ShardingSphere数据库读写分离算法及测试示例详解

下面我将为大家详细讲解“ShardingSphere数据库读写分离算法及测试示例详解”的完整攻略。

1. ShardingSphere数据库读写分离算法简介

ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件，其中提供了数据库读写分离功能。读写分离是指将数据库的读写操作分别分发到不同的节点进行，以达到平衡负载、提高数据库性能和可用性的目的。在ShardingSphere中，读写分离的实现主要通过数据源的切换完成。

实现读写分离，需要做以下几个方面的工作：

• 数据库从库配置和同步
• 应用程序访问的数据源选择
• 主从数据库自动切换

下面我们将详细介绍如何使用ShardingSphere完成读写分离的配置。

2. ShardingSphere读写分离示例1：配置单个主库，多个从库

我们将通过一个示例来演示如何使用ShardingSphere完成单个主库、多个从库的读写分离配置。假设我们有一个主库和2个从库，其中主库的JDBC URL为jdbc:mysql://localhost:3306/master，用户名为root，密码为123456；从库1的JDBC URL为jdbc:mysql://localhost:3307/slave1，用户名为root，密码为123456；从库2的JDBC URL为jdbc:mysql://localhost:3308/slave2，用户名为root，密码为123456。

首先，在项目的pom.xml文件中添加ShardingSphere的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.0.0-alpha</version>
</dependency>

然后，我们需要在项目的classpath下添加一个名为sharding-jdbc.yml的配置文件。具体内容如下：

spring:
    shardingsphere:
        datasource:
            names: ds_master, ds_slave1, ds_slave2
            ds_master:
                driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
                jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/master
                username: root
                password: 123456
            ds_slave1:
                driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
                jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3307/slave1
                username: root
                password: 123456
            ds_slave2:
                driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
                jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3308/slave2
                username: root
                password: 123456
        master-slave-rules:
            ms:
                master-data-source-name: ds_master
                slave-data-source-names: ds_slave1, ds_slave2
                load-balance-algorithm-type: ROUND_ROBIN

配置文件中，我们定义了3个数据源，分别为ds_master、ds_slave1和ds_slave2，同时也定义了主从规则，将数据源分为主库和从库。这里使用了Round-robin算法作为负载均衡策略，即请求平均分配到各个从库上。

最后，在程序中使用ShardingSphere数据源即可完成读写分离的配置。示例代码如下所示：

@Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Bean
    public DataSource dataSource() throws SQLException {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.getMasterSlaveRuleConfigs().add(new MasterSlaveRuleConfiguration("ms", "ds_master", Arrays.asList("ds_slave1", "ds_slave2")));
        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), Collections.singleton(shardingRuleConfig), new Properties());
    }

    private Map<String, DataSource> createDataSourceMap() {
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("ds_master", createDataSource("ds_master"));
        dataSourceMap.put("ds_slave1", createDataSource("ds_slave1"));
        dataSourceMap.put("ds_slave2", createDataSource("ds_slave2"));
        return dataSourceMap;
    }

    private DataSource createDataSource(String dataSourceName) {
        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
        dataSource.setJdbcUrl(String.format("jdbc:mysql://localhost:3306/%s", dataSourceName.split("_")[1]));
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("123456");
        return dataSource;
    }
}

3. ShardingSphere读写分离示例2：配置多个主库，多个从库

在这个示例中，我们将演示如何使用ShardingSphere完成多个主库、多个从库的读写分离配置。假设我们有2个主库和2个从库，其中主库1的JDBC URL为jdbc:mysql://192.168.0.1:3306/master1，用户名为root，密码为123456；主库2的JDBC URL为jdbc:mysql://192.168.0.2:3306/master2，用户名为root，密码为123456；从库1的JDBC URL为jdbc:mysql://192.168.0.3:3306/slave1，用户名为root，密码为123456；从库2的JDBC URL为jdbc:mysql://192.168.0.4:3306/slave2，用户名为root，密码为123456。

首先，我们同样需要在项目的pom.xml文件中添加ShardingSphere的依赖。然后，我们需要在项目的classpath下添加一个名为sharding-jdbc.yml的配置文件。具体内容如下：

spring:
    shardingsphere:
        datasource:
            names: ds1, ds2, ds3, ds4
            ds1:
                driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
                jdbc-url: jdbc:mysql://192.168.0.1:3306/master1
                username: root
                password: 123456
            ds2:
                driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
                jdbc-url: jdbc:mysql://192.168.0.2:3306/master2
                username: root
                password: 123456
            ds3:
                driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
                jdbc-url: jdbc:mysql://192.168.0.3:3306/slave1
                username: root
                password: 123456
            ds4:
                driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
                jdbc-url: jdbc:mysql://192.168.0.4:3306/slave2
                username: root
                password: 123456
        master-slave-rules:
            ms1:
                master-data-source-name: ds1
                slave-data-source-names: ds3, ds4
                load-balance-algorithm-type: ROUND_ROBIN
            ms2:
                master-data-source-name: ds2
                slave-data-source-names: ds3, ds4
                load-balance-algorithm-type: ROUND_ROBIN
            ms:
                master-slave-rules:
                    - ms1
                    - ms2
                load-balance-algorithm-type: ROUND_ROBIN

在上述配置文件中，我们定义了4个数据源，ds1、ds2、ds3和ds4，并将它们分为2个主库和2个从库。同样，利用Round-robin算法平均分配到各个从库上。

最后，在程序中使用ShardingSphere数据源即可完成读写分离的配置。示例代码如下所示：

@Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Bean
    public DataSource dataSource() throws SQLException {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.getMasterSlaveRuleConfigs().addAll(Arrays.asList(
                new MasterSlaveRuleConfiguration("ms1", "ds1", Arrays.asList("ds3", "ds4")),
                new MasterSlaveRuleConfiguration("ms2", "ds2", Arrays.asList("ds3", "ds4"))
        ));
        shardingRuleConfig.getMasterSlaveRuleConfigs().stream().forEach(x -> shardingRuleConfig.getLoadBalanceConfig().getStrategyConfiguration().put(x.getMasterDataSourceName(), new RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm()));
        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), shardingRuleConfig, new Properties());
    }

    private Map<String, DataSource> createDataSourceMap() {
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("ds1", createDataSource("ds1"));
        dataSourceMap.put("ds2", createDataSource("ds2"));
        dataSourceMap.put("ds3", createDataSource("ds3"));
        dataSourceMap.put("ds4", createDataSource("ds4"));
        return dataSourceMap;
    }

    private DataSource createDataSource(String dataSourceName) {
        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
        dataSource.setJdbcUrl(String.format("jdbc:mysql://192.168.0.1:3306/%s", dataSourceName.split("_")[1]));
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("123456");
        return dataSource;
    }
}

总结

在这篇文章中，我们详细讲解了ShardingSphere读写分离的实现原理及其配置方法。通过两个示例，我们演示了如何将多个主库和多个从库分别配置，并利用Round-robin算法进行负载均衡。ShardingSphere读写分离不仅可以减少数据库压力，同时也可以提高数据库的可用性和稳定性。