最近上线的项目中数据库数据已经临近饱和,最大的一张表数据已经接近3000W,百万数据的表也有几张,项目要求读数据(select)时间不能超过0.05秒,但实际情况已经不符合要求,explain建立索引,使用redis,ehcache缓存技术也已经满足不了要求,所以开始使用读写分离技术,可能以后数据量上亿或者更多的时候,需要再去考虑分布式数据库的部署,但目前来看,读写分离+缓存+索引+表分区+sql优化+负载均衡是可以满足亿级数据量的查询工作的,现在就一起来看一下亲测可用的使用spring实现读写分离的步骤:

1.  背景

我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”,也就说对数据库读取数据的压力比较大,有一个思路就是说采用数据库集群的方案,

其中一个是主库,负责写入数据,我们称之为:写库;

其它都是从库,负责读取数据,我们称之为:读库;

那么,对我们的要求是:

1、读库和写库的数据一致;(这个是很重要的一个问题,处理业务逻辑要放在service层去处理,不要在dao或者mapper层面去处理)

2、写数据必须写到写库;

3、读数据必须到读库;

2.  方案

解决读写分离的方案有两种:应用层解决和中间件解决。

2.1. 应用层解决:

优点:

1、多数据源切换方便,由程序自动完成;

2、不需要引入中间件;

3、理论上支持任何数据库;

缺点:

1、由程序员完成,运维参与不到;

2、不能做到动态增加数据源;

2.2. 中间件解决

优缺点:

优点:

1、源程序不需要做任何改动就可以实现读写分离;

2、动态添加数据源不需要重启程序;

缺点:

1、程序依赖于中间件,会导致切换数据库变得困难;

2、由中间件做了中转代理,性能有所下降;

相关中间件产品使用:

MySQL-proxy:http://hi.baidu.com/geshuai2008/item/0ded5389c685645f850fab07

Amoeba for mysqlhttp://www.iteye.com/topic/188598http://www.iteye.com/topic/1113437

3.  使用Spring基于应用层实现

3.1. 原理

在进入Service之前,使用AOP来做出判断,是使用写库还是读库,判断依据可以根据方法名判断,比如说以query、find、get等开头的就走读库,其他的走写库。

3.2. DynamicDataSource

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;

/**
* 定义动态数据源,实现通过集成Spring提供的AbstractRoutingDataSource,只需要实现determineCurrentLookupKey方法即可
*
* 由于DynamicDataSource是单例的,线程不安全的,所以采用ThreadLocal保证线程安全,由DynamicDataSourceHolder完成。
*
* @author zhijun
*
*/
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource{ @Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
// 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全,并且得到当前线程中的数据源key
return DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey();
} }

3.3. DynamicDataSourceHolder

<pre name="code" class="java">/**
*
* 使用ThreadLocal技术来记录当前线程中的数据源的key
*
* @author zhijun
*
*/
public class DynamicDataSourceHolder { //写库对应的数据源key
private static final String MASTER = "master"; //读库对应的数据源key
private static final String SLAVE = "slave"; //使用ThreadLocal记录当前线程的数据源key
private static final ThreadLocal<String> holder = new ThreadLocal<String>(); /**
* 设置数据源key
* @param key
*/
public static void putDataSourceKey(String key) {
holder.set(key);
} /**
* 获取数据源key
* @return
*/
public static String getDataSourceKey() {
return holder.get();
} /**
* 标记写库
*/
public static void markMaster(){
putDataSourceKey(MASTER);
} /**
* 标记读库
*/
public static void markSlave(){
putDataSourceKey(SLAVE);
} }

3.4. DataSourceAspect

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.JoinPoint; /**
* 定义数据源的AOP切面,通过该Service的方法名判断是应该走读库还是写库
*
* @author zhijun
*
*/
public class DataSourceAspect { /**
* 在进入Service方法之前执行
*
* @param point 切面对象
*/
public void before(JoinPoint point) {
// 获取到当前执行的方法名
String methodName = point.getSignature().getName();
if (isSlave(methodName)) {
// 标记为读库
DynamicDataSourceHolder.markSlave();
} else {
// 标记为写库
DynamicDataSourceHolder.markMaster();
}
} /**
* 判断是否为读库
*
* @param methodName
* @return
*/
private Boolean isSlave(String methodName) {
// 方法名以query、find、get开头的方法名走从库
return StringUtils.startsWithAny(methodName, "query", "find", "get");
} }

