前段时间写了篇如何使用Sharding-JDBC进行分库分表的例子,相信能够感受到Sharding-JDBC的强大了,而且使用配置都非常干净。官方支持的功能还包括读写分离、分布式主键、强制路由等。这里再介绍下如何在分库分表的基础上集成读写分离的功能。

读写分离的概念

就是为了缓解数据库压力,将写入和读取操作分离为不同数据源,写库称为主库,读库称为从库,一主库可配置多从库。

设置主从库后,第一个问题是如何进行主从的同步。官方不支持主从的同步,也不支持因为主从同步延迟导致的数据不一致问题。工程实践上进行主从同步有很多做法,一种常用的做法是每天定时同步或者实时同步。这个话题太大,暂不展开。

读写分离快速入门

读写可以单独使用,也可以配合分库分表进行使用,由于上个分库分表的例子是基于1.5.4.1版本进行说明的,这里为了紧跟官方的步伐,升级Sharding-JDBC到最新的2.0.0.M2

项目结构如下:

pom依赖

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency> <dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency> <dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency> <dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
</dependency> <!-- Sharding-JDBC核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>io.shardingjdbc</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
</dependency> <!-- Sharding-JDBC Spring Boot Starter -->
<dependency>
<groupId>io.shardingjdbc</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency> <dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
</dependency> <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
</dependency> <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>

主从数据库配置

在配置前,我们希望分库分表规则和之前保持一致:

基于t_user表,根据city_id进行分库,如果city_id mod 2为奇数则落在ds_master_1库,偶数则落在ds_master_0库;根据user_id进行分表,如果user_id mod 2为奇数则落在t_user_1表,偶数则落在t_user_0

读写分离规则:

读都落在从库,写落在主库

因为使用Sharding-JDBC Spring Boot Starter,所以只需要在properties配置文件配置主从库的数据源即可:


spring.application.name=spring-boot-mybatis-sharding-jdbc-masterslave
server.context-path=/springboot mybatis.config-location=classpath:mybatis-config.xml # 所有主从库
sharding.jdbc.datasource.names=ds_master_0,ds_master_1,ds_master_0_slave_0,ds_master_0_slave_1,ds_master_1_slave_0,ds_master_1_slave_1 # ds_master_0
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_master_0?useSSL=false
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0.username=travis
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0.password= # slave for ds_master_0
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0_slave_0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0_slave_0.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0_slave_0.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_master_0_slave_0?useSSL=false
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0_slave_0.username=travis
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0_slave_0.password=
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0_slave_1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0_slave_1.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0_slave_1.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_master_0_slave_1?useSSL=false
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0_slave_1.username=travis
sharding.jdbc.datasource.ds_master_0_slave_1.password= # ds_master_1
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_master_1?useSSL=false
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1.username=travis
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1.password= # slave for ds_master_1
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1_slave_0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1_slave_0.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1_slave_0.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_master_1_slave_0?useSSL=false
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1_slave_0.username=travis
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1_slave_0.password=
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1_slave_1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1_slave_1.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1_slave_1.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_master_1_slave_1?useSSL=false
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1_slave_1.username=travis
sharding.jdbc.datasource.ds_master_1_slave_1.password= # 分库规则
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=city_id
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=ds_${city_id % 2} # 分表规则
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_user.actualDataNodes=ds_${0..1}.t_user_${0..1}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_user.tableStrategy.inline.shardingColumn=user_id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_user.tableStrategy.inline.algorithmExpression=t_user_${user_id % 2}
# 使用user_id作为分布式主键
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_user.keyGeneratorColumnName=user_id # 逻辑主从库名和实际主从库映射关系
sharding.jdbc.config.sharding.master-slave-rules.ds_0.masterDataSourceName=ds_master_0
sharding.jdbc.config.sharding.master-slave-rules.ds_0.slaveDataSourceNames=ds_master_0_slave_0, ds_master_0_slave_1
sharding.jdbc.config.sharding.master-slave-rules.ds_1.masterDataSourceName=ds_master_1
sharding.jdbc.config.sharding.master-slave-rules.ds_1.slaveDataSourceNames=ds_master_1_slave_0, ds_master_1_slave_1

Test

测试代码如下:


