MySQL高级第四篇（共四篇）之MySQL常用工具、MySQL日志、MySQL主从复制、MySQL读写分离、MySQL性能优化

心已赠人 2022-10-25 12:48 408阅读 0赞

# 1. MySql中常用工具 #

## 1.1 mysql ##

该mysql不是指mysql服务，而是指mysql的客户端工具。  
语法 ：

mysql [options] [database]

### 1.1.1 连接选项 ###

参数 ：
    -u, --user=name 指定用户名
    -p, --password[=name] 指定密码
    -h, --host=name 指定服务器IP或域名
    -P, --port=# 指定连接端口
    示例 ：
    mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -p
    mysql -h127.0.0.1 -P3306 -uroot -p2143

### 1.1.2 执行选项 ###

-e, --execute=name 执行SQL语句并退出

此选项可以在Mysql客户端执行SQL语句，而不用连接到MySQL数据库再执行，对于一些批处理脚本，这种方式尤其方便。

示例：  
mysql -uroot -p2143 db01 -e “select \* from tb\_book”;  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 1.2 mysqladmin ##

mysqladmin 是一个执行管理操作的客户端程序。可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等。  
可以通过 ： mysqladmin --help 指令查看帮助文档  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

示例：

mysqladmin -uroot -p123456 create 'test01';
    mysqladmin -uroot -p123456 drop 'test01';
    mysqladmin -uroot -p123456 version;

## 1.3 mysqlbinlog ##

由于服务器生成的二进制日志文件以二进制格式保存，所以如果想要检查这些文本的文本格式，就会使用到mysqlbinlog 日志管理工具。  
语法 ：

mysqlbinlog [options] log-files1 log-files2 ...
    选项：
    -d, --database=name : 指定数据库名称，只列出指定的数据库相关操作。
    -o, --offset=# : 忽略掉日志中的前n行命令。
    -r,--result-file=name : 将输出的文本格式日志输出到指定文件。
    -s, --short-form : 显示简单格式， 省略掉一些信息。
    --start-datatime=date1 --stop-datetime=date2 : 指定日期间隔内的所有日志。
    --start-position=pos1 --stop-position=pos2 : 指定位置间隔内的所有日志。

## 1.4 mysqldump ##

mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的SQL语句。  
语法 ：

mysqldump [options] db_name [tables]
    mysqldump [options] --database/-B db1 [db2 db3...]
    mysqldump [options] --all-databases/-A

### 1.4.1 连接选项 ###

参数 ：
    -u, --user=name 指定用户名
    -p, --password[=name] 指定密码
    -h, --host=name 指定服务器IP或域名
    -P, --port=# 指定连接端口

### 1.4.2 输出内容选项 ###

参数：
    --add-drop-database 在每个数据库创建语句前加上 Drop database 语句
    --add-drop-table 在每个表创建语句前加上 Drop table 语句 , 默认开启 ; 不开启 (--skip-add-drop-table)
    -n, --no-create-db 不包含数据库的创建语句
    -t, --no-create-info 不包含数据表的创建语句
    -d --no-data 不包含数据
    -T, --tab=name 自动生成两个文件：一个.sql文件，创建表结构的语句；一个.txt文件，数据文件，相当于select into outfile

示例 ：

mysqldump -uroot -p2143 db01 tb_book --add-drop-database --add-drop-table > a
    mysqldump -uroot -p2143 -T /tmp test city

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## 1.5 mysqlimport/source ##

mysqlimport 是客户端数据导入工具，用来导入mysqldump 加 -T 参数后导出的文本文件。  
语法：

mysqlimport [options] db_name textfile1 [textfile2...]

示例：

mysqlimport -uroot -p123456 db_test /tmp/city.txt

如果需要导入sql文件,可以在mysql命令行中使用source 指令 :

source /root/tb_book.sql

因为上边的例子用的sql方式，所以这里继续：  
![在这里插入图片描述][20210204170834111.png]

## 1.6 mysqlshow ##

mysqlshow 客户端对象查找工具，用来很快地查找存在哪些数据库、数据库中的表、表中的列或者索引。

语法：

mysqlshow [options] [db_name [table_name [col_name]]]

