ShardingSphere 5.x 系列【5】Spring Boot 3.1 集成Sharding Sphere-JDBC并实现读写分离

2024-02-04 17:44
文章标签 java 分离 实现 jdbc spring 系列 读写 boot 集成 3.1 sharding shardingsphere sphere

本文主要是介绍ShardingSphere 5.x 系列【5】Spring Boot 3.1 集成Sharding Sphere-JDBC并实现读写分离，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！

有道无术，术尚可求，有术无道，止于术。

本系列Spring Boot 版本 3.1.0

本系列ShardingSphere 版本 5.4.0

源码地址：https://gitee.com/pearl-organization/study-sharding-sphere-demo

文章目录

    • 1. 概述
    • 2. 使用限制
    • 3. 案例演示
      • 3.1 一主双从
      • 3.2 项目搭建
      • 3.3 配置
      • 3.4 测试
    • 4. 负载均衡算法
      • 4.1 轮询
      • 4.2 随机
      • 4.3 权重
      • 4.4 自定义

1. 概述

读写分离是一种数据库部署架构，将数据库拆分为读库和写库，写库负责处理事务性的增删改操作，读库负责处理查询操作，适用于查询多，写入少的应用系统。读写分离将查询请求均匀的分散到多个从库中，可以提升数据库的吞吐量，可以提高系统的可用性，当宕机一台数据库不影响系统的正常运行。

读写分离的实现基于数据的的主从部署架构，一主多从读写分离部署示例：
在这里插入图片描述

同时读写分离也带来了一些问题：

  • 数据一致性：多个主库之间的数据一致性，以及主库与从库之间的数据一致性
  • 复杂性：开发和运维操作变得更加复杂

2. 使用限制

ShardingSphere提供了读写分离功能管理主从数据库，实现透明化的读写分离功能，让用户像使用一个数据库一样使用主从架构的数据库，并提供了多种负载均衡策略，用于将查询请求转发至不同从库。

使用限制：

  • 目前仅支持一主多从
  • 不处理主库和从库的数据同步
  • 不处理主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致
  • 不支持主库多写
  • 不处理主从库间的事务一致性，主从模型中，事务中的数据读写均用主库

3. 案例演示

3.1 一主双从

使用MySql搭建一主双从，并同步一张用于测试的订单表：

在这里插入图片描述

3.2 项目搭建

创建一个Spring Boot基础工程，并引入相关依赖。

Parent：

	<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.1.0</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent>

Spring Boot基础依赖：

		<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>

Mybatis Plus：

		<dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-spring-boot3-starter</artifactId><version>3.5.5</version></dependency><dependency><groupId>com.mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-j</artifactId><scope>runtime</scope></dependency>

ShardingSphere在5.3.0及之后的版本，考虑到维护兼容成本，更加专心于自身功能迭代，移除了Spring Boot Starter，所以只能引入 ShardingSphere-JDBC核心包：

		<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId><version>5.4.0</version></dependency><!--java.lang.ClassNotFoundException: com.sun.xml.internal.bind.v2.ContextFactory--><dependency><groupId>org.glassfish.jaxb</groupId><artifactId>jaxb-runtime</artifactId><version>2.3.8</version></dependency>

最后使用代码工具生成订单相关业务代码：
在这里插入图片描述

3.3 配置

ShardingSphere-JDBC在5.3.0及之后的版本不再提供Spring Boot Starter，所以配置方面有较大的变化，目前只支持Java API和YAML 进行配置。

ShardingSphere 提供了 JDBC 驱动，首先需要在application.yml中配置ShardingSphereDriver 。

server:port: 8080
spring:datasource:# 配置 DataSource Driverdriver-class-name: org.apache.shardingsphere.driver.ShardingSphereDriver# 指定 YAML 配置文件url: jdbc:shardingsphere:classpath:readwrite-splitting-config.yml # 读写分离配置文件

application.yml同级目录下创建readwrite-splitting-config.yml续写分离配置文件，在该文件中，首先添加数据源配置：

# 数据源配置
dataSources:# 主库write_ds: # 逻辑名称dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://192.168.56.101:3306/testusername: rootpassword: "root"# 从库1read_ds_0:dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://192.168.56.101:3307/testusername: rootpassword: "root"# 从库2read_ds_1:dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://192.168.56.101:3308/testusername: rootpassword: "root"

