首先思考一个问题: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。本篇博文将聚焦读写分离,探讨如何实现它。
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