3.5. 配置2个数据源

3.5.1.  jdbc.properties

jdbc.master.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.master.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mybatis_1128?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
jdbc.master.username=root
jdbc.master.password=123456 jdbc.slave01.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.slave01.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/mybatis_1128?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
jdbc.slave01.username=root
jdbc.slave01.password=123456

3.5.2.  定义连接池

<!-- 配置连接池 -->
<bean id="masterDataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"
destroy-method="close">
<!-- 数据库驱动 -->
<property name="driverClass" value="${jdbc.master.driver}" />
<!-- 相应驱动的jdbcUrl -->
<property name="jdbcUrl" value="${jdbc.master.url}" />
<!-- 数据库的用户名 -->
<property name="username" value="${jdbc.master.username}" />
<!-- 数据库的密码 -->
<property name="password" value="${jdbc.master.password}" />
<!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间,单位是分,默认值:240,如果要取消则设置为0 -->
<property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
<!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间,单位是分,默认值:60,如果要永远存活设置为0 -->
<property name="idleMaxAge" value="30" />
<!-- 每个分区最大的连接数 -->
<property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />
<!-- 每个分区最小的连接数 -->
<property name="minConnectionsPerPartition" value="5" />
</bean> <!-- 配置连接池 -->
<bean id="slave01DataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"
destroy-method="close">
<!-- 数据库驱动 -->
<property name="driverClass" value="${jdbc.slave01.driver}" />
<!-- 相应驱动的jdbcUrl -->
<property name="jdbcUrl" value="${jdbc.slave01.url}" />
<!-- 数据库的用户名 -->
<property name="username" value="${jdbc.slave01.username}" />
<!-- 数据库的密码 -->
<property name="password" value="${jdbc.slave01.password}" />
<!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间,单位是分,默认值:240,如果要取消则设置为0 -->
<property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
<!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间,单位是分,默认值:60,如果要永远存活设置为0 -->
<property name="idleMaxAge" value="30" />
<!-- 每个分区最大的连接数 -->
<property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />
<!-- 每个分区最小的连接数 -->
<property name="minConnectionsPerPartition" value="5" />
</bean>

3.5.3.  定义DataSource

<!-- 定义数据源,使用自己实现的数据源 -->
<bean id="dataSource" class="cn.itcast.usermanage.spring.DynamicDataSource">
<!-- 设置多个数据源 -->
<property name="targetDataSources">
<map key-type="java.lang.String">
<!-- 这个key需要和程序中的key一致 -->
<entry key="master" value-ref="masterDataSource"/>
<entry key="slave" value-ref="slave01DataSource"/>
</map>
</property>
<!-- 设置默认的数据源,这里默认走写库 -->
<property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"/>
</bean>

3.6. 配置事务管理以及动态切换数据源切面

3.6.1.  定义事务管理器

<!-- 定义事务管理器 -->
<bean id="transactionManager"
class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
</bean>

3.6.2.  定义事务策略

<!-- 定义事务策略 -->
<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
<tx:attributes>
<!--定义查询方法都是只读的 -->
<tx:method name="query*" read-only="true" />
<tx:method name="find*" read-only="true" />
<tx:method name="get*" read-only="true" /> <!-- 主库执行操作,事务传播行为定义为默认行为 -->
<tx:method name="save*" propagation="REQUIRED" />
<tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" />
<tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" /> <!--其他方法使用默认事务策略 -->
<tx:method name="*" />
</tx:attributes>
</tx:advice>

3.6.3.  定义切面

<!-- 定义AOP切面处理器 -->
<bean class="cn.itcast.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect" /> <aop:config>
<!-- 定义切面,所有的service的所有方法 -->
<aop:pointcut id="txPointcut" expression="execution(* xx.xxx.xxxxxxx.service.*.*(..))" />
<!-- 应用事务策略到Service切面 -->
<aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="txPointcut"/> <!-- 将切面应用到自定义的切面处理器上,-9999保证该切面优先级最高执行 -->
<aop:aspect ref="dataSourceAspect" order="-9999">
<aop:before method="before" pointcut-ref="txPointcut" />
</aop:aspect>
</aop:config>

