使用Spring实现读写分离( MySQL实现主从复制)
详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt403
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;
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 MySQL:http://www.iteye.com/topic/188598
http://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
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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
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/** * * 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
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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
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<!-- 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
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<!-- 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
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<!-- 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
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<!-- 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
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<!-- 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
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<!-- 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
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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()) { //判断之后定义了ReadOnly的策略才加入到slaveMethodPattern if (!entry.getValue().isReadOnly()) { 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,所有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
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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)
在my.ini修改:
#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
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。
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:
CHANGEMASTER TO
master_host='127.0.0.1',
master_user='slave01',
master_password='123456',
master_port=3306,
master_log_file='mysql3306-bin.000006',
master_log_pos=1120;
#启动slave同步
STARTSLAVE;
#查看同步状态
SHOWSLAVE STATUS;
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一. 背景 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主库,负责写入数据,我们称之为:写库:从库,负责读取数据,我们称之为:读库: 1. 读库和写库的数据一致:2. 写数 ...
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