如何编写简单的demo实现读写分离

本篇内容主要讲解"如何编写简单的demo实现读写分离"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"如何编写简单的demo实现读写分离"吧!

前言

相信有经验的同学都清楚，当db的读写量过高时，我们会备份一份或多份的从库用于做数据的读取，然后主库就主要承担写入的功能(也有读取需要，但压力不大)，当db分好主从库后，我们还需要在项目实现自动连接主从库，达到读写分离的效果。实现读写分离并不困难，只要在数据库连接池手动控制好对应的db服务地址即可，但那样就会侵入业务代码，而且一个项目操作数据库的地方可能很多，如果都手动控制的话无疑会是很大的工作量，对此，我们有必要改造出一套方便的工具。

以Java语言来说，如今大部分的项目都是基于Spring Boot框架来搭建项目架构的，结合Spring本身自带的AOP工具，我们可以很容易就构建能实现读写分离效果的注解类，用注解的话可以达到对业务代码无入侵的效果，而且使用上也比较方便。

下面就简单带大家写个demo。

环境部署

数据库：MySql

库数量：2个，一主一从

关于mysql的主从环境部署网上有很多文章可以参考，这里不做介绍了。

开始项目

首先，毫无疑问，先开始搭建一个SpringBoot工程，然后在pom文件中引入如下依赖：

                      com.alibaba             druid-spring-boot-starter             1.1.10                               org.mybatis.spring.boot             mybatis-spring-boot-starter             1.3.2                               tk.mybatis             mapper-spring-boot-starter             2.1.5                               mysql             mysql-connector-java             8.0.16                                        org.springframework.boot             spring-boot-starter-jdbc             provided                               org.springframework.boot             spring-boot-starter-aop             provided                                        org.springframework.boot             spring-boot-starter-web                            org.projectlombok             lombok             true                               com.alibaba             fastjson             1.2.4                               org.springframework.boot             spring-boot-starter-test             test                               org.springframework.boot             spring-boot-starter-data-jpa              

目录结构

引入基本的依赖后，整理一下目录结构，完成后的项目骨架大致如下：

建表

创建一张表user，在主库执行sql语句同时在从库生成对应的表数据

DROP TABLE IF EXISTS `user`; CREATE TABLE `user` (   `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id',   `user_name` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '用户名称',   `user_phone` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用户手机',   `address` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '住址',   `weight` int(3) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '权重，大者优先',   `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',   `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',   PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;  INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141952', '测试1', '18826334748', '广州市海珠区', '1', '2019-11-20 10:28:51', '2019-11-22 14:28:26'); INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141953', '测试2', '18826274230', '广州市天河区', '2', '2019-11-20 10:29:37', '2019-11-22 14:28:14'); INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141954', '测试3', '18826273900', '广州市天河区', '1', '2019-11-20 10:30:19', '2019-11-22 14:28:30');

主从数据源配置

application.yml，主要信息是主从库的数据源配置

server:   port: 8001 spring:   jackson:    date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss    time-zone: GMT+8   datasource:     type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource     driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver     master:       url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/user?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true       username: root       password:     slave:       url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3308/user?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true       username: root       password:

因为有一主一从两个数据源，我们用枚举类来代替，方便我们使用时能对应

@Getter public enum DynamicDataSourceEnum {     MASTER("master"),     SLAVE("slave");     private String dataSourceName;     DynamicDataSourceEnum(String dataSourceName) {         this.dataSourceName = dataSourceName;     } }

