Spring002--实现读写分离(Mysql实现主从复制)

Spring AOP实现读写分离(Mysql实现主从复制)

本文来自于博客:http://www.cnblogs.com/bjlhx/p/8297460.html

一。背景

一般应用对数据库而言都是“读多写少”,也就说对数据库读取数据的压力比较大
主库,负责写入数据,我们称之为:写库;
从库,负责读取数据,我们称之为:读库;

1、 读库和写库的数据一致;
2、 写数据必须写到写库;
3、 读数据必须到读库;

二。方案

解决读写分离的方案有两种:应用层解决和中间件解决。

2.1。应用层解决

优点:

1、 多数据源切换方便,由程序自动完成;
2、 不需要引入中间件;
3、 理论上支持任何数据库;

缺点:
1、 由程序员完成,运维参与不到;
2、 不能做到动态增加数据源;

2.2。中间件解决

优点:
1、 源程序不需要做任何改动就可以实现读写分离;
2、 动态添加数据源不需要重启程序;

缺点:
1、 程序依赖于中间件,会导致切换数据库变得困难;
2、 由中间件做了中转代理,性能有所下降;

相关中间件产品使用:

mysql-proxy:http://hi.baidu.com/geshuai2008/item/0ded5389c685645f850fab07

Amoeba for MySQL:http://www.iteye.com/topic/188598http://www.iteye.com/topic/1113437

三。使用Spring基于应用层实现

3.1。原理

在进入Service之前,使用AOP来做出判断,是使用写库还是读库,判断依据可以根据方法名判断,比如说以query、find、get等开头的就走读库,其他的走写库。

3.2。代码编写

DynamicDataSource

 1 import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
 2
 3 /**
 4  * 定义动态数据源,实现通过集成spring提供的AbstractRoutingDataSource,只需要实现determineCurrentLookupKey方法即可
 5  *
 6  * 由于DynamicDataSource是单例的,线程不安全的,所以采用ThreadLocal保证线程安全,由DynamicDataSourceHolder完成。
 7  * @since 2018/1/15 17:16
 8  */
 9 public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
10
11     @Override
12     protected Object determineCurrentLookupKey() {
13         // 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全,并且得到当前线程中的数据源key
14         return DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey();
15     }
16 }

DynamicDataSourceHolder

 1 /**
 2  *  使用ThreadLocal技术来记录当前线程中的数据源的key
 3  * @since 2018/1/15 17:17
 4  */
 5 public class DynamicDataSourceHolder {
 6     //写库对应的数据源key
 7     private static final String MASTER = "master";
 8
 9     //读库对应的数据源key
10     private static final String SLAVE = "slave";
11
12     //使用ThreadLocal记录当前线程的数据源key
13     private static final ThreadLocal<String> holder = new ThreadLocal<String>();
14
15     /**
16      * 设置数据源key
17      * @param key
18      */
19     public static void putDataSourceKey(String key) {
20         holder.set(key);
21     }
22
23     /**
24      * 获取数据源key
25      * @return
26      */
27     public static String getDataSourceKey() {
28         return holder.get();
29     }
30
31     /**
32      * 标记写库
33      */
34     public static void markMaster(){
35         putDataSourceKey(MASTER);
36     }
37
38     /**
39      * 标记读库
40      */
41     public static void markSlave(){
42         putDataSourceKey(SLAVE);
43     }
44 }

DynamicDataSourceHolder.java

DataSourceAspect

DataSourceAspect.java

3.3。配置2个数据源

3.3.1。jdbc.properties

 1 jdbc.master.driver=com.mysql.jdbc.Driver
 2 jdbc.master.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mybatis_1128?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
 3 jdbc.master.username=root
 4 jdbc.master.password=123456
 5
 6
 7 jdbc.slave01.driver=com.mysql.jdbc.Driver
 8 jdbc.slave01.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/mybatis_1128?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
 9 jdbc.slave01.username=root
10 jdbc.slave01.password=123456

