《Spring注解驱动开发》第35章：实现多数据源读写分离

写在前面

很多小伙伴私聊我说：最近他们公司的业务涉及到多个数据源的问题，问我Spring如何实现多数据源的问题。回答这个问题之前，首先需要弄懂什么是多数据源：多数据源就是在同一个项目中，会连接两个甚至多个数据存储，这里的数据存储可以是关系型数据库（比如：MySQL、SQL Server、Oracle），也可以非关系型数据库，比如：HBase、MongoDB、ES等。那么，问题来了，Spring能够实现多数据源吗？并且还要实现读者分离？答案是：必须的，这么强大的Spring，肯定能实现啊！别急，我们就一点点剖析、解决这些问题！

背景

我们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，有一个思路就是说采用数据库集群的方案，

其中一个是主库，负责写入数据，我们称之为：写库；其它都是从库，负责读取数据，我们称之为：读库；

那么，对我们的要求是：

• 读库和写库的数据一致；
• 写数据必须写到写库；
• 读数据必须到读库；

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。

应用层解决

优点：

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

缺点：

• 由程序员完成，运维参与不到；
• 不能做到动态增加数据源；

中间件解决

优点：

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

缺点：

• 程序依赖于中间件，会导致切换数据库变得困难；

• 由中间件做了中转代理，性能有所下降；

Spring方案

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。

DynamicDataSource

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
 
/**
 * 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
 * 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。
 * @author binghe
 */
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource{
 
    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        // 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key
        return DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey();
    }
 
}

DynamicDataSourceHolder

/**
 * 使用ThreadLocal技术来记录当前线程中的数据源的key
 * @author binghe
 */
public class DynamicDataSourceHolder {
    
    //写库对应的数据源key
    private static final String MASTER = "master";
 
    //读库对应的数据源key
    private static final String SLAVE = "slave";
    
    //使用ThreadLocal记录当前线程的数据源key
    private static final ThreadLocal<String> holder = new ThreadLocal<String>();
 
    /**
     * 设置数据源key
     * @param key
     */
    public static void putDataSourceKey(String key) {
        holder.set(key);
    }
 
    /**
     * 获取数据源key
     * @return
     */
    public static String getDataSourceKey() {
        return holder.get();
    }
    
    /**
     * 标记写库
     */
    public static void markMaster(){
        putDataSourceKey(MASTER);
    }
    
    /**
     * 标记读库
     */
    public static void markSlave(){
        putDataSourceKey(SLAVE);
    }
 
}

DataSourceAspect

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
 
/**
 * 定义数据源的AOP切面，通过该Service的方法名判断是应该走读库还是写库
 * @author binghe
 */
public class DataSourceAspect {
 
    /**
     * 在进入Service方法之前执行
     * @param point 切面对象
     */
    public void before(JoinPoint point) {
        // 获取到当前执行的方法名
        String methodName = point.getSignature().getName();
        if (isSlave(methodName)) {
            // 标记为读库
            DynamicDataSourceHolder.markSlave();
        } else {
            // 标记为写库
            DynamicDataSourceHolder.markMaster();
        }
    }
 
    /**
     * 判断是否为读库
     * 
     * @param methodName
     * @return
     */
    private Boolean isSlave(String methodName) {
        // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库
        return StringUtils.startsWithAny(methodName, "query", "find", "get");
    }
 
}

配置2个数据源

jdbc.properties

jdbc.master.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.master.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
jdbc.master.username=root
jdbc.master.password=123456


jdbc.slave01.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.slave01.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
jdbc.slave01.username=root
jdbc.slave01.password=123456

定义连接池

<!-- 配置连接池 -->
<bean id="masterDataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"
	destroy-method="close">
	<!-- 数据库驱动 -->
	<property name="driverClass" value="${jdbc.master.driver}" />
	<!-- 相应驱动的jdbcUrl -->
	<property name="jdbcUrl" value="${jdbc.master.url}" />
	<!-- 数据库的用户名 -->
	<property name="username" value="${jdbc.master.username}" />
	<!-- 数据库的密码 -->
	<property name="password" value="${jdbc.master.password}" />
	<!-- 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 -->
	<property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
	<!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间，单位是分，默认值：60，如果要永远存活设置为0 -->
	<property name="idleMaxAge" value="30" />
	<!-- 每个分区最大的连接数 -->
	<property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />
	<!-- 每个分区最小的连接数 -->
	<property name="minConnectionsPerPartition" value="5" />
</bean>
 
