SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结

本文主要是介绍SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

《SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结》为了提高系统的读写性能和可用性,读写分离是一种经典的数据库架构模式,在SpringBoot应用中,有多种方式可以实现数据库读写分离,本文将介绍三...

一、数据库读写分离概述

在大型应用系统中，随着访问量的增加，数据库常常成为系统的性能瓶颈。为了提高系统的读写性能和可用性，读写分离是一种经典的数据库架构模式。它将数据库读操作和写操作分别路由到不同的数据库实例，通常是将写操作指向主库（Master），读操作指向从库（Slave）。

读写分离的主要优势：

分散数据库访问压力，提高系统的整体吞吐量
提升读操作的性能和并发量
增强系统的可用性和容错能力

在SpringBoot应用中，有多种方式可以实现数据库读写分离，本文将介绍三种主实现方案。

二、方案一：基于AbstractRoutingDataSource实现动态数据源

这种方案是基于Spring提供的AbstractRoutingDataSource抽象类，通过重写其中的determineCurrentLookupKey()方法来实现数据源的动态切换。

2.1 实现原理

AbstractRoutingDataSource的核心原理是在执行数据库操作时，根据一定的策略（通常基于当前操作的上下文）动态地选择实际的数据源。通过在业务层或AOP拦截器中设置上下文标识，让系统自动判断是读操作还是写操作，从而选择对应的数据源。

2.2 具体实现步骤

第一步：定义数据源枚举和上下文持有器

// 数据源类型枚举
public enum DataSourceType {
    MASTER, // 主库，用于写操作
    SLAVE   // 从库，用于读操作
}

// 数据源上下文持有器
public class DataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<DataSourceType> contextHolder = new ThreadLocal<>();
    
    public static void setDataSourceType(DataSourceType dataSourceType) {
        contextHolder.set(dataSourceType);
    }
    
    public static DataSourceType getDataSourceType() {
        return contextHolder.get() == null ? DataSourceType.MASTER : contextHolder.get();
    }
    
    public static void clearDataSourceType() {
        contextHolder.remove();
    }
}

第二步：实现动态数据源

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

第三步：配置数据源

@Configuration
public class DataSourceConfig {
    
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
    public DataSource masterDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
    
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
    public DataSource slaveDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
    
    @Bean
    public DataSource dynamicDataSource() {
        DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
        
        Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>(2);
        dataSourceMap.put(DataSourceType.MASTER, masterDataSource());
        dataSourceMap.put(DataSourceType.SLAVE, slaveDataSource());
        
        // 设置默认数据源为主库
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource());
        dynamicDataSource.setTargetDataSources(dataSourceMap);
        
        return dynamicDataSource;
    }
    
    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        sqlSessionFactoryBean.setDataSource(dynamicDataSource());
        
        // 设置MyBatis配置
        // ...
        
        return sqlSessionFactoryBean.getObject();
    }
}

第四步：实现AOP拦截器，根据方法匹配规则自动切换数据源

@ASPect
@Component
public class DataSourceAspect {
    
    // 匹配所有以select、query、get、find开头的方法为读操作
    @Pointcut("execution(* com.example.service.impl.*.*(..))")
    public void servicePointcut() {}
    
    @Before("servicePointcut()")
    public void switchDataSource(JoinPoint point) {
        // 获取方法名
        String methodName = point.getSignature().getName();
        
        // 根据方法名判断是读操作还是写操作
        if (methodName.startsWith("select") || 
            methodName.startsWith("query") || 
            methodName.startsWith("get") || 
            methodName.startsWith("find")) {
            // 读操作使用从库
            DataSourceContextHolder.setDataSourceType(DataSourceType.SLAVE);
        } else {
            // 写操作使用主库
            DataSourceContextHolder.setDataSourceType(DataSourceType.MASTER);
        }
    }
    
    @After("servicePointcut()")
    public void restoreDataSource() {
        // 清除数据源配置
        DataSourceContextHolder.clearDataSourceType();
    }
}

