SpringBoot Mybatis 读写分离配置

当项目越来越大和并发越来大的情况下，单个数据库服务器的压力肯定也是越来越大，最终演变成数据库成为性能的瓶颈，而且当数据越来越多时，查询也更加耗费时间，当然数据库数据过大时，可以采用数据库分库分表，同时数据库压力过大时，也可以采用Redis等缓存技术来降低压力，但是任何一种技术都不是万金油，很多时候都是通过多种技术搭配使用，而本文主要就是介绍通过读写分离来加快数据库读取速度

实现方式

读写分离实现的方式有多种，但是多种都需要配置数据库的主从复制，当然也许是有不需要配置的，只是我不知道而已

方式一

数据库中间件实现，如Mycat等数据库中间件，对于项目本身来说，只有一个数据源，就是链接到Mycat，再由mycat根据规则去选择从哪个库获取数据

方式二

代码中配置多数据源，通过代码控制使用哪个数据源，本文也是主要介绍这种方式

读写分离优劣

优点

1.降低数据库读取压力，尤其是有些需要大量计算的实时报表类应用

2.增强数据安全性，读写分离有个好处就是数据近乎实时备份，一旦某台服务器硬盘发生了损坏，从库的数据可以无限接近主库

3.可以实现高可用，当然只是配置了读写分离并不能实现搞可用，最多就是在Master（主库）宕机了还能进行查询操作，具体高可用还需要其他操作

缺点

1.增大成本，一台数据库服务器和多台数据库的成本肯定是不一样的

2.增大代码复杂度，不过这点还比较轻微吧，但是也的确会一定程度上加重

3.增大写入成本，虽然降低了读取成本，但是写入成本却是一点也没有降低，毕竟还有从库一直在向主库请求数据

MySQL主从复制配置

MySQL主从配置是实现读写分离的基本条件，具体实现MySQL主从复制可以参考我之前的文章MySQL主从复制搭建，基于日志（binlog）

数据源配置

spring: application: name: separate master: url: jdbc:mysql://192.168.1.126:3307/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&emptyStringsConvertToZero=true username: root password: 123456 driver_class_namel: com.mysql.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource max-active: 20 initial-size: 1 min-idle: 3 max-wait: 600 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 test-while-idle: true test-on-borrow: false test-on-return: false poolPreparedStatements: true slave: url: jdbc:mysql://192.168.1.126:3309/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&emptyStringsConvertToZero=true username: test password: 123456 driver_class_namel: com.mysql.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource max-active: 20 initial-size: 1 min-idle: 3 max-wait: 600 time-between-eviction-runs-millis: 60000 min-evictable-idle-time-millis: 300000 test-while-idle: true test-on-borrow: false test-on-return: false poolPreparedStatements: true

文件中配置了2个数据源，master是写库，slave是读库，为了防止向slave写入，slave的用户只有读取权限

因为代码中需要动态的设置数据源，所以数据源需要通过继承AbstractRoutingDataSource

/** * 动态数据源 * @author Raye * @since 2016年10月25日15:20:40 */public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { private static final ThreadLocal contextHolder = new ThreadLocal(); @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { return contextHolder.get(); } public static enum DatabaseType { Master, Slave } public static void master(){ contextHolder.set(DatabaseType.Master); } public static void slave(){ contextHolder.set(DatabaseType.Slave); } public static void setDatabaseType(DatabaseType type) { contextHolder.set(type); } public static DatabaseType getType(){ return contextHolder.get(); }}contextHolder 是线程变量，因为每个请求是一个线程，所以通过这样来区分使用哪个库

determineCurrentLookupKey是重写的AbstractRoutingDataSource的方法，主要是确定当前应该使用哪个数据源的key，因为AbstractRoutingDataSource 中保存的多个数据源是通过Map的方式保存的