<!-- 配置连接池 -->
<bean id="slave01DataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"
	destroy-method="close">
	<!-- 数据库驱动 -->
	<property name="driverClass" value="${jdbc.slave01.driver}" />
	<!-- 相应驱动的jdbcUrl -->
	<property name="jdbcUrl" value="${jdbc.slave01.url}" />
	<!-- 数据库的用户名 -->
	<property name="username" value="${jdbc.slave01.username}" />
	<!-- 数据库的密码 -->
	<property name="password" value="${jdbc.slave01.password}" />
	<!-- 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 -->
	<property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
	<!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间，单位是分，默认值：60，如果要永远存活设置为0 -->
	<property name="idleMaxAge" value="30" />
	<!-- 每个分区最大的连接数 -->
	<property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />
	<!-- 每个分区最小的连接数 -->
	<property name="minConnectionsPerPartition" value="5" />
</bean>

定义DataSource

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

配置事务管理以及动态切换数据源切面

定义事务管理器

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

定义事务策略

<!-- 定义事务策略 -->
<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
	<tx:attributes>
		<!--定义查询方法都是只读的 -->
		<tx:method name="query*" read-only="true" />
		<tx:method name="find*" read-only="true" />
		<tx:method name="get*" read-only="true" />
 
		<!-- 主库执行操作，事务传播行为定义为默认行为 -->
		<tx:method name="save*" propagation="REQUIRED" />
		<tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" />
		<tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" />
 
		<!--其他方法使用默认事务策略 -->
		<tx:method name="*" />
	</tx:attributes>
</tx:advice>

定义切面

<!-- 定义AOP切面处理器 -->
<bean class="cn.itcast.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect" />
 
<aop:config>
	<!-- 定义切面，所有的service的所有方法 -->
	<aop:pointcut id="txPointcut" expression="execution(* xx.xxx.xxxxxxx.service.*.*(..))" />
	<!-- 应用事务策略到Service切面 -->
	<aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="txPointcut"/>
	
	<!-- 将切面应用到自定义的切面处理器上，-9999保证该切面优先级最高执行 -->
	<aop:aspect ref="dataSourceAspect" order="-9999">
		<aop:before method="before" pointcut-ref="txPointcut" />
	</aop:aspect>
</aop:config>

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。

改进后的配置

<!-- 定义AOP切面处理器 -->
<bean class="cn.itcast.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect">
	<!-- 指定事务策略 -->
	<property name="txAdvice" ref="txAdvice"/>
	<!-- 指定slave方法的前缀（非必须） -->
	<property name="slaveMethodStart" value="query,find,get"/>
</bean>

改进后的实现

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.springframework.transaction.interceptor.NameMatchTransactionAttributeSource;
import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttribute;
import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttributeSource;
import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor;
import org.springframework.util.PatternMatchUtils;
import org.springframework.util.ReflectionUtils;
 
/**
 * 定义数据源的AOP切面，该类控制了使用Master还是Slave。
 * 如果事务管理中配置了事务策略，则采用配置的事务策略中的标记了ReadOnly的方法是用Slave，其它使用Master。
 * 如果没有配置事务管理的策略，则采用方法名匹配的原则，以query、find、get开头方法用Slave，其它用Master。
 * @author binghe
 *
 */
public class DataSourceAspect {
 
    private List<String> slaveMethodPattern = new ArrayList<String>();
    
    private static final String[] defaultSlaveMethodStart = new String[]{ "query", "find", "get" };
    
    private String[] slaveMethodStart;
 
