本篇内容主要讲解“如何编写简单的demo实现读写分离”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何编写简单的demo实现读写分离”吧!
前言
相信有经验的同学都清楚，当db的读写量过高时，我们会备份一份或多份的从库用于做数据的读取，然后主库就主要承担写入的功能(也有读取需要，但压力不大)，当db分好主从库后，我们还需要在项目实现自动连接主从库，达到读写分离的效果。实现读写分离并不困难，只要在数据库连接池手动控制好对应的db服务地址即可，但那样就会侵入业务代码，而且一个项目操作数据库的地方可能很多，如果都手动控制的话无疑会是很大的工作量，对此，我们有必要改造出一套方便的工具。
以Java语言来说，如今大部分的项目都是基于Spring Boot框架来搭建项目架构的，结合Spring本身自带的AOP工具，我们可以很容易就构建能实现读写分离效果的注解类，用注解的话可以达到对业务代码无入侵的效果，而且使用上也比较方便。
下面就简单带大家写个demo。
环境部署
数据库：MySql
库数量：2个，一主一从
关于mysql的主从环境部署网上有很多文章可以参考，这里不做介绍了。
开始项目
首先，毫无疑问，先开始搭建一个SpringBoot工程，然后在pom文件中引入如下依赖：
<dependencies> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.1.10</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.3.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>tk.mybatis</groupId> <artifactId>mapper-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.1.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.16</version> </dependency> <!-- 动态数据源 所需依赖 ### start--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> <scope>provided</scope> </dependency> <!-- 动态数据源 所需依赖 ### end--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> </dependencies>目录结构
引入基本的依赖后，整理一下目录结构，完成后的项目骨架大致如下：
建表
创建一张表user，在主库执行sql语句同时在从库生成对应的表数据
DROP TABLE IF EXISTS `user`; CREATE TABLE `user` ( `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id', `user_name` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '用户名称', `user_phone` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用户手机', `address` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '住址', `weight` int(3) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '权重，大者优先', `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141952', '测试1', '18826334748', '广州市海珠区', '1', '2019-11-20 10:28:51', '2019-11-22 14:28:26'); INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141953', '测试2', '18826274230', '广州市天河区', '2', '2019-11-20 10:29:37', '2019-11-22 14:28:14'); INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141954', '测试3', '18826273900', '广州市天河区', '1', '2019-11-20 10:30:19', '2019-11-22 14:28:30');主从数据源配置
application.yml，主要信息是主从库的数据源配置
server: port: 8001 spring: jackson: date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss time-zone: GMT+8 datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver master: url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/user?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true username: root password: slave: url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3308/user?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true username: root password:因为有一主一从两个数据源，我们用枚举类来代替，方便我们使用时能对应
@Getter public enum DynamicDataSourceEnum { MASTER("master"), SLAVE("slave"); private String dataSourceName; DynamicDataSourceEnum(String dataSourceName) { this.dataSourceName = dataSourceName; } }数据源配置信息类 DataSourceConfig，这里配置了两个数据源，masterDb和slaveDb
@Configuration @MapperScan(basePackages = "com.xjt.proxy.mapper", sqlSessionTemplateRef = "sqlTemplate") public class DataSourceConfig { // 主库 @Bean @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master") public DataSource masterDb() { return DruidDataSourceBuilder.create().build(); } @Bean @ConditionalOnProperty(prefix = "spring.datasource", name = "slave", matchIfMissing = true) @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave") public DataSource slaveDb() { return DruidDataSourceBuilder.create().build(); } @Bean public DynamicDataSource dynamicDb(@Qualifier("masterDb") DataSource masterDataSource, @Autowired(required = false) @Qualifier("slaveDb") DataSource slaveDataSource) { DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource(); Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>(); targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.MASTER.getDataSourceName(), masterDataSource); if (slaveDataSource != null) { targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.SLAVE.getDataSourceName(), slaveDataSource); } dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources); dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource); return