然后添加读写分离规则、从库负载均衡相关配置：

# 规则配置
rules:# 读写分离配置- !READWRITE_SPLITTINGdataSources: # 数据源readwrite_ds: # 读写分离逻辑数据源名称writeDataSourceName: write_ds # 写库数据源名称readDataSourceNames: # 读库数据源名称，多个从数据源用逗号分隔- read_ds_0- read_ds_1transactionalReadQueryStrategy: PRIMARY # 事务内读请求的路由策略，可选值：PRIMARY（路由至主库）、FIXED（同一事务内路由至固定数据源）、DYNAMIC（同一事务内路由至非固定数据源）。默认值：DYNAMICloadBalancerName: read # 负载均衡自定义算法名称# 负载均衡算法loadBalancers:read:  # 自定义的算法名称type: RANDOM # 负载均衡算法类型
props:# 是否打印 SQLsql-show: true

3.4 测试

添加查询、新增测试访问接口：

@RestController
@RequestMapping("/order")
@RequiredArgsConstructor
public class OrderController {private final OrderService orderService;@GetMapping("/list")public List<OrderEntity> list() {return orderService.list();}@GetMapping("/save")public Object save() {OrderEntity orderEntity=new OrderEntity();orderEntity.setPhone(18888888888L);orderEntity.setAddress("湖南长沙");orderEntity.setOrderTime(LocalDateTime.now());orderEntity.setProductId(1L);orderEntity.setOrderTime(LocalDateTime.now());orderEntity.setId(IdUtil.getSnowflakeNextId());orderService.save(orderEntity);return "操作成功";}
}

启动项目，多次访问新增接口，可以看到都是走的主库：
在这里插入图片描述
多次访问查询接口，可以看到都是走的从库：
在这里插入图片描述

4. 负载均衡算法

负载均衡（Load Balancing）用于将工作负载分配到多个计算资源，以提高性能、可靠性、可扩展性。读写分离环境下，对于多台从库的访问策略，ShardingSphere内置了多种负载均衡算法，满足用户绝大多数业务场景的需要。

4.1 轮询

按顺序轮流对读库进行访问。

# 规则配置
rules:# 读写分离配置- !READWRITE_SPLITTINGdataSources: # 数据源readwrite_ds: # 读写分离逻辑数据源名称writeDataSourceName: write_ds # 写库数据源名称readDataSourceNames: # 读库数据源名称，多个从数据源用逗号分隔- read_ds_0- read_ds_1transactionalReadQueryStrategy: PRIMARY # 事务内读请求的路由策略，可选值：PRIMARY（路由至主库）、FIXED（同一事务内路由至固定数据源）、DYNAMIC（同一事务内路由至非固定数据源）。默认值：DYNAMICloadBalancerName: read # 负载均衡自定义算法名称# 负载均衡算法loadBalancers:read:  # 自定义的算法名称type: ROUND_ROBIN # 负载均衡算法类型

4.2 随机

随机选取一台读库进行访问。

# 规则配置
rules:# 读写分离配置- !READWRITE_SPLITTINGdataSources: # 数据源readwrite_ds: # 读写分离逻辑数据源名称writeDataSourceName: write_ds # 写库数据源名称readDataSourceNames: # 读库数据源名称，多个从数据源用逗号分隔- read_ds_0- read_ds_1transactionalReadQueryStrategy: PRIMARY # 事务内读请求的路由策略，可选值：PRIMARY（路由至主库）、FIXED（同一事务内路由至固定数据源）、DYNAMIC（同一事务内路由至非固定数据源）。默认值：DYNAMICloadBalancerName: read # 负载均衡自定义算法名称# 负载均衡算法loadBalancers:read:  # 自定义的算法名称type: RANDOM # 负载均衡算法类型