4.  改进切面实现,使用事务策略规则匹配

之前的实现我们是将通过方法名匹配,而不是使用事务策略中的定义,我们使用事务管理策略中的规则匹配。

4.1. 改进后的配置

<span style="white-space:pre">    </span><!-- 定义AOP切面处理器 -->
<bean class="cn.itcast.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect">
<!-- 指定事务策略 -->
<property name="txAdvice" ref="txAdvice"/>
<!-- 指定slave方法的前缀(非必须) -->
<property name="slaveMethodStart" value="query,find,get"/>
</bean>

4.2. 改进后的实现

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map; import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.springframework.transaction.interceptor.NameMatchTransactionAttributeSource;
import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttribute;
import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttributeSource;
import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor;
import org.springframework.util.PatternMatchUtils;
import org.springframework.util.ReflectionUtils; /**
* 定义数据源的AOP切面,该类控制了使用Master还是Slave。
*
* 如果事务管理中配置了事务策略,则采用配置的事务策略中的标记了ReadOnly的方法是用Slave,其它使用Master。
*
* 如果没有配置事务管理的策略,则采用方法名匹配的原则,以query、find、get开头方法用Slave,其它用Master。
*
* @author zhijun
*
*/
public class DataSourceAspect { private List<String> slaveMethodPattern = new ArrayList<String>(); private static final String[] defaultSlaveMethodStart = new String[]{ "query", "find", "get" }; private String[] slaveMethodStart; /**
* 读取事务管理中的策略
*
* @param txAdvice
* @throws Exception
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void setTxAdvice(TransactionInterceptor txAdvice) throws Exception {
if (txAdvice == null) {
// 没有配置事务管理策略
return;
}
//从txAdvice获取到策略配置信息
TransactionAttributeSource transactionAttributeSource = txAdvice.getTransactionAttributeSource();
if (!(transactionAttributeSource instanceof NameMatchTransactionAttributeSource)) {
return;
}
//使用反射技术获取到NameMatchTransactionAttributeSource对象中的nameMap属性值
NameMatchTransactionAttributeSource matchTransactionAttributeSource = (NameMatchTransactionAttributeSource) transactionAttributeSource;
Field nameMapField = ReflectionUtils.findField(NameMatchTransactionAttributeSource.class, "nameMap");
nameMapField.setAccessible(true); //设置该字段可访问
//获取nameMap的值
Map<String, TransactionAttribute> map = (Map<String, TransactionAttribute>) nameMapField.get(matchTransactionAttributeSource); //遍历nameMap
for (Map.Entry<String, TransactionAttribute> entry : map.entrySet()) {
if (!entry.getValue().isReadOnly()) {//判断之后定义了ReadOnly的策略才加入到slaveMethodPattern
continue;
}
slaveMethodPattern.add(entry.getKey());
}
} /**
* 在进入Service方法之前执行
*
* @param point 切面对象
*/
public void before(JoinPoint point) {
// 获取到当前执行的方法名
String methodName = point.getSignature().getName(); boolean isSlave = false; if (slaveMethodPattern.isEmpty()) {
// 当前Spring容器中没有配置事务策略,采用方法名匹配方式
isSlave = isSlave(methodName);
} else {
// 使用策略规则匹配
for (String mappedName : slaveMethodPattern) {
if (isMatch(methodName, mappedName)) {
isSlave = true;
break;
}
}
} if (isSlave) {
// 标记为读库
DynamicDataSourceHolder.markSlave();
} else {
// 标记为写库
DynamicDataSourceHolder.markMaster();
}
} /**
* 判断是否为读库
*
* @param methodName
* @return
*/
private Boolean isSlave(String methodName) {
// 方法名以query、find、get开头的方法名走从库
return StringUtils.startsWithAny(methodName, getSlaveMethodStart());
} /**
* 通配符匹配
*
* Return if the given method name matches the mapped name.
* <p>
* The default implementation checks for "xxx*", "*xxx" and "*xxx*" matches, as well as direct
* equality. Can be overridden in subclasses.
*
* @param methodName the method name of the class
* @param mappedName the name in the descriptor
* @return if the names match
* @see org.springframework.util.PatternMatchUtils#simpleMatch(String, String)
*/
protected boolean isMatch(String methodName, String mappedName) {
return PatternMatchUtils.simpleMatch(mappedName, methodName);
} /**
* 用户指定slave的方法名前缀
* @param slaveMethodStart
*/
public void setSlaveMethodStart(String[] slaveMethodStart) {
this.slaveMethodStart = slaveMethodStart;
} public String[] getSlaveMethodStart() {
if(this.slaveMethodStart == null){
// 没有指定,使用默认
return defaultSlaveMethodStart;
}
return slaveMethodStart;
} }