@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class UserMapperTest { /** Logger */
private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(UserMapperTest.class); @Resource
private UserMapper userMapper; @Before
public void setup() throws Exception {
create();
clear();
} private void create() throws SQLException {
userMapper.createIfNotExistsTable();
} private void clear() {
userMapper.truncateTable();
} @Test
public void insert() throws Exception {
UserEntity user = new UserEntity();
user.setCityId(1);
user.setUserName("insertTest");
user.setAge(10);
user.setBirth(new Date());
assertTrue(userMapper.insert(user) > 0);
Long userId = user.getUserId();
log.info("Generated Key--userId:" + userId);
userMapper.delete(userId);
} @Test
public void find() throws Exception {
UserEntity userEntity = userMapper.find(138734796783222784L);
log.info("user:{}", userEntity);
} }

先运行insert方法,插入一条数据后,获取插入的user_id138734796783222784L(每次运行会不一样),由于city_id=1,读写分离约定,会落在主库,又根据分库规则会落在ds_master_1,再根据分表规则,会落在t_user_0

再运行find方法,指定userId,你会发现查出来是空的,这是因为Sharding-JDBC不支持主从同步以及主从同步延迟造成的数据不一致。这里我们显然术语第一种,因为根本就没有进行主从同步,那么从从库读取肯定是空的。

我们可以反向推理下,假如开启了主从同步,现在数据落在主库ds_master_1,这个主库有两个从库:ds_master_1_slave_0ds_master_1_slave_1,所以我们可以往这两个主库的t_user_0表插入刚才的数据,语句如下:

INSERT INTO t_user_0(user_id,city_id,user_name,age,birth) values(138734796783222784,1,'insertTest',10,'2017-11-18 00:00:00');

先往ds_master_1_slave_0t_user_0表插入该条数据,可以理解为主库同步到从库的数据。重新运行find方法,发现返回的数据和主库的一致,表明Sharding-JDBC从ds_master_1的从库ds_master_1_slave_0t_user_0表查到了数据。

再删掉ds_master_1_slave_0t_user_0表的数据,往ds_master_1_slave_1t_user_0表插入刚才那条数据,重新运行发现返回的结果为空,表明从ds_master_1的从库ds_master_1_slave_1t_user_0表没有查到数据。

最后往ds_master_1_slave_0t_user_0表重新插入刚才的数据,再运行发现又返回了数据。

基于以上现象,可以推论选择从库查询的时候经过了某种算法得到访问的从库,然后在从库根据分表规则查询数据。

读写分离实现

这里包括几个问题:

  1. 读写分离的查询流程?
  2. 如何做结果归并?
  3. 如何路由到某个从库进行查询?
  4. 可以强制路由主库进行读操作吗?

读写分离的流程

  1. 获取主从库配置规则,数据源封装成MasterSlaveDataSource
  2. 根据路由计算,得到PreparedStatementUnit单元列表,合并每个PreparedStatementUnit的执行结果返回
  3. 执行每个PrepareStatementUnit的时候需要获取连接,这里根据轮询负载均衡算法RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm得到从库数据源,拿到连接后就开始执行具体的SQL查询了,这里通过PreparedStatementExecutor.execute()得到执行结果
  4. 结果归并后返回

MasterSlaveDataSource:


public class MasterSlaveDataSource extends AbstractDataSourceAdapter { private static final ThreadLocal<Boolean> DML_FLAG = new ThreadLocal<Boolean>() { @Override
protected Boolean initialValue() {
return false;
}
}; // 主从配置关系
private MasterSlaveRule masterSlaveRule; public MasterSlaveDataSource(final MasterSlaveRule masterSlaveRule) throws SQLException {
super(getAllDataSources(masterSlaveRule.getMasterDataSource(), masterSlaveRule.getSlaveDataSourceMap().values()));
this.masterSlaveRule = masterSlaveRule;
} private static Collection<DataSource> getAllDataSources(final DataSource masterDataSource, final Collection<DataSource> slaveDataSources) {
Collection<DataSource> result = new LinkedList<>(slaveDataSources);
result.add(masterDataSource);
return result;
} ...省略部分代码
// 获取数据源
public NamedDataSource getDataSource(final SQLType sqlType) {
// 强制路由到主库查询
if (isMasterRoute(sqlType)) {
DML_FLAG.set(true);
return new NamedDataSource(masterSlaveRule.getMasterDataSourceName(), masterSlaveRule.getMasterDataSource());
}
// 获取选中的从库数据源
String selectedSourceName = masterSlaveRule.getStrategy().getDataSource(masterSlaveRule.getName(),
masterSlaveRule.getMasterDataSourceName(), new ArrayList<>(masterSlaveRule.getSlaveDataSourceMap().keySet()));
DataSource selectedSource = selectedSourceName.equals(masterSlaveRule.getMasterDataSourceName())
? masterSlaveRule.getMasterDataSource() : masterSlaveRule.getSlaveDataSourceMap().get(selectedSourceName);
Preconditions.checkNotNull(selectedSource, "");
return new NamedDataSource(selectedSourceName, selectedSource);
}

