事物，好像就会切换线程执行，所以并不会使用当前配置的数据源，而会取到默认的数据源，所以只能通过将默认数据源设置为master

AOP切入设置数据源/**

• 数据源的切入面

• */

  @Before("execution( wang.raye.separate.service...select(..)) || execution( wang.raye.separate.service...get(..))")

  public void setReadDataSourceType() {
  DynamicDataSource.slave();
  log.info("dataSource切换到：slave");
  }

  @Before("execution( wang.raye.separate.service...insert(..)) || execution( wang.raye.separate.service...update(..)) || execution( wang.raye.separate.service...delete(..)) || execution( wang.raye.separate.service...add(..))")

  public void setWriteDataSourceType() {
  DynamicDataSource.master();
  log.info("dataSource切换到：master");
  }

}

这样的配置是根据方法名来的，可以根据自己的情况配置

也可以使用注解来主动切换，创建两个注解类，一个Master，一个Slave Master.class

/**

• 使用主库的注解
  */
  public @interface Master {
  }

Slave.class

/**

• 使用读库的注解
  */
  public @interface Slave {
  }
  AOP切入修改
  /**
• 数据源的切入面

• */

  @Before("(@annotation(wang.raye.separate.annotation.Master) || execution( wang.raye.separate.service...insert(..)) || " +

  "execution( wang.raye.separate.service...update(..)) || execution( wang.raye.separate.service...delete(..)) || " +
  "execution( wang.raye.separate.service...add(..))) && !@annotation(wang.raye.separate.annotation.Slave) -")
  public void setWriteDataSourceType() {
  DynamicDataSource.master();
  log.info("dataSource切换到：master");
  }

  @Before("(@annotation(wang.raye.separate.annotation.Slave) || execution( wang.raye.separate.service...select(..)) || execution( wang.raye.separate.service...get(..))) && !@annotation(wang.raye.separate.annotation.Master)")

  public void setReadDataSourceType() {
  DynamicDataSource.slave();
  log.info("dataSource切换到：slave");
  }

}

注：这个AOP切入规则只是包含基本的规格，如果要正常使用，需要扩展规则 简单的service层代码

/**

• 用户相关业务接口实现类

  @Master

  @Override

  public boolean addUser(User user) {
  return mapper.insertSelective(user) > 0;
  }

  @Override

  public boolean updateUser(User user) {
  return mapper.updateByPrimaryKey(user) > 0;
  }

  @Override

  public boolean deleteByid(int id) {
  return mapper.deleteByPrimaryKey(id) > 0;
  }

  @Transactional(rollbackFor = Exception.class )

这里所有方法会使用master源，如果去掉selectAll的Master注解，那么selectAll就会使用slave数据源，insertAndUpdate方法主要是测试使用事物的情况下是否是向Master数据源写入以及是否正常回滚

源码

具体代码可以直接看我的demo项目 读写分离demo

原文链接：