4.3 权重

给读库分配权重，权重高的优先访问。

# 规则配置
rules:# 读写分离配置- !READWRITE_SPLITTINGdataSources: # 数据源readwrite_ds: # 读写分离逻辑数据源名称writeDataSourceName: write_ds # 写库数据源名称readDataSourceNames: # 读库数据源名称，多个从数据源用逗号分隔- read_ds_0- read_ds_1transactionalReadQueryStrategy: PRIMARY # 事务内读请求的路由策略，可选值：PRIMARY（路由至主库）、FIXED（同一事务内路由至固定数据源）、DYNAMIC（同一事务内路由至非固定数据源）。默认值：DYNAMICloadBalancerName: read # 负载均衡自定义算法名称# 负载均衡算法loadBalancers:read:  # 自定义的算法名称type: WEIGHT # 负载均衡算法类型# 属性props:# 属性名使用读库名称，参数填写读库对应的权重值。权重参数范围最小值 > 0，合计 <= Double.MAX_VALUE。# 读库名称: 权重read_ds_0: 9read_ds_1: 1

4.4 自定义

考虑到业务场景的复杂性，提供基于SPI 接口实现符合自己业务需要的负载均衡算法。

ShardingSphere提供了读库负载均衡算法接口ReadQueryLoadBalanceAlgorithm，用户根据自定的算法返回一个可访问的读库。

public interface ReadQueryLoadBalanceAlgorithm extends ShardingSphereAlgorithm {/**** @param name 读写分离逻辑数据源名称* @param writeDataSourceName 写库数据源名称* @param readDataSourceNames 读库数据源名称集合* @return 命中的读库名称*/String getDataSource(String name, String writeDataSourceName, List<String> readDataSourceNames) {}

实现ReadQueryLoadBalanceAlgorithm接口，自定义一个负载均衡算法：

public final class CustomReadQueryLoadBalanceAlgorithm implements ReadQueryLoadBalanceAlgorithm {/*** 配置类中的props属性*     # 负载均衡算法*     loadBalancers:*       read:  # 自定义的算法名称*         type: CUSTOM # 负载均衡算法类型*         # 属性*         props:*           # 属性名使用读库名称，参数填写读库对应的权重值。权重参数范围最小值 > 0，合计 <= Double.MAX_VALUE。*           # 读库名称: 权重*           read_ds_0: 9*           read_ds_1: 1*/private Properties props;// 将配置类props属性赋值给当前对象 public void init(Properties props) {this.props = props;}public String getDataSource(String name, String writeDataSourceName, List<String> readDataSourceNames) {// 自定义算法逻辑（这里演示，直接返回第一个）return readDataSourceNames.get(0);}/*** 声明算法类型*/public String getType() {return "CUSTOM";}/*** 是否是默认*/public boolean isDefault() {return false;}public Properties getProps() {return props;}public void setProps(Properties props) {this.props = props;}
}

在resources目录下创建META-INF\services文件夹，并创建文件，名称为org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.spi.ReadQueryLoadBalanceAlgorithm，文件内容为自定义算法类全限定类名：

com.pearl.shardingsphere.rw.algorithm.CustomReadQueryLoadBalanceAlgorithm

在这里插入图片描述
配置类修改算法类型为自定义：

# 规则配置
rules:# 读写分离配置- !READWRITE_SPLITTINGdataSources: # 数据源readwrite_ds: # 读写分离逻辑数据源名称writeDataSourceName: write_ds # 写库数据源名称readDataSourceNames: # 读库数据源名称，多个从数据源用逗号分隔- read_ds_0- read_ds_1transactionalReadQueryStrategy: PRIMARY # 事务内读请求的路由策略，可选值：PRIMARY（路由至主库）、FIXED（同一事务内路由至固定数据源）、DYNAMIC（同一事务内路由至非固定数据源）。默认值：DYNAMICloadBalancerName: read # 负载均衡自定义算法名称# 负载均衡算法loadBalancers:read:  # 自定义的算法名称type: CUSTOM # 负载均衡算法类型

访问查询接口，看到使用的都是第一个读库，说明自定义算法生效：
在这里插入图片描述

这篇关于ShardingSphere 5.x 系列【5】Spring Boot 3.1 集成Sharding Sphere-JDBC并实现读写分离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！


http://www.chinasem.cn/article/678313。

相关文章

C++使用栈实现括号匹配的代码详解

C++使用栈实现括号匹配的代码详解

《C++使用栈实现括号匹配的代码详解》在编程中,括号匹配是一个常见问题,尤其是在处理数学表达式、编译器解析等任务时,栈是一种非常适合处理此类问题的数据结构,能够精确地管理括号的匹配问题,本文将通过C+... 目录引言问题描述代码讲解代码解析栈的状态表示测试总结引言在编程中，括号匹配是一个常见问题，尤其是在
阅读更多...
Java实现检查多个时间段是否有重合