MasterSlaveRule:

public final class MasterSlaveRule {
// 名称(这里是ds_0和ds_1)
private final String name; // 主库数据源名称(这里是ds_master_0和ds_master_1)
private final String masterDataSourceName; // 主库数据源
private final DataSource masterDataSource; // 所属从库列表,key为从库数据源名称,value是真实的数据源
private final Map<String, DataSource> slaveDataSourceMap; // 主从库负载均衡算法
private final MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm strategy;

RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm:

// 轮询负载均衡策略,按照每个从节点访问次数均衡
public final class RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm implements MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm { private static final ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> COUNT_MAP = new ConcurrentHashMap<>(); @Override
public String getDataSource(final String name, final String masterDataSourceName, final List<String> slaveDataSourceNames) {
AtomicInteger count = COUNT_MAP.containsKey(name) ? COUNT_MAP.get(name) : new AtomicInteger(0);
COUNT_MAP.putIfAbsent(name, count);
count.compareAndSet(slaveDataSourceNames.size(), 0);
return slaveDataSourceNames.get(count.getAndIncrement() % slaveDataSourceNames.size());
}
}

DefaultResultSetHandler:


@Override
public List<Object> handleResultSets(Statement stmt) throws SQLException {
ErrorContext.instance().activity("handling results").object(mappedStatement.getId()); // 返回的结果集
final List<Object> multipleResults = new ArrayList<Object>(); int resultSetCount = 0;
ResultSetWrapper rsw = getFirstResultSet(stmt); List<ResultMap> resultMaps = mappedStatement.getResultMaps();
int resultMapCount = resultMaps.size();
validateResultMapsCount(rsw, resultMapCount);
while (rsw != null && resultMapCount > resultSetCount) {
ResultMap resultMap = resultMaps.get(resultSetCount);
// 将ResultSetWrapper的结果集添加到multipleResults中
handleResultSet(rsw, resultMap, multipleResults, null);
rsw = getNextResultSet(stmt);
cleanUpAfterHandlingResultSet();
resultSetCount++;
} String[] resultSets = mappedStatement.getResultSets();
if (resultSets != null) {
while (rsw != null && resultSetCount < resultSets.length) {
ResultMapping parentMapping = nextResultMaps.get(resultSets[resultSetCount]);
if (parentMapping != null) {
String nestedResultMapId = parentMapping.getNestedResultMapId();
ResultMap resultMap = configuration.getResultMap(nestedResultMapId);
handleResultSet(rsw, resultMap, null, parentMapping);
}
rsw = getNextResultSet(stmt);
cleanUpAfterHandlingResultSet();
resultSetCount++;
}
} return collapseSingleResultList(multipleResults);
} private void handleResultSet(ResultSetWrapper rsw, ResultMap resultMap, List<Object> multipleResults, ResultMapping parentMapping) throws SQLException {
try {
if (parentMapping != null) {
handleRowValues(rsw, resultMap, null, RowBounds.DEFAULT, parentMapping);
} else {
if (resultHandler == null) {
DefaultResultHandler defaultResultHandler = new DefaultResultHandler(objectFactory);
// 按照resultMap解析到defaultResultHandler中
handleRowValues(rsw, resultMap, defaultResultHandler, rowBounds, null);
// 最后的结果就是这里加进去的
multipleResults.add(defaultResultHandler.getResultList());
} else {
handleRowValues(rsw, resultMap, resultHandler, rowBounds, null);
}
}
} finally {
// issue #228 (close resultsets)
closeResultSet(rsw.getResultSet());
}
}

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