jdbc.properties

3.3.2。定义连接池

 1 <!-- 配置连接池 -->
 2 <bean id="masterDataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
 3 destroy-method="close">
 4 <!-- 数据库驱动 -->
 5 <property name="driverClass" value="${jdbc.master.driver}" />
 6 <!-- 相应驱动的jdbcUrl -->
 7 <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.master.url}" />
 8 <!-- 数据库的用户名 -->
 9 <property name="username" value="${jdbc.master.username}" />
10 <!-- 数据库的密码 -->
11 <property name="password" value="${jdbc.master.password}" />
12 <!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间,单位是分,默认值:240,如果要取消则设置为0 -->
13 <property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
14 <!-- 连接池中未使用的链接较大存活时间,单位是分,默认值:60,如果要永远存活设置为0 -->
15 <property name="idleMaxAge" value="30" />
16 <!-- 每个分区较大的连接数 -->
17 <property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />
18 <!-- 每个分区最小的连接数 -->
19 <property name="minConnectionsPerPartition" value="5" />
20 </bean>
21
22 <!-- 配置连接池 -->
23 <bean id="slave01DataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
24 destroy-method="close">
25 <!-- 数据库驱动 -->
26 <property name="driverClass" value="${jdbc.slave01.driver}" />
27 <!-- 相应驱动的jdbcUrl -->
28 <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.slave01.url}" />
29 <!-- 数据库的用户名 -->
30 <property name="username" value="${jdbc.slave01.username}" />
31 <!-- 数据库的密码 -->
32 <property name="password" value="${jdbc.slave01.password}" />
33 <!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间,单位是分,默认值:240,如果要取消则设置为0 -->
34 <property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
35 <!-- 连接池中未使用的链接较大存活时间,单位是分,默认值:60,如果要永远存活设置为0 -->
36 <property name="idleMaxAge" value="30" />
37 <!-- 每个分区较大的连接数 -->
38 <property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />
39 <!-- 每个分区最小的连接数 -->
40 <property name="minConnectionsPerPartition" value="5" />
41 </bean>

3.3.3。定义DataSource

 1 <!-- 定义数据源,使用自己实现的数据源 -->
 2 <bean id="dataSource" class="cn.lhx.usermanage.spring.DynamicDataSource">
 3 <!-- 设置多个数据源 -->
 4 <property name="targetDataSources">
 5 <map key-type="java.lang.String">
 6 <!-- 这个key需要和程序中的key一致 -->
 7 <entry key="master" value-ref="masterDataSource"/>
 8 <entry key="slave" value-ref="slave01DataSource"/>
 9 </map>
10 </property>
11 <!-- 设置默认的数据源,这里默认走写库 -->
12 <property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"/>
13 </bean>

3.4。配置事务管理以及动态切换数据源切面

3.4.1。定义事务管理器

1 <!-- 定义事务管理器 -->
2 <bean id="transactionManager"
3 class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
4 <property name="dataSource" ref="dataSource" />
5 </bean>

3.4.2。定义事务策略

 1 <!-- 定义事务策略 -->
 2 <tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
 3 <tx:attributes>
 4 <!--定义查询方法都是只读的 -->
 5 <tx:method name="query*" read-only="true" />
 6 <tx:method name="find*" read-only="true" />
 7 <tx:method name="get*" read-only="true" />
 8
 9 <!-- 主库执行操作,事务传播行为定义为默认行为 -->
10 <tx:method name="save*" propagation="REQUIRED" />
11 <tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" />
12 <tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" />
13
14 <!--其他方法使用默认事务策略 -->
15 <tx:method name="*" />
16 </tx:attributes>
17 </tx:advice>

3.4.3。定义切面

 1 <!-- 定义AOP切面处理器 -->
 2 <bean class="cn.lhx.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect" />
 3
 4 <aop:config>
 5 <!-- 定义切面,所有的service的所有方法 -->
 6 <aop:pointcut id="txPointcut" expression="execution(* xx.xxx.xxxxxxx.service.*.*(..))" />
 7 <!-- 应用事务策略到Service切面 -->
 8 <aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="txPointcut"/>
 9
10 <!-- 将切面应用到自定义的切面处理器上,-9999保证该切面优先级较高执行 -->
11 <aop:aspect ref="dataSourceAspect" order="-9999">
12 <aop:before method="before" pointcut-ref="txPointcut" />
13 </aop:aspect>
14 </aop:config>