实例化数据源

/** * Druid的DataResource配置类 * @author Raye * @since 2016年10月7日14:14:18 */@Configuration@EnableTransactionManagementpublic class DataBaseConfiguration implements EnvironmentAware { private RelaxedPropertyResolver propertyResolver1; private RelaxedPropertyResolver propertyResolver2; public DataBaseConfiguration(){ System.out.println('#################### DataBaseConfiguration'); } public void setEnvironment(Environment env) { this.propertyResolver1 = new RelaxedPropertyResolver(env, 'spring.master.'); this.propertyResolver2 = new RelaxedPropertyResolver(env, 'spring.slave.'); } public DataSource master() { System.out.println('注入Master druid！！！'); DruidDataSource datasource = new DruidDataSource(); datasource.setUrl(propertyResolver1.getProperty('url')); datasource.setDriverClassName(propertyResolver1.getProperty('driver-class-name')); datasource.setUsername(propertyResolver1.getProperty('username')); datasource.setPassword(propertyResolver1.getProperty('password')); datasource.setInitialSize(Integer.valueOf(propertyResolver1.getProperty('initial-size'))); datasource.setMinIdle(Integer.valueOf(propertyResolver1.getProperty('min-idle'))); datasource.setMaxWait(Long.valueOf(propertyResolver1.getProperty('max-wait'))); datasource.setMaxActive(Integer.valueOf(propertyResolver1.getProperty('max-active'))); datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(Long.valueOf(propertyResolver1.getProperty('min-evictable-idle-time-millis'))); try { datasource.setFilters('stat,wall'); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return datasource; } public DataSource slave() { System.out.println('Slave druid！！！'); DruidDataSource datasource = new DruidDataSource(); datasource.setUrl(propertyResolver2.getProperty('url')); datasource.setDriverClassName(propertyResolver2.getProperty('driver-class-name')); datasource.setUsername(propertyResolver2.getProperty('username')); datasource.setPassword(propertyResolver2.getProperty('password')); datasource.setInitialSize(Integer.valueOf(propertyResolver2.getProperty('initial-size'))); datasource.setMinIdle(Integer.valueOf(propertyResolver2.getProperty('min-idle'))); datasource.setMaxWait(Long.valueOf(propertyResolver2.getProperty('max-wait'))); datasource.setMaxActive(Integer.valueOf(propertyResolver2.getProperty('max-active'))); datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(Long.valueOf(propertyResolver2.getProperty('min-evictable-idle-time-millis'))); try { datasource.setFilters('stat,wall'); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return datasource; } @Bean public DynamicDataSource dynamicDataSource() { DataSource master = master(); DataSource slave = slave(); Map targetDataSources = new HashMap(); targetDataSources.put(DynamicDataSource.DatabaseType.Master, master); targetDataSources.put(DynamicDataSource.DatabaseType.Slave, slave); DynamicDataSource dataSource = new DynamicDataSource(); dataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);// 该方法是AbstractRoutingDataSource的方法 dataSource.setDefaultTargetDataSource(master); return dataSource; }}

一共有3个数据源，一个master，一个slave，一个是动态数据源，保存在master和slave，为了防止spring注入异常，所以master和slave都是主动实例化的，并不是交给spring管理

dataSource.setDefaultTargetDataSource(master);

是配置的如果没有配置当前使用哪个数据源的默认数据源，本来是打算配置slave，但是因为事物问题，所以配置的master

Mybatis配置

/** * MyBatis的配置类 * * @author Raye * @since 2016年10月7日14:13:39 */@Configuration@AutoConfigureAfter({ DataBaseConfiguration.class })@Slf4jpublic class MybatisConfiguration { @Bean(name = 'sqlSessionFactory') @Autowired public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DynamicDataSource dynamicDataSource) { SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean(); bean.setDataSource(dynamicDataSource); try { SqlSessionFactory session = bean.getObject(); MapperHelper mapperHelper = new MapperHelper(); //特殊配置 Config config = new Config(); //具体支持的参数看后面的文档 config.setNotEmpty(true); //设置配置 mapperHelper.setConfig(config); // 注册自己项目中使用的通用Mapper接口，这里没有默认值，必须手动注册 mapperHelper.registerMapper(Mapper.class); //配置完成后，执行下面的操作 mapperHelper.processConfiguration(session.getConfiguration()); return session; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } @Bean(name = 'sqlSessionTemplate') @Autowired public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(SqlSessionFactory sqlSessionFactory) { return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory); } @Bean public MapperScannerConfigurer scannerConfigurer(){ MapperScannerConfigurer configurer = new MapperScannerConfigurer(); configurer.setSqlSessionFactoryBeanName('sqlSessionFactory'); configurer.setSqlSessionTemplateBeanName('sqlSessionTemplate'); configurer.setBasePackage('wang.raye.**.mapper'); configurer.setMarkerInterface(Mapper.class); return configurer; }}

