MySQL读写分离（一）——sharding-jdbc

sharding-sphere是强大的读写分离、分表分库中间件，sharding-jdbc是sharding-sphere的核心模块。官方网站

springboot项目中集成sharding-jdbc也非常简单。

首先，引入sharding-jdbc和druid的jar包：

<!-- for spring boot -->
<dependency>
    <groupId>io.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>

<!-- for spring namespace -->
<dependency>
    <groupId>io.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
    <version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.1.13</version>
</dependency>

在properties或者yml中配置读写分离：

sharding.jdbc.datasource.names=master,slave0,slave1
sharding.jdbc.datasource.master.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.master.driver-class=com.mysql.cj.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.master.url=xxx
sharding.jdbc.datasource.master.username=xxx
sharding.jdbc.datasource.master.password=xxx
sharding.jdbc.datasource.master.max-active=100
sharding.jdbc.datasource.master.min-idle=10
sharding.jdbc.datasource.master.initial-size=10
sharding.jdbc.datasource.master.test-on-borrow=true

sharding.jdbc.datasource.slave0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.slave0.driver-class=com.mysql.cj.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.slave0.url=xx
sharding.jdbc.datasource.slave0.username=xx
sharding.jdbc.datasource.slave0.password=xx
sharding.jdbc.datasource.slave0.max-active=100
sharding.jdbc.datasource.slave0.min-idle=10
sharding.jdbc.datasource.slave0.initial-size=10
sharding.jdbc.datasource.slave0.test-on-borrow=true

sharding.jdbc.datasource.slave1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.slave1.driver-class=com.mysql.cj.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.slave1.url=xx
sharding.jdbc.datasource.slave1.username=xx
sharding.jdbc.datasource.slave1.password=xx
sharding.jdbc.datasource.slave1.max-active=100
sharding.jdbc.datasource.slave1.min-idle=10
sharding.jdbc.datasource.slave1.initial-size=10
sharding.jdbc.datasource.slave1.test-on-borrow=true

sharding.jdbc.config.masterslave.name=ds-ms
sharding.jdbc.config.masterslave.master-data-source-name=master
sharding.jdbc.config.masterslave.slave-data-source-names=slave0,slave1

注意这段配置，除了前缀，后面部分都是druid连接池相关的参数。所以，如果你使用的不是 druid连接池，那么后面的参数也要根据连接池属性做相应的变更。当然，如果你想配置更多连接池属性，也可以继续添加配置。

到这里，读写分离的配置就完成了，读写分离的功能已经实现了。具体什么情况下走master，什么情况下走slave，根据我的测试，直接写结论吧。

如果不是事务方法，那么所有的查询都一定会走slave库；
如果是事务方法，那么第一个insert/update/delete语句之前的查询都会走slave库，之后的所有sql语句都会走master库；

事务方法中，查询sql默认会走slave库，但是一旦遇到insert/update/delete语句，就会设置一个查询主库的标志，而这个对象是存在ThreadLocal中的，那么同一个线程中其后的所有sql都会在主库执行。

强制读主 有些情况下，查询语句需要强制在master上执行，可以通过代码实现：

Object result;
HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
hintManager.setMasterRouteOnly();
try {
    result = xxxxx;
} finally {
    hintManager.close();
}
return result;

为了方便，我们可以通过aop和自定注解实现这一功能：


// 定义注解
@Inherited
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface MasterRoute {
    //
}

// 定义aop
@Aspect
@Slf4j
@Component
public class MasterRouteAspect {
    @Around(value = "@annotation(me.heys.anno.MasterRoute)")
    public Object readMaster(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        Object result;
        HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
        hintManager.setMasterRouteOnly();
        try {
            result = joinPoint.proceed();
        } finally {
            hintManager.close();
        }
        return result;
    }
}

这样，只需要在强制读主的方法上加@MasterRoute注解即可实现强制读主。