参数：

--count 显示数据库及表的统计信息（数据库，表 均可以不指定）
    -i 显示指定数据库或者指定表的状态信息

示例：

#查询每个数据库的表的数量及表中记录的数量
    mysqlshow -uroot -p123456 --count
    #查询demo_01库中每个表中的字段数，及行数
    mysqlshow -uroot -p123456 demo_01 --count
    #查询demo_01库中city表的详细情况
    mysqlshow -uroot -p123456 demo_01 city --count

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

# 2. Mysql 日志 #

在任何一种数据库中，都会有各种各样的日志，记录着数据库工作的方方面面，以帮助数据库管理员追踪数据库曾经发生过的各种事件。MySQL 也不例外，在 MySQL 中，有 4 种不同的日志，分别是错误日志、二进制日志（BINLOG 日志）、查询日志和慢查询日志，这些日志记录着数据库在不同方面的踪迹。

## 2.1 错误日志 ##

错误日志是 MySQL 中最重要的日志之一，它记录了当 mysqld 启动和停止时，以及服务器在运行过程中发生任何严重错误时的相关信息。当数据库出现任何故障导致无法正常使用时，可以首先查看此日志。

该日志是默认开启的 ，（5.6版本） 默认存放目录为 mysql 的数据目录（var/lib/mysql）, 默认的日志文件名为hostname.err（hostname是主机名）。（5.7版本在/var/log/mysqld.log）

查看日志位置指令 ：

show variables like 'log_error%';

查看日志内容 ：

tail -f /var/log/mysqld.log

## 2.2 二进制日志 ##

### 2.2.1概述 ###

二进制日志（BINLOG）记录了所有的 DDL（数据定义语言）语句和 DML（数据操纵语言）语句，但是不包括数据查询语句。此日志对于灾难时的数据恢复起着极其重要的作用，MySQL的主从复制， 就是通过该binlog实现的。

二进制日志，默认情况下是没有开启的，需要到MySQL的配置文件中开启，并配置MySQL日志的格式。

配置文件位置 : /etc/my.cnf（用命令find / -name 'my.cnf’找）

日志存放位置 : 配置时，给定了文件名但是没有指定路径，日志默认写入Mysql的数据目录。

#配置开启binlog日志， 日志的文件前缀为 mysqlbin -----> 生成的文件名如 : mysqlbin.000001,mysqlbin.000002
    log_bin=mysqlbin
    #配置二进制日志的格式
    binlog_format=STATEMENT
    #开启日志后一定要配置server_id，否则重启会报错
    server-id=1

最后记得重启服务：`systemctl restart mysqld`

### 2.2.2 日志格式 ###

**STATEMENT**  
该日志格式在日志文件中记录的都是SQL语句（statement），每一条对数据进行修改的SQL都会记录在日志文件中，通过Mysql提供的mysqlbinlog工具，可以清晰的查看到每条语句的文本。主从复制的时候，从库（slave）会将日志解析为原文本，并在从库重新执行一次。

**ROW**  
该日志格式在日志文件中记录的是每一行的数据变更，而不是记录SQL语句。比如，执行SQL语句 ： update tb\_book set status=‘1’ , 如果是STATEMENT 日志格式，在日志中会记录一行SQL文件； 如果是ROW，由于是对全表进行更新，也就是每一行记录都会发生变更，ROW 格式的日志中会记录每一行的数据变更。

**MIXED**  
这是目前MySQL默认的日志格式，即混合了STATEMENT 和 ROW两种格式。默认情况下采用STATEMENT，但是在一些特殊情况下采用ROW来进行记录。MIXED 格式能尽量利用两种模式的优点，而避开他们的缺点。

### 2.2.3 日志读取 ###

由于日志以二进制方式存储，不能直接读取，需要用mysqlbinlog工具来查看，语法如下 ：

mysqlbinlog log-file；

查看STATEMENT格式日志  
执行插入语句 ：

insert into tb_book values(null,'C语言','2088-05-01','0');

查看日志文件：  
![在这里插入图片描述][20210204203438350.png]  
mysqlbin.index : 该文件是日志索引文件 ，记录日志的文件名；  
mysqlbin.000001 ：日志文件  
查看日志内容 ：

mysqlbinlog mysqlbin.000001;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
**查看ROW格式日志**  
配置 :  
![在这里插入图片描述][20210204204031735.png]  
然后重启服务。

插入数据：

insert into tb_book values(null,'SpringCloud实战','2088-05-05','0');