    /**
     * 读取事务管理中的策略
     * @param txAdvice
     * @throws Exception
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public void setTxAdvice(TransactionInterceptor txAdvice) throws Exception {
        if (txAdvice == null) {
            // 没有配置事务管理策略
            return;
        }
        //从txAdvice获取到策略配置信息
        TransactionAttributeSource transactionAttributeSource = txAdvice.getTransactionAttributeSource();
        if (!(transactionAttributeSource instanceof NameMatchTransactionAttributeSource)) {
            return;
        }
        //使用反射技术获取到NameMatchTransactionAttributeSource对象中的nameMap属性值
        NameMatchTransactionAttributeSource matchTransactionAttributeSource = (NameMatchTransactionAttributeSource) transactionAttributeSource;
        Field nameMapField = ReflectionUtils.findField(NameMatchTransactionAttributeSource.class, "nameMap");
        nameMapField.setAccessible(true); //设置该字段可访问
        //获取nameMap的值
        Map<String, TransactionAttribute> map = (Map<String, TransactionAttribute>) nameMapField.get(matchTransactionAttributeSource);
 
        //遍历nameMap
        for (Map.Entry<String, TransactionAttribute> entry : map.entrySet()) {
            if (!entry.getValue().isReadOnly()) {//判断之后定义了ReadOnly的策略才加入到slaveMethodPattern
                continue;
            }
            slaveMethodPattern.add(entry.getKey());
        }
    }
 
    /**
     * 在进入Service方法之前执行
     * 
     * @param point 切面对象
     */
    public void before(JoinPoint point) {
        // 获取到当前执行的方法名
        String methodName = point.getSignature().getName();
 
        boolean isSlave = false;
 
        if (slaveMethodPattern.isEmpty()) {
            // 当前Spring容器中没有配置事务策略，采用方法名匹配方式
            isSlave = isSlave(methodName);
        } else {
            // 使用策略规则匹配
            for (String mappedName : slaveMethodPattern) {
                if (isMatch(methodName, mappedName)) {
                    isSlave = true;
                    break;
                }
            }
        }
 
        if (isSlave) {
            // 标记为读库
            DynamicDataSourceHolder.markSlave();
        } else {
            // 标记为写库
            DynamicDataSourceHolder.markMaster();
        }
    }
 
    /**
     * 判断是否为读库
     * 
     * @param methodName
     * @return
     */
    private Boolean isSlave(String methodName) {
        // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库
        return StringUtils.startsWithAny(methodName, getSlaveMethodStart());
    }
 
    /**
     * 通配符匹配
     * 
     * Return if the given method name matches the mapped name.
     * <p>
     * The default implementation checks for "xxx*", "*xxx" and "*xxx*" matches, as well as direct
     * equality. Can be overridden in subclasses.
     * 
     * @param methodName the method name of the class
     * @param mappedName the name in the descriptor
     * @return if the names match
     * @see org.springframework.util.PatternMatchUtils#simpleMatch(String, String)
     */
    protected boolean isMatch(String methodName, String mappedName) {
        return PatternMatchUtils.simpleMatch(mappedName, methodName);
    }
 
    /**
     * 用户指定slave的方法名前缀
     * @param slaveMethodStart
     */
    public void setSlaveMethodStart(String[] slaveMethodStart) {
        this.slaveMethodStart = slaveMethodStart;
    }
 
    public String[] getSlaveMethodStart() {
        if(this.slaveMethodStart == null){
            // 没有指定，使用默认
            return defaultSlaveMethodStart;
        }
        return slaveMethodStart;
    }
    
}

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

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
 
import javax.sql.DataSource;
 
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
import org.springframework.util.ReflectionUtils;
 
/**
 * 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
 * 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。
 * @author binghe
 *
 */
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
 
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DynamicDataSource.class);
 
    private Integer slaveCount;
 
    // 轮询计数,初始为-1,AtomicInteger是线程安全的
    private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(-1);
 
    // 记录读库的key
    private List<Object> slaveDataSources = new ArrayList<Object>(0);
 
