ShardingJdbc+Druid基于MySql实现数据库读写分离demo

最近在学习数据库，做了一个数据源Druid，读写分离中间节ShardingJdbc对MySql读写分离的demo。

一、数据库

#主数据库：写入数据
Master_Host=192.168.10.197
Master_DB=qw_test
Master_user=root
Master_password=root

#从数据库：读取数据
Slave_Host=192.168.199.149
Slave_DB=qw_test
Slave_user=root
Slave_password=root

二、依赖包

<！-- MySql数据库驱动包 -->

    mysql
    mysql-connector-java
    5.1.35



    com.dangdang
    sharding-jdbc-core
    1.4.2



    com.alibaba
    druid
    1.0.29

三、源码

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.MasterSlaveDataSourceFactory;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.rule.DataSourceRule;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.rule.ShardingRule;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.jdbc.ShardingDataSource;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

/**
 * 数据库读写分离简单demo
 */
public class ShardingJdbc {

    /**
     * 测试代码
     * 测试代码中读和写如果在一次连接中执行的话，都操作的是主数据库的数据。如果分开不同连接执行的话，读会读取从数据库的数据
     * 这是因为ShardingJdbc为了防止主从数据库同步延时导致的数据不一致。
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        testWrite();//测试写入
        testRead();//测试读取
    }

    /**
     * 具体的测试写代码
     * 这里使用的JDBC原生的实现方式
     */
    private static void testWrite() throws Exception {
        String sql = "insert into param_area_tb (id, AreaName, ZipCode) values (90202, '11', '111')";
        Connection conn = getConn();
        PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
        int i = pstmt.executeUpdate();
        System.out.println(i);
    }

    /**
     * 具体的测试读代码
     * 这里使用的JDBC原生的实现方式
     */
    private static void testRead() throws Exception {
        String sql = "SELECT * FROM param_code_tb";
        Connection conn = getConn();
        PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
        ResultSet resultSet = pstmt.executeQuery();
        while (resultSet.next()) {
            System.out.print(resultSet.getInt(1));
            System.out.print(resultSet.getString(2));
            System.out.print(resultSet.getString(3));
            System.out.println();
        }
    }

    /**
     * @title 获取数据库连接Connention
     * @desc 通过Duird获取的数据连接源，通过ShardingJDBC，生成针对业务层的 Connention
     * 此处的DataSource既可以使用Druid,也可以使用C3P0等ShardingJDBC支持的任何形式的数据源。
     * 官方的Demo使用的是commons-dbcp
     */
    private static Connection getConn() throws Exception {
        DataSource masterSlaveDs0 = MasterSlaveDataSourceFactory
                .createDataSource("ms_0", createDataSource("qw_test", "192.168.10.197"), createDataSource("qw_test", "192.168.199.149"));

        Map dataSourceMap = new HashMap<>(2);
        dataSourceMap.put("sharding_0", masterSlaveDs0);
        DataSourceRule dataSourceRule = new DataSourceRule(dataSourceMap);
        ShardingRule shardingRule = ShardingRule.builder()
                .dataSourceRule(dataSourceRule)
                .build();
        DataSource dataSource = new ShardingDataSource(shardingRule);
        return dataSource.getConnection();
    }

    /**
     * @title 生成数据库连接源DataSource
     * @desc 根据数据库url，用户名、密码，使用Druid获取数据库连洁源
     */
    private static DataSource createDataSource(String dataSourceName, String url) throws Exception {
        Properties props = new Properties();
        props.put("driverClassName", com.mysql.jdbc.Driver.class.getName());
        props.put("url", String.format("jdbc:mysql://%s:3306/%s", url, dataSourceName));
        props.put("username", "root");
        props.put("password", "root");
        return DruidDataSourceFactory.createDataSource(props);
    }
}

测试后显示正常。如果有时间，再单独写一个实现数据库分库分表的简单demo

四、传送门

ShardingJDBC官网http://shardingjdbc.io

转载于:https://my.oschina.net/qwzhang01/blog/1530194