可以看到日志文件多了一个：  
![在这里插入图片描述][20210204204356317.png]  
如果日志格式是 ROW , 直接查看数据 , 是查看不懂的 ; 可以在mysqlbinlog 后面加上参数 -vv

mysqlbinlog -vv mysqlbin.000002

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

### 2.2.4 日志删除 ###

对于比较繁忙的系统，由于每天生成日志量大 ，这些日志如果长时间不清楚，将会占用大量的磁盘空间。下面我们将会讲解几种删除日志的常见方法 ：

**方式一**  
通过 `Reset Master` 指令删除全部 binlog 日志，删除之后，日志编号，将从 xxxx.000001重新开始 。

**方式二**  
执行指令 `purge master logs to 'mysqlbin.******'`，该命令将删除 \*\*\*\*\*\* 编号之前的所有日志。

**方式三**  
执行指令 `purge master logs before 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'` ，该命令将删除日志为 “yyyy-mm-dd hh:mm:ss” 之前产生的所有日志 。

**方式四**  
设置参数`expire_logs_days=#` ，此参数的含义是设置日志的过期天数， 过了指定的天数后日志将会被自动删除，这样将有利于减少DBA 管理日志的工作量。  
配置如下 ：  
![在这里插入图片描述][20210204211234370.png]

## 2.3 查询日志 ##

查询日志中记录了客户端的所有操作语句，而二进制日志不包含查询数据的SQL语句。

默认情况下， 查询日志是未开启的。如果需要开启查询日志，可以设置以下配置 ：

#该选项用来开启查询日志 ， 可选值 ： 0 或者 1 ； 0 代表关闭， 1 代表开启
    general_log=1
    #设置日志的文件名 ， 如果没有指定， 默认的文件名为 host_name.log
    general_log_file=file_name

在 mysql 的配置文件my.cnf 中配置如下内容 ：  
![在这里插入图片描述][20210204205841430.png]  
配置完毕之后，在数据库执行以下操作 ：

select * from tb_book;
    select * from tb_book where id = 1;
    update tb_book set name = 'lucene入门指南' where id = 5;
    select * from tb_book where id < 8;

执行完毕之后， 再次来查询设置的mysql\_query.log日志文件 ：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

## 2.4 慢查询日志 ##

慢查询日志记录了所有执行时间超过参数 long\_query\_time 设置值并且扫描记录数不小于min\_examined\_row\_limit 的所有的SQL语句的日志。

long\_query\_time 默认为 10 秒，最小为 0， 精度可以到微秒。

### 2.4.1 文件位置和格式 ###

慢查询日志默认是关闭的 。可以通过两个参数来控制慢查询日志 ：

# 该参数用来控制慢查询日志是否开启， 可取值： 1 和 0 ， 1 代表开启， 0 代表关闭
    slow_query_log=1
    # 该参数用来指定慢查询日志的文件名
    slow_query_log_file=slow_query.log
    # 该选项用来配置查询的时间限制， 超过这个时间将认为值慢查询， 将需要进行日志记录， 默认10s
    long_query_time=1

### 2.4.2 日志的读取 ###

和错误日志、查询日志一样，慢查询日志记录的格式也是纯文本，可以被直接读取。

查询long\_query\_time 的值。  
![在这里插入图片描述][20210204214700897.png]  
执行一个慢查询试试(用那张三百万数据的表耗时了五秒多)：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
如果慢查询日志内容很多， 直接查看文件，比较麻烦， 这个时候可以借助于mysql自带的 mysqldumpslow 工具， 来对慢查询日志进行分类汇总。  
![在这里插入图片描述][20210204215202858.png]

# 3. Mysql主从复制 #

## 3.1 复制概述 ##

复制是指将主数据库的DDL 和 DML 操作通过二进制日志传到从库服务器中，然后在从库上对这些日志重新执行（也叫重做），从而使得从库和主库的数据保持同步。

MySQL支持一台主库同时向多台从库进行复制， 从库同时也可以作为其他从服务器的主库，实现链状复制。

## 3.2 复制原理 ##

MySQL 的主从复制原理如下。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
从上层来看，复制分成三步：

1.  Master 主库在事务提交时，会把数据变更作为时间 Events 记录在二进制日志文件 Binlog 中。
2.  主库推送二进制日志文件 Binlog 中的日志事件到从库的中继日志 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。

