参考：SpringBoot来实现MySQL读写分离技术

前言

首先思考一个问题:在高并发的场景中，关于数据库的优化的手段常用的有以下的实现方法:读写分离、加缓存、主从架构集群、分库分表等，在互联网应用中,大部分都是读多写少的场景,设置两个库,主库和读库。
主库的职能是负责写,从库主要是负责读，可以建立读库集群，通过读写职能在数据源上的隔离达到减少读写冲突、 释压数据库负载、保护数据库的目的。在实际的使用中，涉及到写的部分直接切换到主库，读的部分直接切换到读库，这就是典型的读写分离技术。
SpringBoot 实现 Mysql 读写分离 - 图1
主从同步的局限性：这里分为主数据库和从数据库，主数据库和从数据库保持数据库结构的一致，主库负责写，当写入数据的时候，会自动同步数据到从数据库；从数据库负责读，当读请求来的时候，直接从读库读取数据，主数据库会自动进行数据复制到从数据库中。

这里涉及到一个问题：主从复制的延迟问题，当写入到主数据库的过程中，突然来了一个读请求，而此时数据还没有完全同步，就会出现读请求的数据读不到或者读出的数据比原始值少的情况。具体的解决方法最简单的就是将读请求暂时指向主库，但是同时也失去了主从分离的部分意义。也就是说在严格意义上的数据一致性场景中,读写分离并非是完全适合的,注意更新的时效性是读写分离使用的缺点。

该项目需要引入如下依赖：springBoot、spring-aop、spring-jdbc、aspectjweaver 等

一、主从数据源的配置

我们需要配置主从数据库，主从数据库的配置写在配置文件里。通过@ConfigurationProperties 注解，将配置文件(一般命名为：application.Properties )里的属性映射到具体的类属性上，从而读取到写入的值注入到具体的代码配置中，约定主库为 master，从库注为 slave。
本项目采用了阿里的 druid 数据库连接池，使用 build 建造者模式创建 DataSource 对象，DataSource 就是代码层面抽象出来的数据源，接着需要配置 sessionFactory、sqlTemplate、事务管理器等。

  1. /**
  2.  * 主从配置
  3.  */
  4. @Configuration
  5. @MapperScan(basePackages = "com.wyq.mysqlreadwriteseparate.mapper", sqlSessionTemplateRef = "sqlTemplate")
  6. public class DataSourceConfig {
  7.     /**
  8.      * 主库
  9.      */
  10.     @Bean
  11.     @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
  12.     public DataSource master() {
  13.         return DruidDataSourceBuilder.create().build();
  14.     }
  15.     /**
  16.      * 从库
  17.      */
  18.     @Bean
  19.     @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
  20.     public DataSource slaver() {
  21.         return DruidDataSourceBuilder.create().build();
  22.     }
  23.     /**
  24.      * 实例化数据源路由
  25.      */
  26.     @Bean
  27.     public DataSourceRouter dynamicDB(@Qualifier("master") DataSource masterDataSource, @Autowired(required = false) @Qualifier("slaver") DataSource slaveDataSource) {
  28.         DataSourceRouter dynamicDataSource = new DataSourceRouter();
  29.         Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>();
  30.         targetDataSources.put(DataSourceEnum.MASTER.getDataSourceName(), masterDataSource);
  31.         if (slaveDataSource != null) {
  32.             targetDataSources.put(DataSourceEnum.SLAVE.getDataSourceName(), slaveDataSource);
  33.         }
  34.         dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);
  35.         dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource);
  36.         return dynamicDataSource;
  37.     }
  38.     /**
  39.      * 配置sessionFactory
  40.      * @param dynamicDataSource
  41.      * @return
  42.      * @throws Exception
  43.      */
  44.     @Bean
  45.     public SqlSessionFactory sessionFactory(@Qualifier("dynamicDB") DataSource dynamicDataSource) throws Exception {
  46.         SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
  47.         bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath*:mapper/*Mapper.xml"));
  48.         bean.setDataSource(dynamicDataSource);
  49.         return bean.getObject();
  50.     }
  51.     /**
  52.      * 创建sqlTemplate
  53.      * @param sqlSessionFactory
  54.      * @return
  55.      */
  56.     @Bean
  57.     public SqlSessionTemplate sqlTemplate(@Qualifier("sessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
  58.         return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
  59.     }
  60.     /**
  61.      * 事务配置
  62.      *
  63.      * @param dynamicDataSource
  64.      * @return
  65.      */
  66.     @Bean(name = "dataSourceTx")
  67.     public DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager(@Qualifier("dynamicDB") DataSource dynamicDataSource) {
  68.         DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = new DataSourceTransactionManager();
  69.         dataSourceTransactionManager.setDataSource(dynamicDataSource);
  70.         return dataSourceTransactionManager;
  71.     }
  72. }

