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SpringBoot+ShardingSphereJDBC实现读写分离
肥肥技术宅

概述

本文讲述了如何使用MyBatisPlus+ShardingSphereJDBC进行读写分离，以及利用MySQL进行一主一从的主从复制。
具体步骤包括：

  • MySQL主从复制环境准备（Docker）
  • 搭建ShardingShpereJDBC+MyBatisPlus+Druid环境
  • 测试

环境

  • OpenJDK 17.0.3
  • Spring Boot 2.7.0
  • MyBatis Plus 3.5.1
  • MyBatis Plus Generator 3.5.2
  • Druid 1.2.10
  • ShardingSphereJDBC 5.1.1
  • MySQL 8.0.29（Docker）

基础理论

读写分离

读写分离，顾名思义就是读和写分开，更具体来说，就是：

  • 写操作在主数据库进行
  • 读操作在从数据库进行

使用读写分离的根本目的就是为了提高并发性能，如果读写都在同一台MySQL上实现，相信会不如一台MySQL写，另外两台MySQL读这样的配置性能高。另一方面，在很多时候都是读操作的请求要远远高于写操作，这样就显得读写分离非常有必要了。

主从复制

主从复制，顾名思义就是把主库的数据复制到从库中，因为读写分离之后，写操作都在主库进行，但是读操作是在从库进行的，也就是说，主库上的数据如果不能复制到从库中，那么从库就不会读到主库中的数据。严格意义上说，读写分离并不要求主从复制，只需要在主库写从库读即可，但是如果没有了主从复制，读写分离将失去了它的意义。因此读写分离通常与主从复制配合使用。
因为本示例使用的是MySQL，这里就说一下MySQL主从复制的原理，如下图所示：

工作流程如下：
主库修改数据后，将修改日志写入binlog
从库的I/O线程读取主库的binlog，并拷贝到从库本地的binlog中
从库本地的binlog被SQL线程读取，执行其中的内容并同步到从库中

数据库中间件

数据库中间件可以简化对读写分离以及分库分表的操作，并隐藏底层实现细节，可以像操作单库单表那样操作多库多表，主流的设计方案主要有两种：

  • 服务端代理：需要独立部署一个代理服务，该代理服务后面管理多个数据库实例，在应用中通过一个数据源与该代理服务器建立连接，由该代理去操作底层数据库，并返回相应结果。优点是支持多语言，对业务透明，缺点是实现复杂，实现难度大，同时代理需要确保自身高可用
  • 客户端代理：在连接池或数据库驱动上进行一层封装，内部与不同的数据库建立连接，并对SQL进行必要的操作，比如读写分离选择走主库还是从库，分库分表select后如何聚合结果。优点是实现简单，天然去中心化，缺点是支持语言较少，版本升级困难

一些常见的数据库中间件如下：

  • Cobar：阿里开源的关系型数据库分布式服务中间件，已停更
  • DRDS：脱胎于Cobar，全称分布式关系型数据库服务
  • MyCat：开源数据库中间件，目前更新了MyCat2版本
  • Atlas：Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目，同时 还有一个NoSQL的版本，叫Pika
  • tddl：阿里巴巴自主研发的分布式数据库服务
  • Sharding-JDBC：ShardingShpere的一个子产品，一个轻量级Java框架

MySQL主从复制环境准备

看完了一些基础理论就可以进行动手了，本小节先准备好MySQL主从复制的环境，基于Docker+MySQL官方文档搭建。

主库操作

  • 拉取镜像并创建容器运行
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docker pull mysql
docker run -itd -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root --name master mysql
docker exec -it master /bin/bash

在主库中进行更新镜像源，安装vim以及net-tools的操作：

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cd /etc/apt
echo deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib > sources.list
apt update && apt upgrade
apt install vim net-tools

  • 修改配置文件
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vim /etc/mysql/my.cnf

添加下面两行数据：

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[mysqld]
server-id=1                # 全局唯一，取值[1,2^32-1]，默认为1
binlog-do-db=test          # 表示需要复制的是哪个库

修改完成后重启。

准备数据源

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CREATE DATABASE test;
USE test;
CREATE TABLE user(
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(30) NOT NULL,
);

  • 创建一个复制操作的用户（可选但推荐）

  • 注意创建用户需要加上mysql_native_password，否则会导致从库一直处于连接状态：

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    CREATE USER 'repl'@'172.17.0.3' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456';
    GRANT REPLICATION slave ON *.* TO 'repl'@'172.17.0.3';
  • 具体的地址请根据从库的地址修改，可以先看后面的从库配置部分。

数据备份（可选）

  • 如果原来的主库中是有数据的，那么这部分数据需要手动同步到从库中：

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    FLUSH TABLES WITH READ LOCK;

  • 开启主库的另一个终端，使用mysqldump导出：

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    mysqldump -u root -p --all-databases --master-data > dbdump.db

