java读写分离的设计实现

 

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：

1、读库和写库的数据一致；（这个是很重要的一个问题，处理业务逻辑要放在service层去处理，不要在dao或者mapper层面去处理）

2、写数据必须写到写库；

3、读数据必须到读库；

解决方案

解决读写分离的方案有两种：应用层解决和中间件解决。

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.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；

3.使用Spring AbstractRoutingDataSource基于应用层实现

1.定义DynamicDataSource并实现AbstractRoutingDataSource

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 zhijun
 *
 */
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();
    }

}

2.定义DynamicDataSourceHolder

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);
    }

}

3.定义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 zhijun
 *
 */
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");
    }

}

4.配置两个数据源 jdbc.properties

jdbc.master.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.master.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mybatis_1128?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/mybatis_1128?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
jdbc.slave01.username=root
jdbc.slave01.password=123456

5.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>

6.定义bean 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>

7.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>

8.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>

9.定义AOP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

1.AOP切面处理

<!-- 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>

2.改进后DataSourceAspect 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 zhijun
 *
 */
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，所以我们现在对这种架构做支持，目前只需要修改DynamicDataSource即可。

DynamicDataSource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 zhijun
 *
 */
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);
    }

}
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原文地址：https://www.cnblogs.com/pypua/p/12736592.html