MybatisConfiguration 主要是配置的sqlSessionFactory和sqlSessionTemplate，以及Mybatis的扩展框架Mapper的配置，如果不需要Mapper，可以不用配置scannerConfigurer

事物配置

@Configuration@EnableTransactionManagement@Slf4j@AutoConfigureAfter({ MybatisConfiguration.class })public class TransactionConfiguration extends DataSourceTransactionManagerAutoConfiguration { @Bean @Autowired public DataSourceTransactionManager transactionManager(DynamicDataSource dynamicDataSource) { log.info('事物配置'); return new DataSourceTransactionManager(dynamicDataSource); }}事物配置这里有一个坑就是，一旦开启了事物，好像就会切换线程执行，所以并不会使用当前配置的数据源，而会取到默认的数据源，所以只能通过将默认数据源设置为master

AOP切入设置数据源

/** * 数据源的切入面 * */@Aspect@Component@Slf4jpublic class DataSourceAOP { @Before('execution(* wang.raye.separate.service..*.select*(..)) || execution(* wang.raye.separate.service..*.get*(..))') public void setReadDataSourceType() { DynamicDataSource.slave(); log.info('dataSource切换到：slave'); } @Before('execution(* wang.raye.separate.service..*.insert*(..)) || execution(* wang.raye.separate.service..*.update*(..)) || execution(* wang.raye.separate.service..*.delete*(..)) || execution(* wang.raye.separate.service..*.add*(..))') public void setWriteDataSourceType() { DynamicDataSource.master(); log.info('dataSource切换到：master'); }}

这样的配置是根据方法名来的，可以根据自己的情况配置

也可以使用注解来主动切换，创建两个注解类，一个Master，一个Slave

Master.class

/** * 使用主库的注解 */public @interface Master {}

Slave.class

/** * 使用读库的注解 */public @interface Slave {}AOP切入修改/** * 数据源的切入面 * */@Aspect@Component@Slf4jpublic class DataSourceAOP { @Before('(@annotation(wang.raye.separate.annotation.Master) || execution(* wang.raye.separate.service..*.insert*(..)) || ' + 'execution(* wang.raye.separate.service..*.update*(..)) || execution(* wang.raye.separate.service..*.delete*(..)) || ' + 'execution(* wang.raye.separate.service..*.add*(..))) && !@annotation(wang.raye.separate.annotation.Slave) -') public void setWriteDataSourceType() { DynamicDataSource.master(); log.info('dataSource切换到：master'); } @Before('(@annotation(wang.raye.separate.annotation.Slave) || execution(* wang.raye.separate.service..*.select*(..)) || execution(* wang.raye.separate.service..*.get*(..))) && !@annotation(wang.raye.separate.annotation.Master)') public void setReadDataSourceType() { DynamicDataSource.slave(); log.info('dataSource切换到：slave'); }}

注：这个AOP切入规则只是包含基本的规格，如果要正常使用，需要扩展规则

简单的service层代码

/** * 用户相关业务接口实现类 */@Service@Slf4jpublic class UserServiceImpl implements UserService { @Autowired private UserMapper mapper; @Master @Override public List selectAll() { return mapper.selectAll(); } @Override public boolean addUser(User user) { return mapper.insertSelective(user) > 0; } @Override public boolean updateUser(User user) { return mapper.updateByPrimaryKey(user) > 0; } @Override public boolean deleteByid(int id) { return mapper.deleteByPrimaryKey(id) > 0; } @Transactional(rollbackFor = Exception.class ) @Override public boolean insertAndUpdate(User user){ log.info('当前key：'+ DynamicDataSource.getType().name()); int count = 0; count += mapper.insertSelective(user); user = null; user.getId(); count += mapper.updateByPrimaryKey(user); return count > 1; }}这里所有方法会使用master源，如果去掉selectAll的Master注解，那么selectAll就会使用slave数据源，insertAndUpdate方法主要是测试使用事物的情况下是否是向Master数据源写入以及是否正常回滚

源码

具体代码可以直接看我的demo项目读写分离demo

https:///raywang2014/separate