在高并发的场景中,关于数据库都有哪些优化的手段?常用的有以下的实现方法:读写分离、加缓存、主从架构集群、分库分表等,在互联网应用中,大部分都是「读多写少」的场景,设置两个库,主库和读库,「主库的职能是负责写,从库主要是负责读,可以建立读库集群,通过读写职能在数据源上的隔离达到减少读写冲突、释压数据库负载、保护数据库的目的」。在实际的使用中,凡是涉及到写的部分直接切换到主库,读的部分直接切换到读库,这就是典型的读写分离技术。
「主从同步的局限性」:这里分为主数据库和从数据库,主数据库和从数据库保持数据库结构的一致,主库负责写,当写入数据的时候,会自动同步数据到从数据库;从数据库负责读,当读请求来的时候,直接从读库读取数据,主数据库会自动进行数据复制到从数据库中。不过本篇博客不介绍这部分配置的知识,因为它更偏运维工作一点。这里涉及到一个问题:主从复制的延迟问题,当写入到主数据库的过程中,突然来了一个读请求,而此时数据还没有完全同步,就会出现读请求的数据读不到或者读出的数据比原始值少的情况。具体的解决方法最简单的就是将读请求暂时指向主库,但是同时也失去了主从分离的部分意义。也就是说在严格意义上的数据一致性场景中,读写分离并非是完全适合的,注意更新的时效性是读写分离使用的缺点。
好了,这部分只是了解,接下来我们看下具体如何通过java代码来实现读写分离:
该项目需要引入如下依赖:springBoot、spring-aop、spring-jdbc、aspectjweaver等
我们需要配置主从数据库,主从数据库的配置一般都是写在配置文件里面。通过@ConfigurationProperties注解,可以将配置文件(一般命名为:application.Properties)里的属性映射到具体的类属性上,从而读取到写入的值注入到具体的代码配置中,按照习惯大于约定的原则,主库我们都是注为master,从库注为slave,本项目采用了阿里的druid数据库连接池,使用build建造者模式创建DataSource对象,DataSource就是代码层面抽象出来的数据源,接着需要配置sessionFactory、sqlTemplate、事务管理器等。
/**
* 主从配置
*
* @author wyq
* @date 2020年07月24日01:24:42
*/
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.wyq.mysqlreadwriteseparate.mapper", sqlSessionTemplateRef = "sqlTemplate")
public class DataSourceConfig {
/**
* 主库
*/
@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
public DataSource master() {
return DruidDataSourceBuilder.create().build();
}
/**
* 从库
*/
@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
public DataSource slaver() {
return DruidDataSourceBuilder.create().build();
}
/**
* 实例化数据源路由
*/
@Bean
public DataSourceRouter dynamicDB(@Qualifier("master") DataSource masterDataSource,
@Autowired(required = false) @Qualifier("slaver") DataSource slaveDataSource) {
DataSourceRouter dynamicDataSource = new DataSourceRouter();
Map
路由在主从分离是非常重要的,基本是读写切换的核心。Spring提供了AbstractRoutingDataSource 根据用户定义的规则选择当前的数据源,作用就是在执行查询之前,设置使用的数据源,实现动态路由的数据源,在每次数据库查询操作前执行它的抽象方法 determineCurrentLookupKey() 决定使用哪个数据源,为了能有一个全局的数据源管理器,此时我们需要引入DataSourceContextHolder这个数据库上下文管理器,可以理解为全局的变量,随时可取(见下面详细介绍),它的主要作用就是保存当前的数据源;
public class DataSourceRouter extends AbstractRoutingDataSource {
/**
* 最终的determineCurrentLookupKey返回的是从DataSourceContextHolder中拿到的,因此在动态切换数据源的时候注解
* 应该给DataSourceContextHolder设值
*
* @return
*/
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
return DataSourceContextHolder.get();
}
}
数据源上下文保存器,便于程序中可以随时取到当前的数据源,它主要利用ThreadLocal封装,因为ThreadLocal是线程隔离的,天然具有线程安全的优势。这里暴露了set和get、clear方法,set方法用于赋值当前的数据源名,get方法用于获取当前的数据源名称,clear方法用于清除ThreadLocal中的内容,因为ThreadLocal的key是weakReference是有内存泄漏风险的,通过remove方法防止内存泄漏;
/**
* 利用ThreadLocal封装的保存数据源上线的上下文context
*/
public class DataSourceContextHolder {
private static final ThreadLocal context = new ThreadLocal<>();
/**
* 赋值
*
* @param datasourceType
*/
public static void set(String datasourceType) {