5.  一主多从的实现

很多实际使用场景下都是采用“一主多从”的架构的,所以我们现在对这种架构做支持,目前只需要修改DynamicDataSource即可。

5.1. 实现

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import javax.sql.DataSource; import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
import org.springframework.util.ReflectionUtils; /**
* 定义动态数据源,实现通过集成Spring提供的AbstractRoutingDataSource,只需要实现determineCurrentLookupKey方法即可
*
* 由于DynamicDataSource是单例的,线程不安全的,所以采用ThreadLocal保证线程安全,由DynamicDataSourceHolder完成。
*
* @author zhijun
*
*/
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DynamicDataSource.class); private Integer slaveCount; // 轮询计数,初始为-1,AtomicInteger是线程安全的
private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(-1); // 记录读库的key
private List<Object> slaveDataSources = new ArrayList<Object>(0); @Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
// 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全,并且得到当前线程中的数据源key
if (DynamicDataSourceHolder.isMaster()) {
Object key = DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey();
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key);
}
return key;
}
Object key = getSlaveKey();
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key);
}
return key; } @SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void afterPropertiesSet() {
super.afterPropertiesSet(); // 由于父类的resolvedDataSources属性是私有的子类获取不到,需要使用反射获取
Field field = ReflectionUtils.findField(AbstractRoutingDataSource.class, "resolvedDataSources");
field.setAccessible(true); // 设置可访问 try {
Map<Object, DataSource> resolvedDataSources = (Map<Object, DataSource>) field.get(this);
// 读库的数据量等于数据源总数减去写库的数量
this.slaveCount = resolvedDataSources.size() - 1;
for (Map.Entry<Object, DataSource> entry : resolvedDataSources.entrySet()) {
if (DynamicDataSourceHolder.MASTER.equals(entry.getKey())) {
continue;
}
slaveDataSources.add(entry.getKey());
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("afterPropertiesSet error! ", e);
}
} /**
* 轮询算法实现
*
* @return
*/
public Object getSlaveKey() {
// 得到的下标为:0、1、2、3……
Integer index = counter.incrementAndGet() % slaveCount;
if (counter.get() > 9999) { // 以免超出Integer范围
counter.set(-1); // 还原
}
return slaveDataSources.get(index);
} }

6.  MySQL主从复制

6.1. 原理

mysql主(称master)从(称slave)复制的原理:

1、master将数据改变记录到二进制日志(binarylog)中,也即是配置文件log-bin指定的文件(这些记录叫做二进制日志事件,binary log events)

2、slave将master的binary logevents拷贝到它的中继日志(relay log)

3、slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据(数据重演)

6.2. 主从配置需要注意的地方

1、主DB server和从DB server数据库的版本一致

2、主DB server和从DB server数据库数据一致[ 这里就会可以把主的备份在从上还原,也可以直接将主的数据目录拷贝到从的相应数据目录]

3、主DB server开启二进制日志,主DB server和从DB server的server_id都必须唯一

6.3. 主库配置(windows,Linux下也类似)