四。改进切面实现,使用事务策略规则匹配

之前的实现我们是将通过方法名匹配,而不是使用事务策略中的定义,我们使用事务管理策略中的规则匹配。

4.1。改进后的配置

1 <!-- 定义AOP切面处理器 -->
2 <bean class="cn.lhx.usermanage.spring.DataSourceAspectTx" id="dataSourceAspectTx">
3 <!-- 指定事务策略 -->
4 <property name="txAdvice" ref="txAdvice"/>
5 <!-- 指定slave方法的前缀(非必须) -->
6 <property name="slaveMethodStart" value="query,find,get"/>
7 </bean>

4.2。改进后的实现

  1 import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
  2 import org.aspectj.lang.JoinPoint;
  3 import org.springframework.transaction.interceptor.NameMatchTransactionAttributeSource;
  4 import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttribute;
  5 import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttributeSource;
  6 import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor;
  7 import org.springframework.util.PatternMatchUtils;
  8 import org.springframework.util.ReflectionUtils;
  9
 10 import java.lang.reflect.Field;
 11 import java.util.ArrayList;
 12 import java.util.List;
 13 import java.util.Map;
 14
 15 /**
 16  * @since 2018/1/15 18:03
 17  */
 18 public class DataSourceAspectTx {
 19     private List<String> slaveMethodPattern = new ArrayList<String>();
 20
 21     private static final String[] defaultSlaveMethodStart = new String[]{ "query", "find", "get" };
 22
 23     private String[] slaveMethodStart;
 24
 25     /**
 26      * 读取事务管理中的策略
 27      *
 28      * @param txAdvice
 29      * @throws Exception
 30      */
 31     @SuppressWarnings("unchecked")
 32     public void setTxAdvice(TransactionInterceptor txAdvice) throws Exception {
 33         if (txAdvice == null) {
 34             // 没有配置事务管理策略
 35             return;
 36         }
 37         //从txAdvice获取到策略配置信息
 38         TransactionAttributeSource transactionAttributeSource = txAdvice.getTransactionAttributeSource();
 39         if (!(transactionAttributeSource instanceof NameMatchTransactionAttributeSource)) {
 40             return;
 41         }
 42         //使用反射技术获取到NameMatchTransactionAttributeSource对象中的nameMap属性值
 43         NameMatchTransactionAttributeSource matchTransactionAttributeSource = (NameMatchTransactionAttributeSource) transactionAttributeSource;
 44         Field nameMapField = ReflectionUtils.findField(NameMatchTransactionAttributeSource.class, "nameMap");
 45         nameMapField.setAccessible(true); //设置该字段可访问
 46         //获取nameMap的值
 47         Map<String, TransactionAttribute> map = (Map<String, TransactionAttribute>) nameMapField.get(matchTransactionAttributeSource);
 48
 49         //遍历nameMap
 50         for (Map.Entry<String, TransactionAttribute> entry : map.entrySet()) {
 51             if (!entry.getValue().isReadOnly()) {//判断之后定义了ReadOnly的策略才加入到slaveMethodPattern
 52                 continue;
 53             }
 54             slaveMethodPattern.add(entry.getKey());
 55         }
 56     }
 57
 58     /**
 59      * 在进入Service方法之前执行
 60      *
 61      * @param point 切面对象
 62      */
 63     public void before(JoinPoint point) {
 64         // 获取到当前执行的方法名
 65         String methodName = point.getSignature().getName();
 66
 67         boolean isSlave = false;
 68
 69         if (slaveMethodPattern.isEmpty()) {
 70             // 当前Spring容器中没有配置事务策略,采用方法名匹配方式
 71             isSlave = isSlave(methodName);
 72         } else {
 73             // 使用策略规则匹配
 74             for (String mappedName : slaveMethodPattern) {
 75                 if (isMatch(methodName, mappedName)) {
 76                     isSlave = true;
 77                     break;
 78                 }
 79             }
 80         }
 81
 82         if (isSlave) {
 83             // 标记为读库
 84             DynamicDataSourceHolder.markSlave();
 85         } else {
 86             // 标记为写库
 87             DynamicDataSourceHolder.markMaster();
 88         }
 89     }
 90
 91     /**
 92      * 判断是否为读库
 93      *
 94      * @param methodName
 95      * @return
 96      */
 97     private Boolean isSlave(String methodName) {
 98         // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库
 99         return StringUtils.startsWithAny(methodName, getSlaveMethodStart());
100     }
101
102     /**
103      * 通配符匹配
104      *
105      * Return if the given method name matches the mapped name.
106      * <p>
107      * The default implementation checks for "xxx*", "*xxx" and "*xxx*" matches, as well as direct
108      * equality. Can be overridden in subclasses.
109      *
110      * @param methodName the method name of the class
111      * @param mappedName the name in the descriptor
112      * @return if the names match
113      * @see org.springframework.util.PatternMatchUtils#simpleMatch(String, String)
114      */
115     protected boolean isMatch(String methodName, String mappedName) {
116         return PatternMatchUtils.simpleMatch(mappedName, methodName);
117     }
118
119     /**
120      * 用户指定slave的方法名前缀
121      * @param slaveMethodStart
122      */
123     public void setSlaveMethodStart(String[] slaveMethodStart) {
124         this.slaveMethodStart = slaveMethodStart;
125     }
126
127     public String[] getSlaveMethodStart() {
128         if(this.slaveMethodStart == null){
129             // 没有指定,使用默认
130             return defaultSlaveMethodStart;
131         }
132         return slaveMethodStart;
133     }
134 }

