Sharding-JDBC（五）- Sharding-JDBC读写分离

一、理解读写分离

面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。 对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。

通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理能力。 使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。

读写分离的数据节点中的数据内容是一致的，而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。将水平分片和读写分离联合使用，能够更加有效的提升系统的性能。

Sharding-JDBC读写分离则是根据SQL语义的分析，将读操作和写操作分别路由至主库与从库。它提供透明化读写分离，让使用方尽量像使用一个数据库一样使用主从数据库集群。

Sharding-JDBC提供一主多从的读写分离配置，可独立使用，也可配合分库分表使用，同一线程且同一数据库连接 内，如有写入操作，以后的读操作均从主库读取，用于保证数据一致性。Sharding-JDBC不提供主从数据库的数据同步功能，需要采用其他机制支持。

接下来，咱们对上面例子中user_db进行读写分离实现。为了实现Sharding-JDBC的读写分离，首先，要进行 mysql的主从同步配置。

二、mysql主从同步(windows)

1. 新增mysql实例

复制原有mysql如：D:\mysql-5.7.25(作为主库) -> D:\mysql-5.7.25-s1(作为从库)，并修改以下从库的my.ini：

[mysqld] #设置3307端口
port = 3307
#设置mysql的安装目录
basedir=D:\mysql‐5.7.25‐s1
#设置mysql数据库的数据的存放目录
datadir=D:\mysql‐5.7.25‐s1\data

然后将从库安装为windows服务，注意配置文件位置：

D:\mysql‐5.7.25‐s1\bin>mysqld install mysqls1 ‐‐defaults‐file=“D:\mysql‐5.7.25‐s1\my.ini”

由于从库是从主库复制过来的，因此里面的数据完全一致，可使用原来的账号、密码登录。

2. 修改主、从库的配置文件(my.ini)

主库：

[mysqld]
#开启日志
log‐bin = mysql‐bin
#设置服务id，主从不能一致
server‐id = 1
#设置需要同步的数据库
binlog‐do‐db=user_db
#屏蔽系统库同步
binlog‐ignore‐db=mysql
binlog‐ignore‐db=information_schema
binlog‐ignore‐db=performance_schema

从库：

[mysqld]
#开启日志
log‐bin = mysql‐bin
#设置服务id，主从不能一致
server‐id = 2
#设置需要同步的数据库
replicate_wild_do_table=user_db.%
#屏蔽系统库同步
replicate_wild_ignore_table=mysql.%
replicate_wild_ignore_table=information_schema.%
replicate_wild_ignore_table=performance_schema.%

重启主库和从库：

net start [主库服务名]
net start [从库服务名mysqls1]

请注意，主从MySQL下的数据(data)目录下有个文件auto.cnf，文件中定义了uuid，要保证主从数据库实例的 uuid不一样，建议直接删除掉，重启服务后将会重新生成。

3. 授权主从复制专用账号

#切换至主库bin目录，登录主库
mysql ‐h localhost ‐uroot ‐p
#授权主备复制专用账号
GRANT REPLICATION SLAVE ON . TO ‘db_sync’@‘%’ IDENTIFIED BY ‘db_sync’;
#刷新权限 FLUSH PRIVILEGES;
#确认位点 记录下文件名以及位点
show master status;

4. 设置从库向主库同步数据、并检查链路

#切换至从库bin目录，登录从库
mysql ‐h localhost ‐P3307 ‐uroot ‐p
#先停止同步 STOP SLAVE;
#修改从库指向到主库，使用上一步记录的文件名以及位点
CHANGE MASTER TO
master_host = ‘localhost’,
master_user = ‘db_sync’,
master_password = ‘db_sync’,
master_log_file = ‘mysql‐bin.000002’,
master_log_pos = 154;
#启动同步 START SLAVE;
#查看从库状态Slave_IO_Runing和Slave_SQL_Runing都为Yes说明同步成功，如果不为Yes，请检查error_log，然后 排查相关异常。
show slave status\G
#注意 如果之前此备库已有主库指向 需要先执行以下命令清空
STOP SLAVE IO_THREAD FOR CHANNEL ‘’;
reset slave all;

最后测试在主库修改数据库，看从库是否能够同步成功。

三、实现sharding-jdbc读写分离

(1) 在Sharding-JDBC规则中修改

#sharding-jdbc分片规则配置
#数据源
spring.shardingsphere.datasource.names = m0,m1,m2,s0
...
spring.shardingsphere.datasource.s0.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.s0.driver-class-name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.s0.url = jdbc:mysql://localhost:3307/user_db?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.s0.username = root
spring.shardingsphere.datasource.s0.password = root
...
# 主库从库逻辑数据源定义 ds0为user_db 
spring.shardingsphere.sharding.master‐slave‐rules.ds0.master‐data‐source‐name=m0
spring.shardingsphere.sharding.master‐slave‐rules.ds0.slave‐data‐source‐names=s0

# t_user分表策略，固定分配至ds0的t_user真实表 
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual‐data‐nodes = ds0.t_user
....
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(2) 测试

执行testInsertUser单元测试：

@Test
public void testInsertUser(){
    for (int i = 0 ; i < 2; i++){
        Long id = i + 1L;
        userDao.insertUser(id,"姓名"+ id );
    }
}
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通过日志可以看出，所有写操作落入m0数据源。

执行testSelectUserbyIds单元测试：

@Test
public void testSelectUserInfobyIds(){
     List<Long> userIds = new ArrayList<>();
     userIds.add(1L);
     userIds.add(2L);
     List<Map> users = userDao.selectUserInfobyIds(userIds);
     System.out.println(users);
 }
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通过日志可以看出，所有写操作落入s0数据源，达到目标。