ShardingSphere数据分片之读写分离

我会带着你远行 2024-02-05 15:09 10阅读 0赞

## 1、概述 ##

读写分离是一种常见的数据库架构，它将数据库分为主从库，一个主库（Master）用于写数据，多个从库（Slave）进行轮询读取数据的过程。主从库之间通过某种通讯机制进行数据的同步。  
所以，数据的读写分离是在数据库的主从复制基础上建立起来的。

数据库的主从复制可以参考之前的文章：[Mysql8.0实现主从复制][Mysql8.0]。

读写分离的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。这样可以有效地减轻主数据库的压力，提高数据库的并发性能和稳定性。

![在这里插入图片描述][326ac1d5e1af46e79f17bb327f39e0c9.png]

## 2、优缺点 ##

优点：

1.  **减轻数据库压力**：通过将读操作和写操作分开到不同的数据库服务器上，可以有效地减轻主数据库的压力，提高数据库的并发性能和稳定性。
2.  **提高性能**：只读服务器没有写操作，可以大大减轻磁盘IO等性能问题，提高查询效率。同时，读服务器可以采用负载均衡，实现读操作的可伸缩性。
3.  **易于扩展**：读写分离可以很容易地扩展到更多的数据库服务器上，以满足不断增长的业务需求。

缺点：

1.  **数据实时性差**：数据不是实时同步到只读服务器上的，当数据写入主服务器后，要在下次同步后才能查询到。这可能导致数据不一致的问题。
2.  **数据量大时同步效率差**：单表数据量过大时插入和更新因索引、磁盘IO等问题，性能会变的很差。这可能影响到只读服务器的性能和稳定性。
3.  **连接多个数据库**：至少要连接到两个数据库，实际的读写操作是在程序代码中完成的，容易引起混乱。这增加了开发和维护的复杂性。

## 3、SpringBoot整合实现 ##

使用SpringBoot对ShardingSphere的基本整合可以浏览之前的文章：  
[ShardingSphere数据分片之分表操作][ShardingSphere]。

因为是SpringBoot整合ShardingSphere，所以我们只需要配置Yaml文件便可以轻松的实现数据库的读写分离。

### 3.1、引入依赖 ###

CSDN上很多博客都使用的是`sharding-jdbc-spring-boot-starter`依赖，但是这个依赖是很久以前的了，在需求日益增长的现在，还是要紧跟时代比较好，所以我就用了离现在不是很久的依赖。

<dependency>
         <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
         <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
         <version>5.1.1</version>
     </dependency>

### 3.2、配置YAML文件 ###

这里结合了`读写分离` \+ `分表`的操作，所以YAML文件的配置就比较多。

spring:
      shardingsphere:
        props:
          sql-show: true # 展示shardingSphere对SQL的处理
        datasource: # 配置真实的数据源
          master: # 主数据库
            username: root
            password: 123456
            url: jdbc:mysql://wangwu_mysql:3306/mysql_test?serverTimezone=Asia/Shanghai # zhoujn.e3.luyouxia.net:11580
            type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
            driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
          slave: # 从数据库
            username: root
            password: 123456
            url: jdbc:mysql://zhangsan_mysql:3306/mysql_test?serverTimezone=Asia/Shanghai
            type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
            driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
          names: master
        rules: # 配置路由规则
          readwrite-splitting: # 配置读写分离
            data-sources: # 读写分离数据库配置
              read-write-datasource: # 自定义读写分离数据库配置名称
                type: Static # 静态配置，配置的选项来自同一个YAML文件的datasource参数
                props:
                  write-data-source-name: master # 写库的配置
                  read-data-source-names: slave # 读库的配置，多个从库之间使用逗号进行隔开
                  load-balancer-name: round-robin # 多个读库之间采用的访问策略
            load-balancers: # 访问策略的配置
              round-robin: # 自
              定义策略名称
                type: ROUND_ROBIN # 明确的策略
                
          sharding: # 数据分片配置
            sharding-algorithms: # 数据分片算法配置
              table-inline:
                type: INLINE
                props:
                  algorithm-expression: test_$->{
        id % 2}
            tables: # 表的分片配置
              logic_table_name:
                actual-data-nodes: read-write-datasource.test_${
        0..1}
                table-strategy:
                  standard:
                    sharding-column: id
                    sharding-algorithm-name: table-inline
        mode:
          type: Memory
          repository:
            type: JDBC

`load-balancers.type`从库访问策略可以是以下的值：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数名称</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>ROUND_ROBIN</td> 
   <td>轮询负载均衡器。按照顺序依次将请求分配给每个分片，当所有分片都处理完后再从头开始分配。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>LEAST_ACTIVE</td> 
   <td>最少活跃调用负载均衡器。选择当前活跃请求数最少的分片作为目标分片。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>LEAST_CONNECTION</td> 
   <td>最少连接负载均衡器。选择当前连接数最少的分片作为目标分片。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RANDOM</td> 
   <td>随机负载均衡器。随机选择一个分片作为目标分片。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>LEAST_RESPONSE_TIME</td> 
   <td>最少响应时间负载均衡器。选择当前响应时间最少的分片作为目标分片。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

注意点：  
在使用读写分离时，`actual-data-nodes`参数所对应的真是表的名称不再是Master或者Slave，而是`rules.readwrite-splitting.data-sources`下自定义是读写分离数据库的名称。  
否则读写分离不会成功。

其他的分库分表参数请浏览：[ShardingSphere数据分片之分表操作][ShardingSphere]。

### 3.3、代码层面 ###

整合了ShardingSphere后代码层面还是和日常的编写方式一样就可以了。

#### 3.3.1、controller ####

@RestController
    @RequiredArgsConstructor
    public class shardingController {
        
    
        private final TestServiceImpl testService;
    
        @GetMapping(value = "/add")
        public String addData(){
        
            for(int i = 1; i <= 10; i++){
        
            	// 此处的操作一定是在Master库中执行的
                testService.save(new Test().setTestName("data_" + i).setId(i));
            }
            return "插入完成";
        }
    
        @GetMapping(value = "/list")
        public List<Test> list(){
        
        	// 此处的操作一定是在Slave库中执行
            return testService.list();
        }
    
    }

#### 3.3.2、service ####

@Service
    public class TestServiceImpl extends ServiceImpl<TestMapper, Test> implements IService<Test> {
        
    }

#### 3.3.3、mapper ####

@Mapper
    public interface TestMapper extends BaseMapper<Test> {
        
    }

[Mysql8.0]: https://blog.csdn.net/qq_45515182/article/details/134908323?spm=1001.2014.3001.5501
[326ac1d5e1af46e79f17bb327f39e0c9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/05/d6601a7f87454734a041d08f9f14532b.png
[ShardingSphere]: https://blog.csdn.net/qq_45515182/article/details/134887544?spm=1001.2014.3001.5501