    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        // 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key
        if (DynamicDataSourceHolder.isMaster()) {
            Object key = DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey(); 
            if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
                LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key);
            }
            return key;
        }
        Object key = getSlaveKey();
        if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
            LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key);
        }
        return key;
 
    }
 
    @SuppressWarnings("unchecked")
    @Override
    public void afterPropertiesSet() {
        super.afterPropertiesSet();
 
        // 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
        Field field = ReflectionUtils.findField(AbstractRoutingDataSource.class, "resolvedDataSources");
        field.setAccessible(true); // 设置可访问
 
        try {
            Map<Object, DataSource> resolvedDataSources = (Map<Object, DataSource>) field.get(this);
            // 读库的数据量等于数据源总数减去写库的数量
            this.slaveCount = resolvedDataSources.size() - 1;
            for (Map.Entry<Object, DataSource> entry : resolvedDataSources.entrySet()) {
                if (DynamicDataSourceHolder.MASTER.equals(entry.getKey())) {
                    continue;
                }
                slaveDataSources.add(entry.getKey());
            }
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.error("afterPropertiesSet error! ", e);
        }
    }
 
    /**
     * 轮询算法实现
     * 
     * @return
     */
    public Object getSlaveKey() {
        // 得到的下标为：0、1、2、3……
        Integer index = counter.incrementAndGet() % slaveCount;
        if (counter.get() > 9999) { // 以免超出Integer范围
            counter.set(-1); // 还原
        }
        return slaveDataSources.get(index);
    }
 
}

MySQL主从复制

原理

MySQL主(master)从(slave)复制的原理：

• master将数据改变记录到二进制日志(binarylog)中,也即是配置文件log-bin指定的文件(这些记录叫做二进制日志事件，binary log events)
• slave将master的binary logevents拷贝到它的中继日志(relay log)
• slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据(数据重演)

主从配置需要注意的地方

• 主DB server和从DB server数据库的版本一致
• 主DB server和从DB server数据库数据一致[ 这里就会可以把主的备份在从上还原，也可以直接将主的数据目录拷贝到从的相应数据目录]
• 主DB server开启二进制日志,主DB server和从DB server的server_id都必须唯一

主库配置（windows，Linux下也类似）

在my.ini修改：

#开启主从复制，主库的配置
log-bin = mysql3306-bin
#指定主库serverid
server-id=101
#指定同步的数据库，如果不指定则同步全部数据库
binlog-do-db=mybatis_1128

执行SQL语句查询状态：

SHOW MASTER STATUS

需要记录下Position值，需要在从库中设置同步起始值。

在主库创建同步用户

#授权用户slave01使用123456密码登录mysql
grant replication slave on *.* to 'slave01'@'127.0.0.1' identified by '123456';
flush privileges;

从库配置

在my.ini修改

#指定serverid，只要不重复即可，从库也只有这一个配置，其他都在SQL语句中操作
server-id=102

接下来，从从库命令行执行如下SQL语句。

CHANGE MASTER TO
 master_host='127.0.0.1',
 master_user='slave01',
 master_password='123456',
 master_port=3306,
 master_log_file='mysql3306-bin.000006',
 master_log_pos=1120;
 
#启动slave同步
START SLAVE;
 
#查看同步状态
SHOW SLAVE STATUS;

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既然星球规划了这么多内容，那么肯定就会有小伙伴们提出疑问：这么多内容，能更新完吗？我的回答就是：一个个攻破呗，咱这星球干就干真实中间件项目，剖析硬核技术和项目，不做Demo。初衷就是能够让小伙伴们学到真正的核心技术，不再只是简单的做CRUD开发。所以，每个专栏都会是硬核内容，像《SpringCloud Alibaba实战》、《手撸RPC专栏》和《Spring6核心技术》就是很好的示例。后续的专栏只会比这些更加硬核，杜绝Demo开发。

小伙伴们跟着冰河认真学习，多动手，多思考，多分析，多总结，有问题及时在星球提问，相信在技术层面，都会有所提高。将学到的知识和技术及时运用到实际的工作当中，学以致用。星球中不少小伙伴都成为了公司的核心技术骨干，实现了升职加薪的目标。

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