五。一主多从的实现

很多实际使用场景下都是采用“一主多从”的架构的,所有我们现在对这种架构做支持,目前只需要修改DynamicDataSource即可。

实现没有校验:

 1 package com.jd.ofc.trace.common.datasource;
 2
 3 import org.slf4j.Logger;
 4 import org.slf4j.LoggerFactory;
 5 import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
 6 import org.springframework.util.ReflectionUtils;
 7
 8 import javax.sql.DataSource;
 9 import java.lang.reflect.Field;
10 import java.util.ArrayList;
11 import java.util.List;
12 import java.util.Map;
13 import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
14
15 /**
16  * @author lihongxu6
17  * @since 2018/1/16 15:07
18  */
19 public class DynamicDataSourceMutliSlave extends AbstractRoutingDataSource {
20     private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DynamicDataSource.class);
21
22     private Integer slaveCount;
23
24     // 轮询计数,初始为-1,AtomicInteger是线程安全的
25     private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(-1);
26
27     // 记录读库的key
28     private List<Object> slaveDataSources = new ArrayList<Object>(0);
29
30     @Override
31     protected Object determineCurrentLookupKey() {
32         // 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全,并且得到当前线程中的数据源key
33         if (DynamicDataSourceHolder.isMaster()) {
34             Object key = DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey();
35             if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
36                 LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key);
37             }
38             return key;
39         }
40         Object key = getSlaveKey();
41         if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
42             LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key);
43         }
44         return key;
45
46     }
47
48     @SuppressWarnings("unchecked")
49     @Override
50     public void afterPropertiesSet() {
51         super.afterPropertiesSet();
52
53         // 由于父类的resolvedDataSources属性是私有的子类获取不到,需要使用反射获取
54         Field field = ReflectionUtils.findField(AbstractRoutingDataSource.class, "resolvedDataSources");
55         field.setAccessible(true); // 设置可访问
56
57         try {
58             Map<Object, DataSource> resolvedDataSources = (Map<Object, DataSource>) field.get(this);
59             // 读库的数据量等于数据源总数减去写库的数量
60             this.slaveCount = resolvedDataSources.size() - 1;
61             for (Map.Entry<Object, DataSource> entry : resolvedDataSources.entrySet()) {
62                 if (DynamicDataSourceHolder.MASTER.equals(entry.getKey())) {
63                     continue;
64                 }
65                 slaveDataSources.add(entry.getKey());
66             }
67         } catch (Exception e) {
68             LOGGER.error("afterPropertiesSet error! ", e);
69         }
70     }
71
72     /**
73      * 轮询算法实现
74      *
75      * @return
76      */
77     public Object getSlaveKey() {
78         // 得到的下标为:0、1、2、3……
79         Integer index = counter.incrementAndGet() % slaveCount;
80         if (counter.get() > 9999) { // 以免超出Integer范围
81             counter.set(-1); // 还原
82         }
83         return slaveDataSources.get(index);
84     }
85 }