第五步：配置文件application.yml

spring:
  datasource:
    masPITuRXGpJter:
      jdbc-url: jdbc:mysql://master-db:3306/test?useSSL=false
      username: root
      password: root
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    slave:
      jdbc-url: jdbc:mysql://slave-db:3306/test?useSSL=false
      username: root
      password: root
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

第六步：使用注解方式灵活控制数据源（可选增强）

// 定义自定义注解
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface DataSource {
    DataSourceType value() default DataSourceType.MASTER;
}

// 修改AOP拦截器，优先使用注解指定的数据源
@Aspect
@Component
public class DataSourceAspect {
    
    @Pointcut("@annotation(com.example.annotation.DataSource)")
    public void dataSourcePointcutChina编程() {}
    
    @Before("dataSourcePointcut()")
    public void switchDataSource(JoinPoint point) {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        
        DataSource dataSource = method.getAnnotation(DataSource.class);
        if (dataSource != null) {
            DataSourceContextHolder.setDataSourceType(dataSource.value());
        }
    }
    
    @After("dataSourcePointcut()")
    public void restoreDataSource() {
        DataSourceContextHolder.clearDataSourceType();
    }
}

// 在Service方法上使用
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {
    
    @Override
    @DataSource(DataSourceType.SLAVE)
    public List<User> findAllUsers() {
        return userMapper.selectAll();
    }
    
    @Override
    @DataSource(DataSourceType.MASTER)
    public void createUser(User user) {
        userMapper.insert(user);
    }
}

2.3 优缺点分析

优点：

实现简单，不依赖第三方组件
侵入性小，对业务代码影响较小
灵活性高，可以根据业务需求灵活切换数据源
支持多数据源扩展，不限于主从两个库

缺点：

需要手动指定或通过约定规则判断读写操作

适用场景：

中小型项目，读写请求分离明确
对中间件依赖要求低的场景
临时性能优化，快速实现读写分离

三、方案二：基于ShardingSphere-JDBC实现读写分离

ShardingSphere-JDBC是Apache ShardingSphere项目下的一个子项目，它通过客户端分片的方式，为应用提供了透明化的读写分离和分库分表等功能。

3.1 实现原理

ShardingSphere-JDBC通过拦截JDBC驱动，重写SQL解析与执行流程来实现读写分离。它能够根据SQL语义自动判断读写操作，并将读操作负载均衡地分发到多个从库。

3.2 具体实现步骤

第一步：添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

第二步：配置文件application.yml

spring:
  shardingsphere:
    mode:
      type: Memory
    datasource:
      names: master,slave1,slave2
      master:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://master-db:3306/test?useSSL=false
        username: root
        password: root
      slave1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://slave1-db:3306/test?useSSL=false
        username: root
        password: root
      slave2:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://slave2-db:3306/test?useSSL=false
        username: root
        password: root
    rules:
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          readwrite_ds:
            type: Static
            props:
              write-data-source-name: master
              read-data-source-names: slave1,slave2
            load-balancer-name: round_robin
        load-balancers:
          round_robin:
            type: ROUND_ROBIN
    props:
      sql-show: true # 开启SQL显示，方便调试

第三步：创建数据源配置类

@Configuration
public class DataSourceConfig {
    
    // 无需额外配置，ShardingSphere-JDBC会自动创建并注册DataSource
    
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "mybatis")
    public SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean(DataSource dataSource) {
        SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        sqlSessionFactoryBean.setDataSource(dataSource);
        return sqlSessionFactoryBean;
    }
}

第四步：强制主库查询的注解（可选）

在某些场景下，即使是查询操作也需要从主库读取最新数据，ShardingSphere提供了hint机制来实现这一需求。

// 定义主库查询注解
@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface MasterRoute {
}

