Sharding-JDBC:查询量大如何优化？
主人公小王入职了一家刚起步的创业公司，公司正在研发一款App。为了快速开发出能够投入市场进行宣传的版本，小王可是天天加班到很晚，忙了一段时间后终于把第一个版本赶出来了。
初期功能不多，表也不多，用的MySql存储业务数据。就一个节点，当然每天凌晨有定时备份机制。
下图是目前的一个现状：
得益于运营人员的大力推广，这款App初见成效。注册用户越来越多，查询量越来越大，对于不太会更新的数据小王加上了缓存，又撑了一段时间。
对于某些数据还是要查数据库，按目前的业务发展，单节点的数据库已经快满足不了需求了。而且读和写都在一起，小王打算进行一次优化，将数据库做读写分离，一主多从。
下图是改进后的一个现状：
将读请求全部走从节点，主节点只写入来缓解数据的查询压力，数据库部署这块正好小王公司有个运维可以搞定，但是应用程序这块也得支持多数据源才行呀。
小王是个雷厉风行的人，行动力极强，马上脑袋中就有了方案，配置多个数据源不就行了，然后用不同的数据源进行数据操作就可以了嘛！
伪代码如下：
// 主数据源
@Bean
(
name
=
"primaryDataSource"
)
@Qualifier
(
"primaryDataSource"
)
//指定数据源配置前缀
@ConfigurationProperties
(
prefix
=
"spring.datasource.primary"
)
public
DataSource
primaryDataSource
()
{
return
DataSourceBuilder
.
create
().
build
();
}
// 从数据源
@Bean
(
name
=
"secondaryDataSource"
)
@Qualifier
(
"secondaryDataSource"
)
@Primary
//在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
@ConfigurationProperties
(
prefix
=
"spring.datasource.secondary"
)
public
DataSource
secondaryDataSource
()
{
return
DataSourceBuilder
.
create
().
build
();
}假设我们用JdbcTemplate操作数据库：
@Bean
(
name
=
"primaryJdbcTemplate"
)
public
JdbcTemplate
primaryJdbcTemplate
(
@Qualifier
(
"primaryDataSource"
)
DataSource
dataSource
)
{
return
new
JdbcTemplate
(
dataSource
);
}
@Bean
(
name
=
"secondaryJdbcTemplate"
)
public
JdbcTemplate
secondaryJdbcTemplate
(
@Qualifier
(
"secondaryDataSource"
)
DataSource
dataSource
)
{
return
new
JdbcTemplate
(
dataSource
);
}配置完成后我们在操作数据的时候选用不同的JdbcTemplate就可以满足需求了。有个问题是一旦从节点多了起来，也就意味着会有多个JdbcTemplate，使用的时候是不是还得有个算法，用哪个来操作，比较麻烦。
于是小王找到了我，我这人是个热心肠。既然找到了我肯定得帮助下，当然我不是帮小王写代码，只是给他提供思路+方案。
我对小王说：ShardingSphere知道么，你用这个吧，比你自己去配多数据源简单多了。ShardingSphere是后来规划的，最开始是只有 Sharding-JDBC 一款产品，基于客户端形式的分库分表。后面发展变成了现在的Apache ShardingSphere(Incubator) ，它是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（规划中）这3款相互独立，却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。
经过我的指导小王还是顺利的用Sharding-JDBC将读写分离整出来了，下面给大家分享下步骤。
第一步：创建2个数据库，模拟一主一从，当然如果你有现成的主从环境更好啦
CREATE DATABASE
`ds_0`
CHARACTER SET
‘utf8‘
COLLATE
‘utf8_general_ci‘
;
CREATE DATABASE
`ds_1`
CHARACTER SET
‘utf8‘
COLLATE
‘utf8_general_ci‘
;
CREATE TABLE
`user`
(
id bigint
(
64
)
not
null
,
city varchar
(
20
)
not
null
,
name varchar
(
20
)
not
null
,
PRIMARY KEY
(
`id`
)
)
ENGINE
=
InnoDB
DEFAULT CHARSET
=
utf8
;在ds0和ds1这两个库中分别创建一个user表，用于数据操作演示。
第二步：创建一个Maven项目，增加需要的依赖，下面只贴出Sharding-JDBC的，其余的后面我会给出源码地址给大家参考：