六。Mysql主从复制

6.1。原理

原文地址:https://www.cnblogs.com/kaixinyufeng/p/9092158.html

时间: 2024-10-17 09:30:07

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原理:MySQL router根据端口来区分读写,把连接读写端口的所有请求发往master,连接只读端口的所有请求以轮询方式发往多个slave,从而实现读写分离 主:   SQL-Master      192.168.200.101/24 从:   SQL-Slave      192.168.200.102/24,192.168.200.103/24 mysql-router 192.168.200.104/24 使用rpm安装mysql-router rpm -ivh https://de

29_MySQL读写分离 MySQL多实例 、MySQL性能调优

版本:5.7.28 mysql51:192.168.4.51 主mysql52:192.168.4.52 从mysql50:192.168.4.50 客户机 1.实现MySQL读写分离搭建一主一从结构配置maxscale代理服务器测试分离配置 1.1 搭建一主一从结构192.168.4.51 主192.168.4.52 从测试OK 1.2 实现mysql读写分离1.2.1 配置数据读写分离服务器:192.168.4.50]# wget https://downloads.mariadb.com/

mysql主从复制与读写分离

MySQL主从复制与读写分离 MySQL主从复制(Master-Slave)与读写分离(MySQL-Proxy)实践 Mysql作为目前世界上使用最广泛的免费数据库,相信所有从事系统运维的工程师都一定接触过.但在实际的生产环境中,由单台Mysql作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的,无论是在安全性,高可用性以及高并发等各个方面. 因此,一般来说都是通过 主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离(MySQL-Proxy)来提升数据库的并发负载能力 这样的方案来进行部

数据库---mysql主从复制读写分离

http://m.open-open.com/m/lib/view/1413274853450.html 原理及架构分析 部署前准备 下载好源码包存放位置要与脚本中对应 mysql-5.5.22.tar.gz,cmake-2.8.6.tar.gz,amoeba-mysql-binary-2.2.0.tar.gz,jdk-6u14-linux-x64.bin selinux和iptables不做设置,关闭 系统光盘镜像为本地yum源,配置好yum文件 环境介绍: 主服务器(master):192.

MYSQL数据切分(分库分表),读写分离和主从复制

参考1 参考2 对于一个大型的互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载.对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题.通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式. 数据切分:可以降低单台机器的负载,同时最大限度的降低了宕机造成的损失: 负载均衡策略:可以降低单台机器的访问负载,降低宕机的可能性: 集群方案:解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题: 读写分离策略:最大限度了提高了应用中读取数据的速度和并发量: 这里主要谈及数据切分和其相关数据库优

MySql之主从复制及读写分离

前言 使用MySQL Proxy和MySQL Replication实现读写分离 MySQL Replication可以将master的数据复制分布到多个slave上,然后可以利用slave来分担master的读压力.那么对于前台应用来说,就要考虑如何将读的压力分布到多个slave上.如果每个应用都需要来实现读写分离的算法,一则成本太高,二来如果slave增加更多的机器,应用就要随之修改.明显的,如果在应用和数据库间加一个专门用于实现读写分离的中间层,则整个系统的架构拥有更好的扩展性.MySQL