// 创建AOP切面拦截器
@Aspect
@Component
public class MasterRouteAspect {
    
    @Around("@annotation(com.example.annotation.MasterRoute)")
    public Object aroundMasterRoute(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        try {
            HintManager.getInstance().setWriteRouteOnly();
            return joinPoint.proceed();
        } finally {
            HintManager.clear();
        }
    }
}

// 在需要主库查询的方法上使用注解
@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
    
    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;
    
    @Override
    @MasterRoute
    public Order getLatestOrder(Long userId) {
        // 这里的查询会路由到主库
        return orderMapper.findLatestByUserId(userId);
    }
}

3.3 优缺点分析

优点：

自动识别SQL类型，无需手动指定读写数据源
支持多从库负载均衡
提供丰富的负载均衡算法（轮询、随机、权重等）
完整的分库分表能力，可无缝扩展
对应用透明，业务代码无需修改

缺点：

引入额外的依赖和学习成本
配置相对复杂
性能有轻微损耗（SQL解析和路由）

适用场景：

中大型项目，有明确的读写分离需求
需要负载均衡到多从库的场景
未来可能需要分库分表的系统

四、方案三：基于MyBatis插件实现读写分离

MyBatis提供了强大的插件机制，允许在SQL执行的不同阶段进行拦截和处理。通过自定义插件，可以实现基于SQL解析的读写分离功能。

4.1 实现原理

MyBatis允许拦截执行器的query和update方法，通过拦截这些方法，可以在SQL执行前动态切换数据源。这种方式的核心是编写一个拦截器，分析即将执行的SQL语句类型（SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE），然后根据SQL类型切换到相应的数据源。

4.2 具体实现步骤

第一步：定义数据源和上下文（与方案一类似）

public enum DataSourceType {
    MASTER, SLAVE
}

public class DataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<DataSourceType> contextHolder = new ThreadLocal<>();
    
    public static void setDataSourceType(DataSourceType dataSourceType) {
        contextHolder.set(dataSourceType);
    }
    
    public static DataSourceType getDataSourceType() {
        return contextHolder.get() == null ? DataSourceType.MASTER : contextHolder.get();
    }
    
    public static void clearDataSourceType() {
        contextHolder.remove();
    }
}

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

第二步：实现MyBatis拦截器

@Intercepts({
    @Signature(type = Executor.class, method = "query", pythonargs = {MappedStatement.class, Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}),
    @Signature(type = Executor.class, method = "query", args = {MappedStatement.class, Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class, CacheKey.class, BoundSql.class}),
    @Signature(type = Executor.class, method = "update", args = {MappedStatement.class, Object.class})
})
@Component
public class ReadWriteSplittingInterceptor implements Interceptor {
    
    @Override
    public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
        Object[] args = invocation.getArgs();
        MappedStatement ms = (MappedStatement) argshttp://www.chinasem.cn[0];
        
        try {
            // 判断是否为事务
            boolean isTransactional = TransactionSynchronizationManager.isActualTransactionActive();
            
            // 如果是事务，则使用主库
            if (isTransactional) {
                DataSourceContextHolder.setDataSourceType(DataSourceType.MASTER);
                return invocation.proceed();
            }
            
            // 根据SQL类型选择数据源
            if (ms.getSqlCommandType() == SqlCommandType.SELECT) {
                // 读操作使用从库
                DataSourceContextHolder.setDataSourceType(DataSourceType.SLAVE);
            } else {
                // 写操作使用主库
                DataSourceContextHolder.setDataSourceType(DataSourceType.MASTER);
            }
            
            return invocation.proceed();
        } finally {
            // 清除数据源配置
            DataSourceContextHolder.clearDataSourceType();
        }
    }
    
    @Override
    public Object plugin(Object target) {
        if (target instanceof Executor) {
            return Plugin.wrap(target, this);
        }
        return target;
    }
    
    @Override
    public void setProperties(Properties properties) {
        // 可以从配置文件加载属性
    }
}