<dependency> <groupId> org.apache.shardingsphere </groupId> <artifactId> sharding-jdbc-spring-boot-starter </artifactId> <version> 4.0.0-RC1 </version> </dependency>
第三步：配置读写分离的数据源
# 数据源名称集合，对应下面数据源配置的名称 spring . shardingsphere . datasource . names = master , slave # 主数据源 spring . shardingsphere . datasource . master . type = com . alibaba . druid . pool . DruidDataSource spring . shardingsphere . datasource . master . driver - class - name = com . mysql . jdbc . Driver spring . shardingsphere . datasource . master . url = jdbc : mysql : //localhost:3306/ds_0?characterEncoding=utf-8 spring . shardingsphere . datasource . master . username = root spring . shardingsphere . datasource . master . password = 123456 # 从数据源 spring . shardingsphere . datasource . slave . type = com . alibaba . druid . pool . DruidDataSource spring . shardingsphere . datasource . slave . driver - class - name = com . mysql . jdbc . Driver spring . shardingsphere . datasource . slave . url = jdbc : mysql : //localhost:3306/ds_1?characterEncoding=utf-8 spring . shardingsphere . datasource . slave . username = root spring . shardingsphere . datasource . slave . password = 123456 # 读写分离配置 spring . shardingsphere . masterslave . load - balance - algorithm - type = round_robin # 最终的数据源名称 spring . shardingsphere . masterslave . name = dataSource # 主库数据源名称 spring . shardingsphere . masterslave . master - data - source - name = master # 从库数据源名称列表，多个逗号分隔 spring . shardingsphere . masterslave . slave - data - source - names = slave
load-balance-algorithm-type用于配置从库负载均衡算法类型，可选值：ROUND_ROBIN(轮询)，RANDOM（随机）
配置完成后可以自行插入数据进行查询和插入的测试，对于应用层使用什么ORM框架无任何影响，你可以用我们前面讲的JdbcTemplate，也可以用Mybatis 等
测试步骤我就不写出来了，比较简单，当然我这边也提供了测试代码，仅供参考：
https://github.com/yinjihuan/sharding-jdbc/tree/master/sjdbc-read-write-springboot
觉得不错的记得给我个Star哦！
还有个问题在读写分离架构中经常出现，那就是读延迟的问题如何解决？
刚插入一条数据，然后马上就要去读取，这个时候有可能会读取不到？
归根到底是因为主节点写入完之后数据是要复制给从节点的，读不到的原因是复制的时间比较长，也就是说数据还没复制到从节点，你就已经去从节点读取了，肯定读不到。
mysql5.7 的主从复制是多线程了，意味着速度会变快，但是不一定能保证百分百马上读取到，这个问题我们可以有两种方式解决：
- 业务层面妥协，是否操作完之后马上要进行读取
- 对于操作完马上要读出来的，且业务上不能妥协的，我们可以对于这类的读取直接走主库，当然Sharding-JDBC也是考虑到这个问题的存在，所以给我们提供了一个功能，可以让用户在使用的时候指定要不要走主库进行读取
在读取前使用下面的方式进行设置就可以了：
public
List
<
User
>
list
()
{
// 强制路由主库
HintManager
.
getInstance
().
setMasterRouteOnly
();
return
userRepository
.
list
();
}加入星球特权
1、从前端到后端玩转Spring Cloud
2、实战分库分表中间件Sharding-JDBC
3、实战分布式任务调度框架Elastic Job
4、配置中心Apollo实战
5、高并发解决方案之缓存
6、更多课程等你来解锁，20+课程
尹吉欢
我不差钱啊
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