## 3.3 复制优势 ##

MySQL 复制的要点主要包含以下三个方面：

1.  主库出现问题，可以快速切换到从库提供服务。
2.  可以在从库上执行查询操作，从主库中更新，实现读写分离，降低主库的访问压力。
3.  可以在从库中执行备份，以避免备份期间影响主库的服务。

## 3.4 搭建步骤 ##

### 3.4.1 master(主库) ###

1.  在master 的配置文件（/usr/my.cnf）中，配置如下内容：

#mysql 服务ID,保证整个集群环境中唯一
    server-id=1
    
    #mysql binlog 日志的存储路径和文件名
    log-bin=/var/lib/mysql/mysqlbin
    
    #错误日志,默认已经开启
    #log-err
    
    #mysql的安装目录
    #basedir
    
    #mysql的临时目录
    #tmpdir
    
    #mysql的数据存放目录
    #datadir
    
    #是否只读,1 代表只读, 0 代表读写
    read-only=0
    
    #忽略的数据, 指不需要同步的数据库
    binlog-ignore-db=mysql
    
    #指定同步的数据库
    #binlog-do-db=db01

1.  执行完毕之后，需要重启Mysql：

systemctl restart mysqld

1.  创建同步数据的账户，并且进行授权操作：

grant replication slave on *.* to 'slave128'@'192.168.75.128' identified by 'slave128';
    
    flush privileges;

如果提示`Your password does not satisfy the current policy requirements`，则根据需要自己修改下配置，[参考链接][Link 1]

1.  查看master状态（因为之前配置过日志，可以先清除一下`reset master`）：

show master status;

![在这里插入图片描述][20210205101322864.png]  
字段含义：

File : 从哪个日志文件开始推送日志文件
    Position ： 从哪个位置开始推送日志
    Binlog_Ignore_DB : 指定不需要同步的数据库

### 3.4.2 slave(从库) ###

首先把虚拟机克隆一台，然后配置下网络就能使用了。

1.  在 slave 端配置文件中，配置如下内容：

#mysql服务端ID,唯一
    server-id=2
    #指定binlog日志
    log-bin=/var/lib/mysql/mysqlbin

1.  执行完毕之后，需要重启Mysql：

systemctl restart mysqld

1.  执行如下指令 (指定当前从库对应的主库的IP地址，用户名，密码，从哪个日志文件开始的那个位置开始同步推送日志。)：

change master to master_host= '192.168.75.127', master_user='slave128',master_password='slave128', master_log_file='mysqlbin.000001', master_log_pos=154;

1.  开启同步操作

start slave;
    show slave status\G;

如果出现如下错误：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
则还需要改一个地方:  
![在这里插入图片描述][20210205102547433.png]  
可以看到因为是克隆，两台机子uuid还是一样，更改下从机（随便改）：  
![在这里插入图片描述][20210205102747546.png]  
然后重启服务。

然后重新配置（又报错了，根据提示需要先停止同步）：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
可以看到配置成功了：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

### 3.4.3 验证同步操作 ###

1.  在主库中创建数据库，创建表，并插入数据 ：

create database db01;
    
    use db01;
    
    create table user(
    id int(11) not null auto_increment,
    name varchar(50) not null,
    sex varchar(1),
    primary key (id)
    )engine=innodb default charset=utf8;
    
    insert into user(id,name,sex) values(null,'Tom','1');
    insert into user(id,name,sex) values(null,'Trigger','0');
    insert into user(id,name,sex) values(null,'Dawn','1');

1.  在从库中查询数据，进行验证 ：  
    在从库中，可以查看到刚才创建的数据库和查询user表中的数据：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

# 4. MySQL读写分离 #

## 4.1 概述 ##

在Mysql主从复制的基础上，可以使用读写分离来降低单台Mysql节点的压力，从而来提高访问效率，读写分离的架构如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
对于读写分离的实现，可以通过Spring AOP 来进行动态的切换数据源。

## 4.2 创建项目 ##

创建一个spring boot项目，使用mybatis操作数据库，数据库和表使用的是demo\_03的tb\_user表，那个表使用的是MyISAM引擎，因为后面有需求， 现在改为Innodb的。

表结构和数据：

DROP TABLE IF EXISTS `tb_user`;
    CREATE TABLE `tb_user`  (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
    ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 8 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
    
