欢迎关注头条号&＃xff1a;老顾聊技术

精品原创技术分享&＃xff0c;知识的组装工

前言

前几天老顾与小伙伴们分享了sharding-jdbc的水平分表功能&＃xff0c;今天我们继续分享一些水平分库&＃xff0c;以及读写分离的功能&＃xff0c;以及如何解决读写延迟问题。小伙伴就继续往下看吧。

分库分表业务需求

分片规则

在做分库分表时&＃xff0c;首先要定义好我们的分片规则&＃xff0c;从业务逻辑上面要思路清晰。我们基于上一篇文章的案例&＃xff0c;继续进行分库&＃xff1a;

分库规则&＃xff1a;根据用户user_id为偶数时将数据添加到course_db1中&＃xff1b;为奇数时将数据添加到course_db2中。

分表规则&＃xff1a;根据课程cid为偶数时将数据添加到course_1中&＃xff1b;为奇数时将数据添加到course_2中

创建数据库

创建数据库以及表&＃xff0c;和上一篇文章的一样。

配置分片

我们在基于上一篇的配置文件中&＃xff0c;进行分库的需求改造

定义数据源

上图的配置就是配置了2个数据库源&＃xff0c;并定义名称m1、m2。

分布节点

上面重新定义了course逻辑表的真实的分布节点&＃xff0c;根据表达式course分布在m1、m2数据库中&＃xff0c;并且表名为course_1、course_2

分库规则

上面在原来的基础上面&＃xff0c;增加了分库的策略规则。分片配置就此结束。

改造测试代码

测试代码对userId进行了改造。

执行测试

我们可以看到执行日志&＃xff0c;符合我们之前定义的分片策略

读写分离概念

一般熟知 Mysql 数据库的朋友知道&＃xff0c;当表的数据量达到千万级时&＃xff0c;SQL 查询会逐渐变的缓慢起来&＃xff0c;往往会成为一个系统的瓶颈所在。为了提升程序的性能&＃xff0c;除了在表字段建立索引(如主键索引、唯一索引、普通索引等)、优化程序代码以及 SQL 语句等常规手段外&＃xff0c;利用数据库主从读写分离(Master/Slave)架构&＃xff1a;

就是为了缓解数据库压力&＃xff0c;将写入和读取操作分离为不同数据源&＃xff0c;写库称为主库&＃xff0c;读库称为从库&＃xff0c;一主库可配置多从库。

上图所表达的&＃xff1a;读都落在从库&＃xff0c;写落在主库

读写分离配置

mysql的主从配置&＃xff0c;这里老顾就不讲了&＃xff0c;小伙伴们可以去上网查看。我们这里就给出读写分离的配置

上面的spring.shardingsphere.masterslave是核心配置&＃xff0c;配置还是相对简单的。

select查询代码测试&＃xff0c;走的是slave库

[ main] ShardingSphere-SQL : Rule Type: master-slave[ main] ShardingSphere-SQL : SQL: SELECT cid,cname,userId,status FROM course ::: DataSources: slave

insert新增、update修改、delete删除&＃xff0c;走的是master库

[ main] ShardingSphere-SQL : Rule Type: master-slave[ main] ShardingSphere-SQL : SQL: delete from course where cid&＃61;1 ::: DataSources: master

读写分离延迟问题

读写分离架构中经常出现&＃xff0c;那就是读延迟的问题如何解决&＃xff1f;

刚插入一条数据&＃xff0c;然后马上就要去读取&＃xff0c;这个时候有可能会读取不到&＃xff1f;

归根到底是因为主节点写入完之后数据是要复制给从节点的&＃xff0c;读不到的原因是复制的时间比较长&＃xff0c;也就是说数据还没复制到从节点&＃xff0c;你就已经去从节点读取了&＃xff0c;肯定读不到。

mysql5.7 的主从复制是多线程了&＃xff0c;意味着速度会变快&＃xff0c;但是不一定能保证百分百马上读取到&＃xff0c;这个问题我们可以有两种方式解决&＃xff1a;

(1)业务层面妥协&＃xff0c;是否操作完之后马上要进行读取

(2)对于操作完马上要读出来的&＃xff0c;且业务上不能妥协的&＃xff0c;我们可以对于这类的读取直接走主库&＃xff0c;当然Sharding-JDBC也是考虑到这个问题的存在&＃xff0c;所以给我们提供了一个功能&＃xff0c;可以让用户在使用的时候指定要不要走主库进行读取。在读取前使用下面的方式进行设置就可以了&＃xff1a;

public List getCourse() { // 强制路由主库 HintManager.getInstance().setMasterRouteOnly(); return this.list();}

核心的代码就是

HintManager.getInstance().setMasterRouteOnly();

总结

今天老顾介绍了分库策略&＃xff0c;以及读写分离、和主从延迟的问题。希望能够帮助小伙伴&＃xff1b;谢谢&＃xff01;&＃xff01;&＃xff01;

---End---