  • 导出完成后，解除读锁：

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    UNLOCK TABLES;

  • 查看主库状态

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    SHOW MASTER STATUS;

需要把File以及Position记录下来，后面从库的配置需要用到。

从库操作

  • 拉取镜像并创建容器运行
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docker pull mysql
docker run -itd -p 3307:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 --name slave mysql
docker exec -it slave /bin/bash
  • 进入容器后，像主库一样更新源然后安装vim和net-tools：
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cd /etc/apt
echo deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib > sources.list
apt update && apt upgrade
apt install vim net-tools
  • 修改配置文件
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vim /etc/mysql/my.cnf
  • 添加如下两行：
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    [mysqld]
    server-id=2            # 全局唯一，不能与主库相同
    replicate-do-db=test   # 与主库相同，表示对该库进行复制
    修改完成后重启。

查看ip地址

查看从库的ip地址，用于给主库设置同步的用户：

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ifconfig

输出：
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inet 172.17.0.3  netmask 255.255.0.0  broadcast 172.17.255.255

那么主库中用于复制的用户就可以是repl@172.17.0.3。

导入数据（可选）

如果主库有数据可以先导入到从库：

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mysqldump -u root -p --all-databases < dbdump.db

准备数据源

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CREATE DATABASE test;
USE test;
CREATE TABLE user(
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(30) NOT NULL,
);

设置主库

可以使用change master to/change replication source to（8.0.23+）命令：

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CHANGE REPLICATION SOURCE TO
source_host='172.17.0.2',                   # 可以使用ifconfig查看主库ip
source_user='repl',                         # 之前主库创建的用户
source_password='123456',                   # 密码
source_log_file='binlog.000003',            # 之前在主库上使用show master status查看的日志文件
source_log_pos=594;                         # 同样使用show master status查看

开启从库

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START SLAVE;
SHOW SLAVE STATUS\G

新版本（8.0.22+）可使用：

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START REPLICA;
SHOW REPLICA STATUS\G

需要IO和SQL线程显示Yes才算成功：

  • 测试

  • 主库选择插入一条数据：

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    INSERT INTO user VALUES(1,"name",3);

  • 然后从库就能select到了：

搭建Spring Boot环境

  • 新建项目并引入依赖

新建Spring Boot项目，并引入如下依赖：

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implementation 'com.alibaba:druid:1.2.10'
implementation 'com.baomidou:mybatis-plus-boot-starter:3.5.1'
implementation 'org.freemarker:freemarker:2.3.31'
implementation 'com.baomidou:mybatis-plus-generator:3.5.2'
implementation 'org.apache.shardingsphere:shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter:5.1.1'

Maven版本：
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<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>3.5.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
    <version>3.5.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.freemarker</groupId>
    <artifactId>freemarker</artifactId>
    <version>2.3.31</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.2.10</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.1.1</version>
</dependency>

使用生成器

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import com.baomidou.mybatisplus.generator.FastAutoGenerator;
import com.baomidou.mybatisplus.generator.engine.FreemarkerTemplateEngine;

public class Generator {
    public static void main(String[] args) {
        FastAutoGenerator.create("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "123456")
        .globalConfig(builder ->
            builder.author("author").outputDir(System.getProperty("user.dir") + "/src/main/java").build())
        .packageConfig(builder ->
            builder.parent("com.example.demo").moduleName("user").build())
        .strategyConfig(builder ->
            builder.addInclude("user").entityBuilder().enableLombok().disableSerialVersionUID().build())
        .templateEngine(new FreemarkerTemplateEngine())
        .execute();
    }
}

直接运行main方法即可生成代码，配置请根据个人需要进行更改。

配置文件

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spring:
  shardingsphere:
    mode:
      type: Memory                                     # 内存模式，元数据保存在当前进程中
    datasource:
      names: master,slave                              # 数据源名称，这里有两个
      master:                                          # 跟上面的数据源对应
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource   # 连接池
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test          # 连接url
        username: root
        password: 123456
      slave:                                           # 跟上面的数据源对应
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test
        username: root
        password: 123456
    rules:
      readwrite-splitting:                             # 读写分离规则
        data-sources:                                  # 数据源配置
          random:                                      # 这个名字随便起
            type: Static                               # 静态类型
            load-balancer-name: round_robin            # 负载均衡算法名字
            props:
              write-data-source-name: master           # 写数据源
              read-data-source-names: slave            # 读数据源
        load-balancers:                                # 负载均衡配置
          round_robin:                                 # 跟上面负载均衡算法的名字对应
            type: ROUND_ROBIN                          # 负载均衡算法
    props:
      sql-show: true                                   # 打印SQL