dynamicDataSource; } @Bean public SqlSessionFactory sessionFactory(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) throws Exception { SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean(); bean.setMapperLocations( new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath*:mapper/*Mapper.xml")); bean.setDataSource(dynamicDataSource); return bean.getObject(); } @Bean public SqlSessionTemplate sqlTemplate(@Qualifier("sessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) { return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory); } @Bean(name = "dataSourceTx") public DataSourceTransactionManager dataSourceTx(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) { DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = new DataSourceTransactionManager(); dataSourceTransactionManager.setDataSource(dynamicDataSource); return dataSourceTransactionManager; } }设置路由
设置路由的目的为了方便查找对应的数据源，我们可以用ThreadLocal保存数据源的信息到每个线程中，方便我们需要时获取
public class DataSourceContextHolder { private static final ThreadLocal<String> DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT = new ThreadLocal<>(); public static void set(String datasourceType) { DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.set(datasourceType); } public static String get() { return DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.get(); } public static void clear() { DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.remove(); } }获取路由
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { return DataSourceContextHolder.get(); } }AbstractRoutingDataSource的作用是基于查找key路由到对应的数据源，它内部维护了一组目标数据源，并且做了路由key与目标数据源之间的映射，提供基于key查找数据源的方法。
数据源的注解
为了可以方便切换数据源，我们可以写一个注解，注解中包含数据源对应的枚举值，默认是主库，
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.METHOD) @Documented public @interface DataSourceSelector { DynamicDataSourceEnum value() default DynamicDataSourceEnum.MASTER; boolean clear() default true; }aop切换数据源
到这里，aop终于可以现身出场了，这里我们定义一个aop类，对有注解的方法做切换数据源的操作，具体代码如下：
@Slf4j @Aspect @Order(value = 1) @Component public class DataSourceContextAop { @Around("@annotation(com.xjt.proxy.dynamicdatasource.DataSourceSelector)") public Object setDynamicDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { boolean clear = true; try { Method method = this.getMethod(pjp); DataSourceSelector dataSourceImport = method.getAnnotation(DataSourceSelector.class); clear = dataSourceImport.clear(); DataSourceContextHolder.set(dataSourceImport.value().getDataSourceName()); log.info("========数据源切换至：{}", dataSourceImport.value().getDataSourceName()); return pjp.proceed(); } finally { if (clear) { DataSourceContextHolder.clear(); } } } private Method getMethod(JoinPoint pjp) { MethodSignature signature = (MethodSignature)pjp.getSignature(); return signature.getMethod(); } }到这一步，我们的准备配置工作就完成了，下面开始测试效果。
先写好Service文件，包含读取和更新两个方法，
@Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.MASTER) public int update(Long userId) { User user = new User(); user.setUserId(userId); user.setUserName("老薛"); return userMapper.updateByPrimaryKeySelective(user); } @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.SLAVE) public User find(Long userId) { User user = new User(); user.setUserId(userId); return userMapper.selectByPrimaryKey(user); } }根据方法上的注解可以看出，读的方法走从库，更新的方法走主库，更新的对象是userId为1196978513958141952 的数据，
然后我们写个测试类测试下是否能达到效果，
@RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest class UserServiceTest { @Autowired UserService userService; @Test void find() { User user = userService.find(1196978513958141952L); System.out.println("id:" + user.getUserId()); System.out.println("name:" + user.getUserName()); System.out.println("phone:" + user.getUserPhone()); } @Test void update() { Long userId = 1196978513958141952L; userService.update(userId); User user = userService.find(userId); System.out.println(user.getUserName()); } }测试结果：
1、读取方法
2、更新方法
执行之后，比对数据库就可以发现主从库都修改了数据，说明我们的读写分离是成功的。当然，更新方法可以指向从库，这样一来就只会修改到从库的数据，而不会涉及到主库。
到此，相信大家对“如何编写简单的demo实现读写分离”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