    INSERT INTO `tb_user` VALUES (1, '令狐冲');
    INSERT INTO `tb_user` VALUES (2, '田伯光');
    
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

### 4.2.1 pom.xml ###

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
        <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
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            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
            <version>2.4.2</version>
            <relativePath/> 
        </parent>
        <groupId>com.example</groupId>
        <artifactId>mysqlrw</artifactId>
        <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
        <name>mysqlrw</name>
        <description>Demo project for Spring Boot</description>
        <properties>
            <java.version>1.8</java.version>
        </properties>
        <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>
                <version>2.1.4</version>
            </dependency>
            
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
            </dependency>
    
            <dependency>
                <groupId>mysql</groupId>
                <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
                <scope>runtime</scope>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                <artifactId>lombok</artifactId>
                <optional>true</optional>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
                <scope>test</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    
        <build>
            <plugins>
                <plugin>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                    <configuration>
                        <excludes>
                            <exclude>
                                <groupId>org.projectlombok</groupId>
                                <artifactId>lombok</artifactId>
                            </exclude>
                        </excludes>
                    </configuration>
                </plugin>
            </plugins>
        </build>
    
    </project>

### 4.2.2 application.properties ###

#master
    spring.datasource.master.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
    #这里要用jdbcUrl，url是不行的，看默认数据源HikariConfig类
    spring.datasource.master.jdbcUrl=jdbc:mysql://192.168.75.127:3306/demo_03?characterEncoding=utf8
    spring.datasource.master.username=root
    spring.datasource.master.password=123456
    
    #slave
    spring.datasource.slave.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
    spring.datasource.slave.jdbcUrl=jdbc:mysql://192.168.75.128:3306/demo_03?characterEncoding=utf8
    spring.datasource.slave.username=root
    spring.datasource.slave.password=123456

### 4.2.3 主要配置 ###

三层架构的代码就不贴了，直接上配置：

**当前线程需要使用的数据源：**

package com.example.mysqlrw.config;
    
    /** * @author baikunlong * @date 2021/2/5 11:32 */
    public class HandleDataSource { 
        public static final ThreadLocal<String> holder=new ThreadLocal<>();
    
        public static void putDataSource(String dataSource){ 
            holder.set(dataSource);
        }
    
        public static String getDataSource(){ 
            return holder.get();
        }
    }

**自定义路由数据源**

package com.example.mysqlrw.config;
    
    import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
    
    /** * @author baikunlong * @date 2021/2/5 11:34 */
    public class MyAbstractRoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource { 
        @Override
        protected Object determineCurrentLookupKey() { 
            System.out.println("determineCurrentLookupKey()--->: "+HandleDataSource.getDataSource());
            return HandleDataSource.getDataSource();
        }
    }

注册数据源相关bean：

package com.example.mysqlrw.config;
    
    import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
    import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;
    import org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate;
    import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
    import org.springframework.boot.jdbc.DataSourceBuilder;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.context.annotation.Primary;
    import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;
    import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
    
    import javax.sql.DataSource;
    import java.util.HashMap;
    
    /** * @author baikunlong * @date 2021/2/5 11:36 */
    @Configuration
    public class DataSourceConfig { 
        @Bean
        @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
        public DataSource masterDataSource(){ 
            return DataSourceBuilder.create().build();
        }
        @Bean
        @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
        public DataSource slaveDataSource(){ 
            return DataSourceBuilder.create().build();
        }
    
        /** * 设置数据源路由，通过该类中的determineCurrentLookupKey方法决定使用哪个数据源 * @return */
        @Bean
        public AbstractRoutingDataSource routingDataSource(){ 
            MyAbstractRoutingDataSource source = new MyAbstractRoutingDataSource();
            HashMap<Object, Object> map = new HashMap<>();
            map.put("master",masterDataSource());
            map.put("slave",slaveDataSource());
            // 默认使用主数据源
            source.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource());
            source.setTargetDataSources(map);
            return source;
        }
    
        @Bean(name = "SqlSessionFactory")
        @Primary
        public SqlSessionFactory MasterSqlSessionFactory( DataSource routingDataSource) throws Exception { 
            SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
            bean.setDataSource(routingDataSource);//DataSource使用路由数据源
    // ResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
    // try { 
    // bean.setMapperLocations(resolver.getResources("classpath*:mappers/*.xml"));
    // bean.setConfigLocation(resolver.getResource("classpath:mybatis-config.xml"));
                return bean.getObject();
    // } catch (Exception e) { 
    // e.printStackTrace();
    // throw new RuntimeException(e);
    // }
    