因为配置文件的内容比较多，以下进行分开说明。

模式

spring.shardingsphere.mode.type，模式有三种：

  • Memory：内存模式，初始化配置或执行SQL等操作均在当前进程生效
  • Standalone：单机模式，可以将数据源和规则等元数据信息持久化，但是这些元数据不会在集群中同步
  • Cluster：集群模式，提供了多个Apache ShardingSphere实例之间元数据共享以及分布式场景下的状态协调的能力，也提供水平扩展以及高可用的能力

这里使用内存模式，如果想将元数据等信息持久化，请使用**单机模式，单机模式需要配置以下属性：

  • spring.shardingsphere.mode.type=Standalone：设置单机模式**
  • spring.shardingsphere.mode.repository.type=：持久化仓库的类型，单机模式适用类型为File
  • spring.shardingsphere.mode.repository.props.path=：元数据存储路径，默认.shardingsphere
  • spring.shardingsphere.mode.overwrite=：是否覆盖

而采用集群模式，需要配置以下属性：

  • spring.shardingsphere.mode.type=Cluster：设置集群模式
  • spring.shardingsphere.mode.repository.type=：持久化仓库类型，集群模式支持ZooKeeper以及Etcd持久化
  • spring.shardingsphere.mode.repository.props.namespace=：注册中心命名空间
  • spring.shardingsphere.mode.repository.props.server-lists=：注册中心服务器列表
  • spring.shardingsphere.mode.overwrite=：是否覆盖
  • spring.shardingsphere.mode.repository.props.<key>=：注册中心的属性配置，对于ZooKeeper，可以配置retryIntervalMilliseconds（重试间隔毫秒）、maxRetries（客户端连接最大重试数）、timeToLiveSeconds（临时数据存活秒数）、operationTimeoutMilliseconds（客户端操作超时毫秒数）、digest（登录密码），对于Etcd，可以配置timeToLiveSeconds（临时数据存活秒数）、connectionTimeout（连接超时秒数）

数据源配置

spring.shardingsphere.datasource.names，后面接数据源的名称，使用,分隔，比如此处有两个数据源：

  • master
  • slave

然后每个数据源可以配置：

  • type：数据库连接池类型，这里使用的是Druid
  • username：用户名
  • password：密码
  • jdbc-url：连接url，注意，对于此处使用的Druid连接池，需要使用url而不是jdbc-url

读写分离规则配置

spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting，需要配置其中的数据源以及负载均衡类型：

  • spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources
  • spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.load-balancers

数据源配置

数据源配置首先需要添加一个数据源的名字，随便起一个，比如这里是random，然后需要配置三个属
性：

  • spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.type：读写分离的类型，可选值为Static与Dynamic，这里选择Static，如果选择Dynamic，也就是动态数据源，请配合dynamic-datasource-spring-boot-starter使用
  • spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.props.write-data-source-name：写数据源
  • spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.props.read-data-source-name：读数据源
  • spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.load-balancer-name：负载均衡算法的名称，这里写的是round_robin

负载均衡配置

负载均衡配置需要与上面的spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.load-balancer-name属性对应，比如这里是round_robin，那么需要配置的就是spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.load-balancers.round_robin。然后下一步就是配置具体的负载均衡算法。
内置的负载均衡算法有三个：

  • 轮询算法：ROUND_ROBIN，配置type=ROUND_ROBIN即可，也就是-spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.load-balancers.round_robin.type=ROUND_ROBIN
  • 随机访问算法：RANDOM，配置type=RANDOM
  • 权重访问算法：WEIGHT，配置type=WEIGHT，同时需要配置props，在其中配置各个读节点的权重

属性配置

属性的话这里只配置了一个spring.shardingsphere.props.sql-show=true，也就是打印SQL，其他支持的属性有：

  • spring.shardingsphere.props.sql-simple：是否打印简单风格的SQL，默认为false
  • spring.shardingsphere.props.kernel-exector-size：设置任务处理线程池大小，默认为infinite
  • spring.shardingsphere.props.max-connections-size-per-query：每次查询所能使用的最多数据库连接数，默认为1
  • spring.shardingsphere.props.check-table-metadata-enabled：启动时是否检查分片元数据的一致性，默认为false
  • spring.shardingsphere.props.check-duplicate-table-enabled：启动时是否检查重复表，默认为false
  • spring.shardingsphere.props.sql-federation-enabled：是否开启联邦查询，默认为false

准备Controller

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@RestController
@RequestMapping("/user")
@RequiredArgsConstructor(onConstructor = @__(@Autowired))
public class UserController {
    private final UserServiceImpl userService;

    @GetMapping("/select")
    public User select() {
        return userService.getById(1);
    }

    @GetMapping("/insert")
    public boolean insert() {
        return userService.saveOrUpdate(User.builder().id(3L).name("name3").build());
    }
}

测试

访问http://localhost:8080/user/insert，可以看到写操作在主库进行：

访问http://localhost:8080/user/select，可以看到读操作在从库进行：

这样读写分离就算是完成了。