ShardingSphere 5.x 系列【5】Spring Boot 3 集成并实现读写分离

已于 2024-02-05 15:50:29 修改
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分类专栏： Sharding Sphere 5.x 文章标签： spring boot sharding sphere 分库分表
于 2024-02-04 14:57:27 首次发布
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本文介绍了如何在Spring Boot 3.1.0中集成ShardingSphere 5.4.0实现读写分离，详细阐述了一主双从的配置、负载均衡策略，并提供了案例演示，包括轮询、随机、权重和自定义算法。同时，讨论了读写分离的使用限制和可能的数据一致性问题。

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有道无术，术尚可求，有术无道，止于术。

本系列Spring Boot 版本 3.1.0

本系列ShardingSphere 版本 5.4.0

源码地址：https://gitee.com/pearl-organization/study-sharding-sphere-demo

文章目录

1. 概述

读写分离是一种数据库部署架构，将数据库拆分为读库和写库，写库负责处理事务性的增删改操作，读库负责处理查询操作，适用于查询多，写入少的应用系统。读写分离将查询请求均匀的分散到多个从库中，可以提升数据库的吞吐量，可以提高系统的可用性，当宕机一台数据库不影响系统的正常运行。

读写分离的实现基于数据的的主从部署架构，一主多从读写分离部署示例：

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这样看官方文档还是写的不够详细，举个例子，创建一个用户表结构如下，分别是数据源ds1/ds2中分别创建以下两张表。测试一：随机生成用户并插入数据库，打印出来插入对象和预测结果，和实际插入的真实表对比。测试二：查询条件带有user_type和dep_id，测试分表逻辑是否生效。：根据用户类型user_type和部门dep_id进行复杂分库分表。复合分片比较灵活，适合于分片的字段比较多，，使用这种分片的话必须对自己的业务比较明确。
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这里我是用一个读库一个写库处理，数据库连接自己填，打印SQL可以开启可以看到读和写走到了不同的库，至于数据分片就不多赘述，我自己也没验证，不过估计在配置文件加入分片规则就可以做到，还有rules的下的配置一定要写SINGLE这个 不然它会报找不到表的错误，还有这个配置目前只有shardingjdbc 5.4.1和5.5.0可以用，其他版本并不通用 请不要混用。那么接下来就是重点了，然后是sharding.yaml的相关配置，因为官方的文档比较碎片化，最后进行校验和处理得出的完整文档。首先导入相关jar包。
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然而，对于广播表，由于其数据的一致性需求，通常不适用读写分离策略。伤害日志可以看出，联表查询SELECT o.order_no, SUM(i.price * i.count AS amount FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_no = i.order_no GROUP BY o.order_no。实际上 是从 ds_3,ds_4,ds_5,ds_6 从/读库 上边 union 得到的数据。查询在ds_0 的从库ds_4,ds_5上 查询的。
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建议先看上面这个文章。
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5次读取随机落在两个读库317c_slave_of_317a 和 327b_slave_of_317a 上。yaml 配置的方式主要是配置，多看下一手官方文档和别人的示例。写入是在主库317a_master 上。注意版本问题，每个版本的配置都不太一样。关于如何搭建参考之前的文章。也可以只配置一个从库。
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#先看表结构 两个数据库test1,test2 每个库有4张sys_user表分别命名sys_user_0-4 #maven依赖 yaml配置 提示 使用mybatis-plus生成以下crud各种类就行 值得注意的是， 否则会报： 原因是可能是需要根据id分配路由到分片表吧
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Dynamic 3.5.1是阿里巴巴开源的一款分布式数据库中间件，而ShardingSphere 4.x是一个用于水平分片、读写分离等数据库操作的工具。两者集成主要是为了实现更高级别的分布式数据库管理。以下是集成的一般步骤： 1. **添加依赖**： - 将ShardingSphere的库添加到你的项目中，例如如果你使用Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依赖： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-sharding-jdbc</artifactId> <version>4.x.y</version> </dependency> ``` 具体版本号需要根据最新的官方文档更新。 2. **配置数据源**： - 配置Spring Boot的数据源，通常包括主库和分片库。ShardingSphere会根据配置自动处理数据分片。 ```java @Bean DataSource dataSource() { // 使用Druid、HikariCP或其他支持的JDBC连接池配置 ShardingRule shardingRule = newINLINE(); return new ShardingDataSource(dataSourceMap, shardingRule); } ``` 3. **配置分片策略**： - 根据业务需求定义分片算法，例如哈希、范围或列表分片。这需要在配置文件中进行设置或者通过注解在实体类上指定。 ```yaml sharding: tables: your_table: actual-data-nodes: ds_0#ds_1 table-strategy: inline: algorithm-expression: ${your_algorithm} ``` 4. **映射SQL到分片规则**： - 如果使用MyBatis或JPA，需要配置SQL语句的分片规则，以便查询能够被路由到正确的分片。 ```java SqlSessionFactory sqlSessionFactory = ...; Executor executor = sqlSessionFactory.getExecutor("your_table"); executor.setShardingStrategy(new YourShardingStrategy()); ``` 5. **启动应用并测试**： - 启动应用程序并运行一些涉及分片的查询，检查是否能按预期分布到各个分片。
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