        }
    
        @Bean(name = "TransactionManager")
        @Primary
        public DataSourceTransactionManager testTransactionManager(DataSource routingDataSource) { 
            return new DataSourceTransactionManager(routingDataSource);
        }
    
        @Bean(name = "SqlSessionTemplate")
        @Primary
        public SqlSessionTemplate MasterSqlSessionTemplate(SqlSessionFactory sqlSessionFactory) throws Exception { 
            return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
        }
    }

最后使用切面实现在每次请求时动态选择数据源：

package com.example.mysqlrw.config;
    
    import org.aspectj.lang.JoinPoint;
    import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
    import org.aspectj.lang.annotation.Before;
    import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
    import org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;
    import org.springframework.core.annotation.Order;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    /** * @author baikunlong * @date 2021/2/5 11:43 */
    @Aspect
    @Component
    @Order(-9999)
    @EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass = true)
    public class DataSourceAspect { 
    
        @Pointcut("execution(* com.example.mysqlrw.controller.*.*(..))")
        public void pointcut(){ }
    
        @Before("pointcut()")
        @Order(-9999)
        public void before(JoinPoint joinPoint){ 
            String name = joinPoint.getSignature().getName();
            System.out.println("执行方法："+name);
            //读用从机，比如get、find、select等开头的方法都可认定为读
            if(name.startsWith("get")){ 
                HandleDataSource.putDataSource("slave");
            }else { 
                //写用主机
                HandleDataSource.putDataSource("master");
            }
        }
    
    }

通过 @Order(-9999) 注解来控制事务管理器, 与该通知类的加载顺序 , 需要让通知类先加载 , 来判定使用哪个数据源 。

## 4.3 验证 ##

在主库和从库中，执行如下SQL语句，来查看是否读的时候， 从从库中读取 ； 写入操作的时候，是否写入到主库(因为上边开启了主从复制，所以从库的写操作数也会更新)。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

# 5. MySQL性能优化 #

## 5.1 分析性能问题 ##

系统中用户访问日志的数据量，随着时间的推移，这张表的数据量会越来越大，因此我们需要根据业务需求，来对日志查询模块的性能进行优化。

**分页查询优化**  
由于在进行日志查询时，是进行分页查询，那也就意味着，在查看时，至少需要查询两次：  
A. 查询符合条件的总记录数。–> count 操作  
B. 查询符合条件的列表数据。–> 分页查询 limit 操作

通常来说，count() 都需要扫描大量的行（意味着需要访问大量的数据）才能获得精确的结果，因此是很难对该SQL进行优化操作的。如果需要对count进行优化，可以采用另外一种思路，可以增加汇总表，或者redis缓存来专门记录该表对应的记录数，这样的话，就可以很轻松的实现汇总数据的查询，而且效率很高，但是这种统计并不能保证百分之百的准确 。对于数据库的操作，“快速、精确、实现简单”，三者永远只能满足其二，必须舍掉其中一个。

**条件查询优化**  
针对于条件查询,需要对查询条件,及排序字段建立索引。

**读写分离**  
通过主从复制集群，来完成读写分离，使写操作走主节点， 而读操作，走从节点。

**MySQL服务器优化**

**应用优化**

## 5.1 性能优化 - 分页 ##

### 5.1.1 优化count ###

创建一张表用来记录日志表的总数据量：

create table log_counter(
    logcount bigint not null
    )engine = innodb default CHARSET = utf8;

在每次插入数据之后，更新该表 ：

update log_counter set logcount = logcount + 1

在进行分页查询时, 获取总记录数，从该表中查询既可。

select logcount from log_counter limit 1

### 5.1.2 优化limit ###

在进行分页时，一般通过创建覆盖索引，能够比较好的提高性能。一个非常常见，而又非常头疼的分页场景就是"limit 1000000,10" ，此时MySQL需要搜索出前1000010 条记录后，仅仅需要返回第 1000001 到 1000010 条记录，前1000000 记录会被抛弃，查询代价非常大。

当点击比较靠后的页码时，就会出现这个问题，查询效率非常慢。  
优化前SQL：

select * from operation_log limit 3000000 , 10;

