如何編寫簡單的demo實現讀寫分離

# 如何編寫簡單的Demo實現讀寫分離

## 目錄
1. [讀寫分離概述](#一讀寫分離概述)
   - 1.1 [什么是讀寫分離](#11-什么是讀寫分離)
   - 1.2 [為什么需要讀寫分離](#12-為什么需要讀寫分離)
   - 1.3 [常見應用場景](#13-常見應用場景)
2. [技術選型](#二技術選型)
   - 2.1 [數據庫中間件對比](#21-數據庫中間件對比)
   - 2.2 [框架集成方案](#22-框架集成方案)
3. [基礎環境搭建](#三基礎環境搭建)
   - 3.1 [MySQL主從配置](#31-mysql主從配置)
   - 3.2 [測試數據準備](#32-測試數據準備)
4. [Spring Boot實現方案](#四spring-boot實現方案)
   - 4.1 [項目初始化](#41-項目初始化)
   - 4.2 [多數據源配置](#42-多數據源配置)
   - 4.3 [AOP動態切換](#43-aop動態切換)
5. [ShardingSphere實現方案](#五shardingsphere實現方案)
   - 5.1 [ShardingSphere-JDBC集成](#51-shardingsphere-jdbc集成)
   - 5.2 [YAML規則配置](#52-yaml規則配置)
6. [MyCat實現方案](#六mycat實現方案)
   - 6.1 [MyCat安裝部署](#61-mycat安裝部署)
   - 6.2 [schema.xml配置](#62-schemaxml配置)
7. [性能測試對比](#七性能測試對比)
   - 7.1 [基準測試方法](#71-基準測試方法)
   - 7.2 [結果分析](#72-結果分析)
8. [生產環境建議](#八生產環境建議)
   - 8.1 [事務一致性處理](#81-事務一致性處理)
   - 8.2 [故障轉移策略](#82-故障轉移策略)
9. [總結與展望](#九總結與展望)

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## 一、讀寫分離概述

### 1.1 什么是讀寫分離
讀寫分離（Read/Write Splitting）是通過將數據庫的寫操作（INSERT/UPDATE/DELETE）定向到主庫（Master），而將讀操作（SELECT）分發到從庫（Slave）的技術方案。這種架構模式主要解決數據庫在高并發場景下的性能瓶頸問題。

典型的數據流向：

應用程序 → 寫請求 → Master 應用程序 → 讀請求 → Slave

### 1.2 為什么需要讀寫分離
1. **性能提升**：大多數業務場景中讀操作占比70%以上，通過多個從庫分擔讀負載
2. **高可用保障**：主庫故障時可快速切換到從庫
3. **硬件利用率優化**：針對不同負載選擇不同硬件配置

### 1.3 常見應用場景
- 電商系統的商品瀏覽 vs 訂單創建
- 社交媒體的內容閱讀 vs 用戶互動
- 新聞門戶的文章展示 vs 評論提交

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## 二、技術選型

### 2.1 數據庫中間件對比
| 方案            | 優點                      | 缺點                      |
|-----------------|--------------------------|--------------------------|
| 應用層實現       | 輕量級，無額外組件依賴    | 需要修改業務代碼          |
| ShardingSphere  | 功能豐富，支持分庫分表    | 學習曲線較陡              |
| MyCat           | 成熟穩定，社區支持好      | 需要單獨部署中間件        |
| MySQL Router    | 官方出品，兼容性好        | 功能相對簡單              |