可能有些朋友主从数据库的ip地址、用户名和账号配置不是很清楚,下面是我测试的主从配置,ip都是127.0.0.1,我在讲完自己的例子后,还会写

一个主从ip是不相同的配置的例子,大家可以通过这个例子去更加直观的了解配置方法。

在my.ini  [mysqld] 下面修改(从库也是如此):

#开启主从复制,主库的配置

log-bin= mysql3306-bin

#指定主库serverid

server-id=101

#指定同步的数据库,如果不指定则同步全部数据库

binlog-do-db=mybatis_1128

(my.ini中输入的这些命令一定要和下面有一行空格,不然MySQL不识别)

执行SQL语句查询状态:
SHOW MASTER STATUS

需要记录下Position值,需要在从库中设置同步起始值。

另外我再说一点,如果您在mysql执行SHOW MASTER STATUS  发现配置在my.ini中的内容没有起到效果,可能原因是并没有选择对my.ini文件,也可能是您没有重启服务,很大概率是后者造成的原因,

要想使配置生效,必须关掉MySQL服务,再重新启动。

关闭服务的方法:

win键打开,输入services.msc调出服务:

再启动SQLyog,发现配置已经生效了。

6.4. 在主库创建同步用户

#授权用户slave01使用123456密码登录mysql

grant replication slave on *.* to 'slave01'@'127.0.0.1'identified by '123456';

flush privileges;

6.5. 从库配置

在my.ini修改:

#指定serverid,只要不重复即可,从库也只有这一个配置,其他都在SQL语句中操作

server-id=102

以下执行SQL(使用从机的root账户执行):

CHANGE MASTER TO

 master_host='127.0.0.1',//主机的ip地址

 master_user='slave01',//主机的用户(就是刚刚在主机通过sql创建出来的账户)

 master_password='123456',

 master_port=3306,

 master_log_file='mysql3306-bin.000006',//File

 master_log_pos=1120;//Position

 

#启动slave同步

START SLAVE;

 

#查看同步状态

SHOW SLAVE STATUS;

下面是ip不同的两台电脑的主从配置方法:

主数据库所在的操作系统:win7

  主数据库的版本:5.0

  主数据库的ip地址:192.168.1.111

  从数据库所在的操作系统:linux

  从数据的版本:5.0

  从数据库的ip地址:192.168.1.112

介绍完了环境,就聊聊配置步骤:

  1、确保主数据库与从数据库一模一样。

    例如:主数据库里的a的数据库里有b,c,d表,那从数据库里的就应该有一个模子刻出来的a的数据库和b,c,d表

  2、在主数据库上创建同步账号。

    GRANT REPLICATION SLAVE,FILE ON *.* TO 'mstest'@'192.168.1.112' IDENTIFIED BY '123456';

    192.168.1.112:是运行使用该用户的ip地址

    mstest:是新创建的用户名

    123456:是新创建的用户名的密码

    以上命令的详细解释,最好百度一下,写太多反到更加更不清思路。

  3、配置主数据库的my.ini(因为是在window下,所以是my.ini不是my.cnf)。

      [mysqld]

    server-id=1
    log-bin=log
    binlog-do-db=mstest      //要同步的mstest数据库,要同步多个数据库,就多加几个binlog-do-db=数据库名

    binlog-ignore-db=mysql  //要忽略的数据库

  4、配置从数据库的my.cnf。
    [mysqld]

    server-id=2
    master-host=192.168.1.111
    master-user=mstest        //第一步创建账号的用户名
    master-password=123456   //第一步创建账号的密码
    master-port=3306
    master-connect-retry=60
    replicate-do-db=mstest        //要同步的mstest数据库,要同步多个数据库,就多加几个replicate-do-db=数据库名
    replicate-ignore-db=mysql  //要忽略的数据库 

  5、验证是否成功

进入mysql,后输入命令:show slave status\G。将显示下图。如果slave_io_running和slave_sql_running都为yes,那么表明可以成功同步了

6、测试同步数据。

    进入主数据库输入命令:insert into one(name) values('beijing');

    然后进入从数据库输入命令:select * from one;

    如果此时从数据库有获取到数据,说明同步成功了,主从也就实现了

该不同ip主从配置转自:http://www.cnblogs.com/sustudy/p/4174189.html

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