优化后SQL：

select * from operation_log t , (select id from operation_log order by id limit 3000000,10) b where t.id = b.id ;

## 5.2 性能优化 - 索引 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
当根据操作人进行查询时， 查询的效率很低，耗时比较长。原因就是因为在创建数据库表结构时，并没有针对于`操作人`字段建立索引。

CREATE INDEX idx_user_method_return_cost ON
    operation_log(operate_user,operate_method,return_class,cost_time);

同上 ， 为了查询效率高，我们也需要对 `操作方法、返回值类型、操作耗时` 等字段进行创建索引，以提高查询效率。

CREATE INDEX idx_optlog_method_return_cost ON
    operation_log(operate_method,return_class,cost_time);
    
    CREATE INDEX idx_optlog_return_cost ON operation_log(return_class,cost_time);
    
    CREATE INDEX idx_optlog_cost ON operation_log(cost_time);

总结就是一句话，根据最左原则，建立需要用到的所有的复合索引速度就能提升。

## 5.3 性能优化 - 排序 ##

在查询数据时，如果业务需求中需要我们对结果内容进行了排序处理 ，这个时候，我们还需要对排序的字段建立适当的索引，来提高排序的效率 。

## 5.4 性能优化 - 读写分离 ##

上面例子已经讲述了。

## 5.5性能优化 - 应用优化 ##

### 5.5.1缓存 ###

可以在业务系统中使用redis来做缓存，缓存一些基础性的数据，来降低关系型数据库的压力，提高访问效率。

### 5.5.2 全文检索 ###

如果业务系统中的数据量比较大（达到千万级别），这个时候，如果再对数据库进行查询，特别是进行分页查询，速度将变得很慢（因为在分页时首先需要count求合计数），为了提高访问效率，这个时候，可以考虑加入Solr 或  
者 ElasticSearch全文检索服务，来提高访问效率。

### 5.5.3 非关系数据库 ###

也可以考虑将非核心（重要）数据，存在 MongoDB 中，这样可以提高插入以及查询的效率。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221024/6bffa307d92d474dbf5d9f72b072deb0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221024/bff1460d343f49ce935299659b97a51b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221024/398876c03c63443bba6f85269a56122f.png
[20210204170834111.png]: /images/20221024/8d7c11180ed04288854384e0501418b5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221024/ec9c231faa26410d862c81eab319b26f.png
[20210204203438350.png]: /images/20221024/fb235f829acd4511a3f5c0a1699835f9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221024/6c241e79e1604f4dae62a855c27eabe5.png
[20210204204031735.png]: /images/20221024/988da6f874b147b89632b1eef9fb7a24.png
[20210204204356317.png]: /images/20221024/7986191b86f74538965f55d97a724da6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221024/a0c87ebffb1a4418ae283f45894d7241.png
[20210204211234370.png]: /images/20221024/2ed6156802a04106971984f5ff9ca66b.png
[20210204205841430.png]: /images/20221024/2150e5569bad4ea881eb9dd95747e179.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221024/87c3b1dd0fe3420d948b14432ecb72ec.png
[20210204214700897.png]: /images/20221024/cd1fedd1b6ac4c9c9cb64ebb786db279.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221024/5d09a5388ac140a1b019f56205ef5e76.png
[20210204215202858.png]: /images/20221024/aea0f4e787e842198d4655e23d0d57c2.png
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[Link 1]: https://blog.csdn.net/zhanaolu4821/article/details/93622812
[20210205101322864.png]: /images/20221024/8696d4956aa34450bf5fc29b5a78bdef.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20221024/9a9c817f3a0c4fa2b4eca417f54d9f6f.png
[20210205102547433.png]: /images/20221024/de51fe10a4de4194ac7e90af8219a7d9.png
[20210205102747546.png]: /images/20221024/c14a2cbde53946f2a0e3696bf2260821.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20221024/7494dd46f4744be0884c2933e9637e56.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20221024/c69a97d0f2c1498c8dcca2cc53f9d368.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20221024/11c425a442834aee9cd1a510c5f6d14a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20221024/cf9f7af5b91e40ba978ff78659c8b75e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: /images/20221024/c3a5f38d2003400ebe53e50f0cd10713.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWt1bmxvbmc_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]: /images/20221024/de1bda8dc84f4adf8328d9655a30e25e.png