二、数据源路由的配置

路由在主从分离是非常重要，基本是读写切换的核心。Spring 提供了 AbstractRoutingDataSource 根据用户定义的规则选择当前的数据源，作用就是在执行查询之前，设置使用的数据源，实现动态路由的数据源，在每次数据库查询操作前执行它的抽象方法 determineCurrentLookupKey() [dəˈtərmən] 决定使用哪个数据源。
为了能有一个全局的数据源管理器，此时我们需要引入 DataSourceContextHolder 这个数据库上下文管理器，可以理解为全局的变量，随时可取(见下面详细介绍)，它的主要作用就是保存当前的数据源。

public class DataSourceRouter extends AbstractRoutingDataSource {
    /**
     * 最终的determineCurrentLookupKey返回的是从DataSourceContextHolder中拿到的,因此在动态切换数据源的时候注解
     * 应该给DataSourceContextHolder设值
     */
    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        return DataSourceContextHolder.get();
    }
}

三、数据源上下文环境

数据源上下文保存器，便于程序中可以随时取到当前的数据源，它主要利用 ThreadLocal 封装，因为 ThreadLocal 是线程隔离的，天然具有线程安全的优势。这里暴露了 set 和 get、clear 方法，set 方法用于赋值当前的数据源名，get 方法用于获取当前的数据源名称。clear 方法用于清除 ThreadLocal 中的内容，因为 ThreadLocal 的 key 是 weakReference 是有内存泄漏风险的，通过 remove 方法防止内存泄漏；

/**
 * 利用ThreadLocal封装的保存数据源上线的上下文context
 */
public class DataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<String> context = new ThreadLocal<>();
    /**
     * 赋值
     * @param datasourceType
     */
    public static void set(String datasourceType) {
        context.set(datasourceType);
    }
    /**
     * 获取值
     * @return
     */
    public static String get() {
        return context.get();
    }
    public static void clear() {
        context.remove();
    }
}

四、切换注解和 Aop 配置

首先我们来定义一个 @DataSourceSwitcher 注解，拥有两个属性 ① 当前的数据源 ② 是否清除当前的数据源，并且只能放在方法上，(不可以放在类上，也没必要放在类上，因为我们在进行数据源切换的时候肯定是方法操作)，该注解的主要作用就是进行数据源的切换，在 dao 层进行操作数据库的时候，可以在方法上注明表示的是当前使用哪个数据源。
@DataSourceSwitcher 注解的定义:

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
@Documented
public @interface DataSourceSwitcher {
    /**
     * 默认数据源
     * @return
     */
    DataSourceEnum value() default DataSourceEnum.MASTER;
    /**
     * 清除
     * @return
     */
    boolean clear() default true;
}

DataSourceAop 配置
为了赋予 @DataSourceSwitcher 注解能够切换数据源的能力，我们需要使用 AOP，然后使用 @Around 注解找到方法上有 @DataSourceSwitcher.class 的方法，然后取注解上配置的数据源的值，设置到 DataSourceContextHolder 中，就实现了将当前方法上配置的数据源注入到全局作用域当中。

@Slf4j
@Aspect
@Order(value = 1)
@Component
public class DataSourceContextAop {
    @Around("@annotation(com.wyq.mysqlreadwriteseparate.annotation.DataSourceSwitcher)")
    public Object setDynamicDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
        boolean clear = false;
        try {
            Method method = this.getMethod(pjp);
            DataSourceSwitcher dataSourceSwitcher = method.getAnnotation(DataSourceSwitcher.class);
            clear = dataSourceSwitcher.clear();
            DataSourceContextHolder.set(dataSourceSwitcher.value().getDataSourceName());
            log.info("数据源切换至：{}", dataSourceSwitcher.value().getDataSourceName());
            return pjp.proceed();
        } finally {
            if (clear) {
                DataSourceContextHolder.clear();
            }
        }
    }
    private Method getMethod(JoinPoint pjp) {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
        return signature.getMethod();
    }
}

五、用法以及测试

在配置好了读写分离之后，就可以在代码中使用了，一般而言我们使用在 service 层或者 dao 层，在需要查询的方法上添加 @DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.SLAVE)，它表示该方法下所有的操作都走的是读库；在需要 update 或者 insert 的时候使用 @DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.MASTER) 表示接下来将会走写库。

其实还有一种更为自动的写法，可以根据方法的前缀来配置 AOP 自动切换数据源，比如 update、insert、fresh 等前缀的方法名一律自动设置为写库，select、get、query 等前缀的方法名一律配置为读库,这是一种更为自动的配置写法。缺点就是方法名需要按照 aop 配置的严格来定义,否则就会失效

@Service
public class OrderService {
    @Resource
    private OrderMapper orderMapper;
    /**
     * 读操作
     * @param orderId
     * @return
     */
    @DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.SLAVE)
    public List<Order> getOrder(String orderId) {
        return orderMapper.listOrders(orderId);
    }
    /**
     * 写操作
     * @param orderId
     * @return
     */
    @DataSourceSwitcher(DataSourceEnum.MASTER)
    public List<Order> insertOrder(Long orderId) {
        Order order = new Order();
        order.setOrderId(orderId);
        return orderMapper.saveOrder(order);
    }
}

六、总结

SpringBoot 实现 Mysql 读写分离 - 图2
上面是基本流程简图，注意读写分离的核心点就是数据路由，需要继承 AbstractRoutingDataSource，复写它的 determineCurrentLookupKey 方法，同时需要注意全局的上下文管理器 DataSourceContextHolder，它是保存数据源上下文的主要类，也是路由方法中寻找的数据源取值，相当于数据源的中转站。再结合 jdbc-Template 的底层去创建和管理数据源、事务等，我们的数据库读写分离就完美实现了。