Java实现检查多个时间段是否有重合

《Java实现检查多个时间段是否有重合》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Java实现检查多个时间段是否有重合,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录流程概述步骤详解China编程步骤1：定义时间段类步骤2：添加时间段步骤3：检查时间段是否有重合步骤4：输出结果示例代码结语作
阅读更多...
Java中String字符串使用避坑指南

Java中String字符串使用避坑指南

《Java中String字符串使用避坑指南》Java中的String字符串是我们日常编程中用得最多的类之一,看似简单的String使用,却隐藏着不少“坑”,如果不注意,可能会导致性能问题、意外的错误容... 目录8个避坑点如下：1. 字符串的不可变性：每次修改都创建新对象2. 使用 == 比较字符串，陷阱满
阅读更多...
Java判断多个时间段是否重合的方法小结

Java判断多个时间段是否重合的方法小结

《Java判断多个时间段是否重合的方法小结》这篇文章主要为大家详细介绍了Java中判断多个时间段是否重合的方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录判断多个时间段是否有间隔判断时间段集合是否与某时间段重合判断多个时间段是否有间隔实体类内容public class D
阅读更多...
使用C++实现链表元素的反转

使用C++实现链表元素的反转

《使用C++实现链表元素的反转》反转链表是链表操作中一个经典的问题,也是面试中常见的考题,本文将从思路到实现一步步地讲解如何实现链表的反转,帮助初学者理解这一操作,我们将使用C++代码演示具体实现,同... 目录问题定义思路分析代码实现带头节点的链表代码讲解其他实现方式时间和空间复杂度分析总结问题定义给定
阅读更多...
IDEA编译报错“java: 常量字符串过长”的原因及解决方法

IDEA编译报错“java: 常量字符串过长”的原因及解决方法

《IDEA编译报错“java:常量字符串过长”的原因及解决方法》今天在开发过程中,由于尝试将一个文件的Base64字符串设置为常量,结果导致IDEA编译的时候出现了如下报错java:常量字符串过长,... 目录一、问题描述二、问题原因2.1 理论角度2.2 源码角度三、解决方案解决方案①：StringBui
阅读更多...
Java覆盖第三方jar包中的某一个类的实现方法

Java覆盖第三方jar包中的某一个类的实现方法

《Java覆盖第三方jar包中的某一个类的实现方法》在我们日常的开发中,经常需要使用第三方的jar包,有时候我们会发现第三方的jar包中的某一个类有问题,或者我们需要定制化修改其中的逻辑,那么应该如何... 目录一、需求描述二、示例描述三、操作步骤四、验证结果五、实现原理一、需求描述需求描述如下：需要在
阅读更多...
Debezium 与 Apache Kafka 的集成方式步骤详解

Debezium 与 Apache Kafka 的集成方式步骤详解

《Debezium与ApacheKafka的集成方式步骤详解》本文详细介绍了如何将Debezium与ApacheKafka集成,包括集成概述、步骤、注意事项等,通过KafkaConnect,D... 目录一、集成概述二、集成步骤1. 准备 Kafka 环境2. 配置 Kafka Connect3. 安装 D
阅读更多...
Java中ArrayList和LinkedList有什么区别举例详解

Java中ArrayList和LinkedList有什么区别举例详解

《Java中ArrayList和LinkedList有什么区别举例详解》：本文主要介绍Java中ArrayList和LinkedList区别的相关资料,包括数据结构特性、核心操作性能、内存与GC影... 目录一、底层数据结构二、核心操作性能对比三、内存与 GC 影响四、扩容机制五、线程安全与并发方案六、工程
阅读更多...
JavaScript中的reduce方法执行过程、使用场景及进阶用法

JavaScript中的reduce方法执行过程、使用场景及进阶用法

《JavaScript中的reduce方法执行过程、使用场景及进阶用法》：本文主要介绍JavaScript中的reduce方法执行过程、使用场景及进阶用法的相关资料,reduce是JavaScri... 目录1. 什么是reduce2. reduce语法2.1 语法2.2 参数说明3. reduce执行过程
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2