### 2.2 框架集成方案
1. **純Spring方案**：
   ```java
   @Bean
   @Primary
   public DataSource masterDataSource() {
       return DataSourceBuilder.create()...build();
   }
   
   @Bean
   public DataSource slaveDataSource() {
       return DataSourceBuilder.create()...build();
   }

1. Spring+MyBatis方案：

   
   <bean id="routingDataSource" class="com.zaxxer.hikari.HikariDataSource">
      <property name="targetDataSources">
          <map key-type="java.lang.String">
              <entry key="master" value-ref="masterDataSource"/>
              <entry key="slave" value-ref="slaveDataSource"/>
          </map>
      </property>
   </bean>
   

三、基礎環境搭建

3.1 MySQL主從配置

主庫配置（my.cnf）：

[mysqld]
server-id=1
log-bin=mysql-bin
binlog-format=ROW

從庫配置：

[mysqld]
server-id=2
relay-log=mysql-relay-bin
read-only=1

建立復制鏈路：

-- 在主庫執行
CREATE USER 'repl'@'%' IDENTIFIED BY 'repl123';
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'repl'@'%';

-- 在從庫執行
CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST='master_host',
MASTER_USER='repl',
MASTER_PASSWORD='repl123',
MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',
MASTER_LOG_POS=154;

3.2 測試數據準備

CREATE TABLE `user` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(100) NOT NULL,
  `balance` decimal(10,2) DEFAULT '0.00',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

-- 插入10萬測試數據
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_test_data()
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 1;
  WHILE i <= 100000 DO
    INSERT INTO user VALUES(null, CONCAT('user',i), ROUND(RAND()*10000,2));
    SET i = i + 1;
  END WHILE;
END//
DELIMITER ;

四、Spring Boot實現方案

4.1 項目初始化

spring init -d=web,lombok,mybatis,mysql demo-rws

4.2 多數據源配置

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.demo.mapper")
public class DataSourceConfig {
    
    @Bean
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.master")
    public DataSource masterDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }

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

4.3 AOP動態切換

@Aspect
@Component
@Order(-1)
public class DataSourceAspect {
    
    @Before("@annotation(readOnly)")
    public void setReadDataSource(ReadOnly readOnly) {
        DynamicDataSourceContextHolder.setDataSourceType("slave");
    }
    
    @After("@annotation(readOnly)")
    public void restoreDataSource(ReadOnly readOnly) {
        DynamicDataSourceContextHolder.clear();
    }
}

五、ShardingSphere實現方案

5.1 ShardingSphere-JDBC集成

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.3.2</version>
</dependency>

5.2 YAML規則配置

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: master,slave1,slave2
      master:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://master:3306/db
        username: root
        password: 123456
    rules:
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          rw-ds:
            write-data-source-name: master
            read-data-source-names: slave1,slave2
            load-balancer-name: round_robin
        load-balancers:
          round_robin:
            type: ROUND_ROBIN

六、MyCat實現方案

6.1 MyCat安裝部署

wget http://dl.mycat.org.cn/1.6.7.6/Mycat-server-1.6.7.6-release-20220524173810-linux.tar.gz
tar -zxvf Mycat-server-*.tar.gz
./mycat/bin/mycat start

6.2 schema.xml配置

<schema name="test_db" checkSQLschema="true">
    <table name="user" primaryKey="id" dataNode="dn1"/>
</schema>

<dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="db" />

<dataHost name="host1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1"
          writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc">
    <writeHost host="master" url="jdbc:mysql://master:3306" 
               user="root" password="123456">
        <readHost host="slave1" url="jdbc:mysql://slave1:3306"
                  user="root" password="123456"/>
    </writeHost>
</dataHost>

七、性能測試對比

7.1 基準測試方法

使用JMeter進行測試： - 線程組：100并發用戶 - 循環次數：1000次 - 測試接口： - /api/user/get (SELECT) - /api/user/update (UPDATE)

7.2 結果分析

八、生產環境建議

8.1 事務一致性處理

@Transactional
public void transfer(Long fromId, Long toId, BigDecimal amount) {
    // 強制使用主庫
    DynamicDataSourceContextHolder.setDataSourceType("master");
    try {
        userMapper.decreaseBalance(fromId, amount);
        userMapper.increaseBalance(toId, amount);
    } finally {
        DynamicDataSourceContextHolder.clear();
    }
}

8.2 故障轉移策略

1. 主庫宕機：

   • 提升從庫為新主庫
   • 修改中間件配置
   • 重建其他從庫復制關系

2. 從庫宕機：

   • 自動從負載均衡池移除
   • 發送告警通知
   • 恢復后自動重新加入

九、總結與展望

本文詳細演示了三種主流讀寫分離實現方案，實際項目中建議： 1. 中小型項目優先選擇Spring方案 2. 需要分庫分表時選擇ShardingSphere 3. 傳統企業級應用可考慮MyCat

未來發展方向： - 基于的智能路由 - 多寫多活架構 - 云原生中間件演進

完整示例代碼已上傳GitHub：https://github.com/example/rw-splitting-demo “`

（注：此為精簡版文檔框架，完整10750字版本需補充更多實現細節、異常處理方案、監控集成等內容，每個技術方案的代碼示例也需要進一步擴展）