数据源配置信息类 DataSourceConfig，这里配置了两个数据源，masterDb和slaveDb

@Configuration @MapperScan(basePackages = "com.xjt.proxy.mapper", sqlSessionTemplateRef = "sqlTemplate") public class DataSourceConfig {           // 主库       @Bean       @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")       public DataSource masterDb() {   return DruidDataSourceBuilder.create().build();       }      /**      * 从库      */     @Bean     @ConditionalOnProperty(prefix = "spring.datasource", name = "slave", matchIfMissing = true)     @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")     public DataSource slaveDb() {         return DruidDataSourceBuilder.create().build();     }      /**      * 主从动态配置      */     @Bean     public DynamicDataSource dynamicDb(@Qualifier("masterDb") DataSource masterDataSource,         @Autowired(required = false) @Qualifier("slaveDb") DataSource slaveDataSource) {         DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();         Map targetDataSources = new HashMap<>();         targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.MASTER.getDataSourceName(), masterDataSource);         if (slaveDataSource != null) {             targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.SLAVE.getDataSourceName(), slaveDataSource);         }         dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);         dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource);         return dynamicDataSource;     }     @Bean     public SqlSessionFactory sessionFactory(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) throws Exception {         SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();         bean.setMapperLocations(             new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath*:mapper/*Mapper.xml"));         bean.setDataSource(dynamicDataSource);         return bean.getObject();     }     @Bean     public SqlSessionTemplate sqlTemplate(@Qualifier("sessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {         return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);     }     @Bean(name = "dataSourceTx")     public DataSourceTransactionManager dataSourceTx(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) {         DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = new DataSourceTransactionManager();         dataSourceTransactionManager.setDataSource(dynamicDataSource);         return dataSourceTransactionManager;     } }

设置路由

设置路由的目的为了方便查找对应的数据源，我们可以用ThreadLocal保存数据源的信息到每个线程中，方便我们需要时获取

public class DataSourceContextHolder {     private static final ThreadLocal DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT = new ThreadLocal<>();     public static void set(String datasourceType) {         DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.set(datasourceType);     }     public static String get() {         return DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.get();     }     public static void clear() {         DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.remove();     } }

获取路由

public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {     @Override     protected Object determineCurrentLookupKey() {         return DataSourceContextHolder.get();     } }

AbstractRoutingDataSource的作用是基于查找key路由到对应的数据源，它内部维护了一组目标数据源，并且做了路由key与目标数据源之间的映射，提供基于key查找数据源的方法。

数据源的注解

为了可以方便切换数据源，我们可以写一个注解，注解中包含数据源对应的枚举值，默认是主库，

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.METHOD) @Documented public @interface DataSourceSelector {      DynamicDataSourceEnum value() default DynamicDataSourceEnum.MASTER;     boolean clear() default true; }

aop切换数据源

到这里，aop终于可以现身出场了，这里我们定义一个aop类，对有注解的方法做切换数据源的操作，具体代码如下：

@Slf4j @Aspect @Order(value = 1) @Component public class DataSourceContextAop {   @Around("@annotation(com.xjt.proxy.dynamicdatasource.DataSourceSelector)")     public Object setDynamicDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {         boolean clear = true;         try {             Method method = this.getMethod(pjp);             DataSourceSelector dataSourceImport = method.getAnnotation(DataSourceSelector.class);             clear = dataSourceImport.clear();             DataSourceContextHolder.set(dataSourceImport.value().getDataSourceName());             log.info("========数据源切换至：{}", dataSourceImport.value().getDataSourceName());             return pjp.proceed();         } finally {             if (clear) {                 DataSourceContextHolder.clear();             }          }     }     private Method getMethod(JoinPoint pjp) {         MethodSignature signature = (MethodSignature)pjp.getSignature();         return signature.getMethod();     }  }

到这一步，我们的准备配置工作就完成了，下面开始测试效果。

先写好Service文件，包含读取和更新两个方法，

@Service public class UserService {      @Autowired     private UserMapper userMapper;      @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.MASTER)     public int update(Long userId) {         User user = new User();         user.setUserId(userId);         user.setUserName("老薛");         return userMapper.updateByPrimaryKeySelective(user);     }      @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.SLAVE)     public User find(Long userId) {         User user = new User();         user.setUserId(userId);         return userMapper.selectByPrimaryKey(user);     } }

根据方法上的注解可以看出，读的方法走从库，更新的方法走主库，更新的对象是userId为1196978513958141952 的数据，

然后我们写个测试类测试下是否能达到效果，

@RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest class UserServiceTest {      @Autowired     UserService userService;      @Test     void find() {         User user = userService.find(1196978513958141952L);         System.out.println("id:" + user.getUserId());         System.out.println("name:" + user.getUserName());         System.out.println("phone:" + user.getUserPhone());     }      @Test     void update() {         Long userId = 1196978513958141952L;         userService.update(userId);         User user = userService.find(userId);         System.out.println(user.getUserName());     }  }

测试结果：

1、读取方法

2、更新方法

执行之后，比对数据库就可以发现主从库都修改了数据，说明我们的读写分离是成功的。当然，更新方法可以指向从库，这样一来就只会修改到从库的数据，而不会涉及到主库。

到此，相信大家对"如何编写简单的demo实现读写分离"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！