ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 其他分享> 文章详细

(五)Sharding-JDBC读写分离

2021-05-13 13:03:34  阅读:233  来源: 互联网

标签:JDBC m0 shardingsphere 读写 datasource spring Sharding user


1.理解读写分离

面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。 对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁,使得整个系统的查询性能得到极大的改善。

通过一主多从的配置方式,可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本,能够进一步的提升系统的处理能力。 使用多主多从的方式,不但能够提升系统的吞吐量,还能够提升系统的可用性,可以达到在任何一个数据库宕机,甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。

读写分离的数据节点中的数据内容是一致的,而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。将水平分片和读写分离联合使用,能够更加有效的提升系统的性能。

Sharding-JDBC读写分离则是根据SQL语义的分析,将读操作和写操作分别路由至主库与从库。它提供透明化读写分离,让使用方尽量像使用一个数据库一样使用主从数据库集群。

Sharding-JDBC提供一主多从的读写分离配置,可独立使用,也可配合分库分表使用,同一线程且同一数据库连接内,如有写入操作,以后的读操作均从主库读取,用于保证数据一致性。Sharding-JDBC不提供主从数据库的数据同步功能,需要采用其他机制支持。

接下来,咱们对上面例子中user_db进行读写分离实现。为了实现Sharding-JDBC的读写分离,首先,要进行mysql的主从同步配置。

2.mysql主从同步

参考:https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6256603.html

3.实现sharding-jdbc读写分离

(1)在Sharding-JDBC规则中修改

##水平分库+读写分离
#sharding-jdbc分片规则配置
#数据源
spring.shardingsphere.datasource.names = m0,s0

spring.shardingsphere.datasource.m0.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m0.driver-class-name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m0.url = jdbc:mysql://192.168.0.114:3306/user_db?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m0.username = root
spring.shardingsphere.datasource.m0.password = 123456

spring.shardingsphere.datasource.s0.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.s0.driver-class-name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.s0.url = jdbc:mysql://192.168.0.115:3306/user_db?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.s0.username = root
spring.shardingsphere.datasource.s0.password = 123456

#?主库从库逻辑数据源定义?ds0为user_db
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds0.master-data-source-name=m0
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds0.slave-data-source-names=s0

#?t_user分表策略,固定分配至ds0的t_user真实表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes = ds0.t_user

# 打开sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show = true

(2)测试
执行testInsertUser单元测试:

通过日志可以看出,所有写操作落入m0数据源。

执行testSelectUserbyIds单元测试:

通过日志可以看出,所有写操作落入s0数据源,达到目标。

标签:JDBC,m0,shardingsphere,读写,datasource,spring,Sharding,user
来源: https://www.cnblogs.com/everyingo/p/14764089.html

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有