context.set(datasourceType);
}
/**
* 获取值
* @return
*/
public static String get() {
return context.get();
}
public static void clear() {
context.remove();
}
}
首先我们来定义一个@DataSourceSwitcher注解,拥有两个属性①当前的数据源②是否清除当前的数据源,并且只能放在方法上,(不可以放在类上,也没必要放在类上,因为我们在进行数据源切换的时候肯定是方法操作),该注解的主要作用就是进行数据源的切换,在dao层进行操作数据库的时候,可以在方法上注明表示的是当前使用哪个数据源;
@DataSourceSwitcher注解的定义:
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
@Documented
public @interface DataSourceSwitcher {
/**
* 默认数据源
* @return
*/
DataSourceEnum value() default DataSourceEnum.MASTER;
/**
* 清除
* @return
*/
boolean clear() default true;
}
DataSourceAop配置
为了赋予@DataSourceSwitcher注解能够切换数据源的能力,我们需要使用AOP,然后使用@Aroud注解找到方法上有@DataSourceSwitcher.class的方法,然后取注解上配置的数据源的值,设置到DataSourceContextHolder中,就实现了将当前方法上配置的数据源注入到全局作用域当中;
@Slf4j
@Aspect
@Order(value = 1)
@Component
public class DataSourceContextAop {
@Around("@annotation(com.wyq.mysqlreadwriteseparate.annotation.DataSourceSwitcher)")
public Object setDynamicDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
boolean clear = false;
try {
Method method = this.getMethod(pjp);
DataSourceSwitcher dataSourceSwitcher = method.getAnnotation(DataSourceSwitcher.class);
clear = dataSourceSwitcher.clear();
DataSourceContextHolder.set(dataSourceSwitcher.value().getDataSourceName());
log.info("数据源切换至:{}", dataSourceSwitcher.value().getDataSourceName());
return pjp.proceed();
} finally {
if (clear) {
DataSourceContextHolder.clear();
}
}
}
private Method getMethod(JoinPoint pjp) {
MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
return signature.getMethod();
}
}
在配置好了读写分离之后,就可以在代码中使用了,一般而言我们使用在service层或者dao层,在需要查询的方法上添加@DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.SLAVE),它表示该方法下所有的操作都走的是读库;在需要update或者insert的时候使用@DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.MASTER)表示接下来将会走写库。其实还有一种更为自动的写法,可以根据方法的前缀来配置AOP自动切换数据源,比如update、insert、fresh等前缀的方法名一律自动设置为写库,select、get、query等前缀的方法名一律配置为读库,这是一种更为自动的配置写法。缺点就是方法名需要按照aop配置的严格来定义,否则就会失效
@Service
public class OrderService {
@Resource
private OrderMapper orderMapper;
/**
* 读操作
*
* @param orderId
* @return
*/
@DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.SLAVE)
public List getOrder(String orderId) {
return orderMapper.listOrders(orderId);
}
/**
* 写操作
*
* @param orderId
* @return
*/
@DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.MASTER)
public List insertOrder(Long orderId) {
Order order = new Order();
order.setOrderId(orderId);
return orderMapper.saveOrder(order);
}
}
上面是基本流程简图,本篇博客介绍了如何实现数据库读写分离,注意读写分离的核心点就是数据路由,需要继承AbstractRoutingDataSource,复写它的determineCurrentLookupKey方法,同时需要注意全局的上下文管理器DataSourceContextHolder,它是保存数据源上下文的主要类,也是路由方法中寻找的数据源取值,相当于数据源的中转站.再结合jdbc-Template的底层去创建和管理数据源、事务等,我们的数据库读写分离就实现了。