Spring Boot项目优雅实现读写分离

文章目录

    • 1. 读写分离简介
    • 2. Spring Boot集成MyBatis
    • 3. 配置读写分离数据源
    • 4. 定义数据源上下文
    • 5. 自定义注解和切面
    • 6. 在Service层使用注解
    • 7. 拓展与分析
      • 7.1 多数据源的选择
      • 7.2 事务的处理
      • 7.3 异常处理
      • 7.4 动态数据源切换
      • 7.5 Spring Boot版本适配

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Spring Boot作为一种快速开发框架,广泛应用于Java项目中。在一些大型应用中,数据库的读写分离是提升性能和扩展性的一种重要手段。本文将介绍如何在Spring Boot项目中优雅地实现读写分离,并通过适当的代码插入,详细展开实现步骤,同时进行拓展和分析。
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1. 读写分离简介

读写分离是指在数据库集群中,将数据库的读操作和写操作分别分配到不同的节点上。这样可以充分利用多台服务器的资源,提高系统的并发处理能力。一般来说,写操作相对读操作更为耗时,通过读写分离,可以有效减轻主库的负担。

2. Spring Boot集成MyBatis

首先,我们需要在Spring Boot项目中集成MyBatis,作为数据库访问的ORM框架。可以通过在pom.xml文件中添加依赖来引入MyBatis和MyBatis-Spring-Boot-Starter:

<!-- MyBatis依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>

<!-- 数据库连接池依赖(这里以HikariCP为例) -->
<dependency>
    <groupId>com.zaxxer</groupId>
    <artifactId>HikariCP</artifactId>
</dependency>

然后,配置application.properties文件,指定数据库连接信息:

# 主库
spring.datasource.master.url=jdbc:mysql://master-host:3306/master_db
spring.datasource.master.username=root
spring.datasource.master.password=root
# 从库
spring.datasource.slave.url=jdbc:mysql://slave-host:3306/slave_db
spring.datasource.slave.username=root
spring.datasource.slave.password=root

3. 配置读写分离数据源

在实现读写分离前,我们需要定义一个数据源路由器,用于根据不同的操作选择不同的数据源。在Spring Boot中,可以通过AbstractRoutingDataSource实现这一功能。以下是一个简单的数据源路由器示例:

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;

public class RoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource {

    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        return DataSourceContextHolder.getDataSourceType();
    }
}

在上述代码中,determineCurrentLookupKey方法用于确定当前使用的数据源,DataSourceContextHolder是一个自定义的上下文持有类,用于存储当前线程使用的数据源类型。接下来,我们需要在配置类中配置这个数据源路由器:

import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;

import javax.sql.DataSource;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Bean(name = "masterDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
    public DataSource masterDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }

    @Bean(name = "slaveDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
    public DataSource slaveDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }

    @Bean(name = "routingDataSource")
    public RoutingDataSource routingDataSource(
            @Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource,
            @Qualifier("slaveDataSource") DataSource slaveDataSource) {
        RoutingDataSource routingDataSource = new RoutingDataSource();
        Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>();
        targetDataSources.put(DataSourceType.MASTER, masterDataSource);
        targetDataSources.put(DataSourceType.SLAVE, slaveDataSource);
        routingDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);
        routingDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource);
        return routingDataSource;
    }

    @Bean
    public PlatformTransactionManager transactionManager(DataSource routingDataSource) {
        return new DataSourceTransactionManager(routingDataSource);
    }
}

在上述代码中,我们配置了两个数据源,一个用于主库,一个用于从库。然后,通过routingDataSource方法创建了一个RoutingDataSource实例,将主库和从库加入到数据源路由器中,并设置默认数据源为主库。

4. 定义数据源上下文

接下来,我们需要定义一个数据源上下文类,用于在当前线程中保存和获取当前使用的数据源类型。这个上下文类应该是线程安全的,因为它会在多个线程中被访问。

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();
    }

    public static void clearDataSourceType() {
        contextHolder.remove();
    }
}

5. 自定义注解和切面

为了在Service层标注读操作和写操作,我们可以定义两个自定义注解@Master@Slave,并创建一个切面DataSourceAspect,通过AOP切入点拦截被这两个注解标记的方法,然后在方法执行前设置数据源类型。

@Aspect
@Component
public class DataSourceAspect {

    @Before("@annotation(master)")
    public void setMasterDataSource(JoinPoint joinPoint, Master master) {
        DataSource

ContextHolder.setDataSourceType(DataSourceType.MASTER);
    }

    @Before("@annotation(slave)")
    public void setSlaveDataSource(JoinPoint joinPoint, Slave slave) {
        DataSourceContextHolder.setDataSourceType(DataSourceType.SLAVE);
    }

    @After("@annotation(master) || @annotation(slave)")
    public void clearDataSourceType(JoinPoint joinPoint, Master master, Slave slave) {
        DataSourceContextHolder.clearDataSourceType();
    }
}

在上述代码中,通过@Before注解定义了两个切入点,分别拦截被@Master@Slave注解标记的方法,在方法执行前设置对应的数据源类型。在@After注解中清除当前线程的数据源类型。

6. 在Service层使用注解

最后,在Service层需要进行读写分离的方法上使用定义好的注解,标记读操作和写操作。以下是一个示例:

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Master
    public User getUserById(int userId) {
        return userMapper.selectById(userId);
    }

    @Slave
    public List<User> listAllUsers() {
        return userMapper.selectAll();
    }

    @Master
    public void saveUser(User user) {
        userMapper.insert(user);
    }
}

在上述示例中,@Master@Slave注解分别用于标记读操作和写操作的方法。在实际应用中,根据具体需求和业务场景进行灵活使用。

7. 拓展与分析

7.1 多数据源的选择

上述示例中使用了两个数据源,一个用于主库,一个用于从库。在实际应用中,如果有多个从库,可以在配置类中配置多个从库数据源,然后在数据源路由器中动态选择。

7.2 事务的处理

在涉及到事务的场景中,需要注意对事务的处理。在使用读写分离的情况下,一般将写操作放在事务中,而读操作不放在事务中。因为事务一般需要使用主库,而从库主要用于读取操作,不参与事务的提交与回滚。

7.3 异常处理

在使用读写分离的过程中,可能会遇到主从同步延迟导致的数据不一致问题。因此,在涉及到数据一致性要求较高的业务场景中,需要谨慎使用读写分离,考虑一些其他的解决方案,如数据的多版本控制等。

7.4 动态数据源切换

上述示例中使用AOP切面在方法执行前设置数据源类型。在某些场景中,可能需要在代码中动态切换数据源,这时可以通过编程式的方式设置数据源类型,而不是依赖AOP。

7.5 Spring Boot版本适配

请注意根据使用的Spring Boot版本来选择相应的依赖版本。在示例中,使用的MyBatis版本是2.2.0,如果使用的是较新的Spring Boot版本,建议查阅官方文档或相关依赖库的最新版本。

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通过上述步骤,我们完成了Spring Boot项目中读写分离的优雅实现。通过合理的代码插入,详细展开了每个步骤的实现,并对一些拓展和分析进行了说明。希望这篇文章对正在进行数据库优化的开发者有所帮助。


🧸结尾 ❤️ 感谢您的支持和鼓励! 😊🙏
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