第三步：配置数据源和MyBatis插件

@Configuration
public class DataSourceConfig {
    
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
    public DataSource masterDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
    
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
    public DataSource slaveDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
    
    @Bean
    public DataSource dynamicDataSource() {
        DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
        
        Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>(2);
        dataSourceMap.put(DataSourceType.MASTER, masterDataSource());
        dataSourceMap.put(DataSourceType.SLAVE, slaveDataSource());
        
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource());
        dynamicDataSource.setTargetDataSources(dataSourceMap);
        
        return dynamicDataSource;
    }
    
    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(@Autowired ReadWriteSplittingInterceptor interceptor) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        sqlSessionFactoryBean.setDataSource(dynamicDataSource());
        
        // 添加MyBatis插件
        sqlSessionFactoryBean.setPlugins(new Interceptor[]{interceptor});
        
        // 其他MyBatis配置
        // ...
        
        return sqlSessionFactoryBean.getObject();
    }
}

第四步：强制主库查询注解（可选）

@Configuration
public class DataSourceConfig {
    
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
    public DataSource masterDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
    
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
    public DataSource slaveDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
    
    @Bean
    public DataSource dynamicDataSource() {
        DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
        
        Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>(2);
        dataSourceMap.put(DataSourceType.MASTER, masterDataSource());
        dataSourceMap.put(DataSourceType.SLAVE, slaveDataSource());
        
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource());
        dynamicDataSource.setTargetDataSources(dataSourceMap);
        
        return dynamicDataSource;
    }
    
    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(@Autowired ReadWriteSplittingInterceptor interceptor) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
        sqlSessionFactoryBean.setDataSource(dynamicDataSource());
        
        // 添加MyBatis插件
        sqlSessionFactoryBean.setPlugins(new Interceptor[]{interceptor});
        
        // 其他MyBatis配置
        // ...
        
        return sqlSessionFactoryBean.getObject();
    }
}

4.3 优缺点分析

优点：

自动识别SQL类型，无需手动指定数据源
可灵活扩展，支持复杂的路由规则
基于MyBatis原生插件机制，无需引入额外的中间件

缺点：

仅适用于使用MyBatis的项目
需要理解MyBatis插件机制
没有内置的负载均衡能力，需要额外开发
可能与其他MyBatis插件产生冲突
事务管理较为复杂

适用场景：

纯MyBatis项目
定制化需求较多的场景
对第三方中间件有限制的项目
需要对读写分离有更精细控制的场景

五、三种方案对比与选型指南

5.1 功能对比

功能特性	方案一：AbstractRoutingDataSource	方案二：ShardingSphere-JDBC	方案三：MyBatis插件
自动识别SQL类型	❌ 需要手动或通过规则指定	✅ 自动识别	✅ 自动识别
多从库负载均衡	❌ 需要自行实现	✅ 内置多种算法	❌ 需要自行实现
与分库分表集成	❌ 不支持	✅ 原生支持	❌ 需要额外开发
开发复杂度	⭐⭐ 中等	⭐ 较低	⭐⭐⭐ 较高
配置复杂度	⭐ 较低	⭐⭐⭐ 较高	⭐⭐ 中等

5.2 选型建议

选择方案一（AbstractRoutingDataSource）的情况：

项目规模较小，读写分离规则简单明确
对第三方依赖敏感，希望减少依赖
团队对Spring原生机制较为熟悉
系统处于早期阶段，可能频繁变动

选择方案二（ShardingSphere-JDBC）的情况：

中大型项目，有复杂的数据库访问需求
需要多从库负载均衡能力
未来可能需要分库分表
希望尽量减少代码侵入
对开发效率要求较高

选择方案三（MyBatis插件）的情况：

项目完全基于MyBatis架构
团队对MyBatis插件机制较为熟悉
有特定的定制化需求
希望对SQL路由有更细粒度的控制
对框架依赖有严格限制

六、实施读写分离的最佳实践

6.1 数据一致性处理

从库数据同步存在延迟，这可能导致读取到过期数据的问题。处理方法：

提供强制主库查询的选项：对于需要最新数据的查询，提供从主库读取的机制
会话一致性：同一会话内的读写操作使用相同的数据源
延迟检测：定期检测主从同步延迟，当延迟超过阈值时暂停从库查询

// 实现延迟检测的示例
@Component
@Slf4j
public class ReplicationLagMonitor {
    
    @Autowired
    private JdbcTemplate masterJdbcTemplate;
    
    @Autowired
    private JdbcTemplate slaveJdbcTemplate;
    
    private AtomicBoolean slaveTooLagged = new AtomicBoolean(false);
    
    @Scheduled(fixedRate = 5000) // 每5秒检查一次
    public void checkReplicationLag() {
        try {
            // 在主库写入标记
            String mark = UUID.randomUUID().toString();
            masterJdbcTemplate.update("INSERT INTO replication_marker(marker, create_time) VALUES(?, NOW())", mark);
            
            // 等待一定时间，给从库同步的机会
            Thread.sleep(1000);
            
            // 从从库查询该标记
            Integer count = slaveJdbcTemplate.queryForObject(
                "SELECT COUNT(*) FROM replication_marker WHERE marker = ?", Integer.class, mark);
            
            // 判断同步延迟
            boolean lagged = (count == null || count == 0);
            slaveTooLagged.set(lagged);
 
            if (lagged) {
                log.warn("Slave replication lag detected, routing read operations to master");
            } else {
                log.info("Slave replication is in sync");
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("Failed to check replication lag", e);
            slaveTooLagged.set(true); // 发生异常时，保守地认为从库延迟过大
        } finally{
            // 删除标记数据
            masterJdbcTempjavascriptlate.update("DELETE FROM replication_marker WHERE marker = ?", mark);
        }
    }
    
    public boolean isSlaveTooLagged() {
        return slaveTooLagged.get();
    }
}

6.2 事务管理

读写分离环境下的事务处理需要特别注意：

事务内操作都走主库：确保事务一致性
避免长事务：长事务会长时间锁定主库资源
区分只读事务：对于只读事务，可以考虑路由到从库

6.4 监控与性能优化

监控读写比例：了解系统的读写比例，优化资源分配
慢查询监控：监控各数据源的慢查询
连接池优化：根据实际负载调整连接池参数

# HikariCP连接池配置示例
spring:
  datasource:
    master:
      # 主库偏向写操作，连接池可以适当小一些
      maximum-pool-size: 20
      minimum-idle: 5
    slave:
      # 从库偏向读操作，连接池可以适当大一些
      maximum-pool-size: 50
      minimum-idle: 10

七、总结

在实施读写分离时，需要特别注意数据一致性、事务管理和故障处理等方面的问题。

通过合理的架构设计和细致的实现，读写分离可以有效提升系统的读写性能和可扩展性，为应用系统的高可用和高性能提供有力支持。

无论选择哪种方案，请记住读写分离是一种架构模式，而非解决所有性能问题的万能药。在实施前应充分评估系统的实际需求和潜在风险，确保收益大于成本。

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这篇关于SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

SpringBoot实现数据库读写分离的3种方法小结

目录

一、数据库读写分离概述

二、方案一：基于AbstractRoutingDataSource实现动态数据源

2.1 实现原理

2.2 具体实现步骤

2.3 优缺点分析

三、方案二：基于ShardingSphere-JDBC实现读写分离

3.1 实现原理

3.2 具体实现步骤

3.3 优缺点分析

四、方案三：基于MyBatis插件实现读写分离

4.1 实现原理

4.2 具体实现步骤

4.3 优缺点分析

五、三种方案对比与选型指南

5.1 功能对比

5.2 选型建议

六、实施读写分离的最佳实践

6.1 数据一致性处理

6.2 事务管理

6.4 监控与性能优化

七、总结

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