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上手sharding-jdbc一步搞定数据库分库分表实践

见解分享

爽歪歪！轻松搞定 Sharding-JDBC 读写分离

引言：

在数据量不断激增的互联网时代，确保数据库的高可用性和可扩展性至关重要。读写分离是一种有效的策略，可通过将读写操作分离到不同的数据库服务器来实现这一目标。Sharding-JDBC 作为一款优秀的数据库分片中间件，也提供了强大的读写分离功能。

配置步骤：

Sharding-JDBC 的读写分离配置非常简单，仅需在 sharding-jdbc.yml 配置文件中添加以下内容：

# 数据源配置
dataSources:
  ds_master:
    dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_master
    username: root
    password: 123456
  ds_slave0:
    dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_slave0
    username: root
    password: 123456
  ds_slave1:
    dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds_slave1
    username: root
    password: 123456

# 读写分离配置
readwrite-splitting:
  write-data-source-name: ds_master
  read-data-source-names: ds_slave0, ds_slave1

代码示例：

配置完成后，你就可以在代码中使用 Sharding-JDBC 提供的 DataSource 对象了。以下是示例代码：

import io.shardingjdbc.core.api.ShardingDataSourceFactory;

// ...

// 创建Sharding-JDBC的数据源对象
DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceConfig);

// 使用数据源对象创建JdbcTemplate
JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource);

// ...

避免主从延迟的坑：

在某些场景下，为了避免主从延迟带来的问题，你可能需要强制某些 SQL 走写库查询。Sharding-JDBC 也提供了这种功能，只需在 SQL 语句中添加 /* write_only */ 注释即可。

-- 强制走写库查询
SELECT * FROM table_name /* write_only */ WHERE id = 1;

总结：

Sharding-JDBC 的读写分离功能，可以帮助你轻松实现数据库的高可用性和可扩展性。配置简单，使用方便，还有强大的强制走写库功能，让你无后顾之忧地应对各种数据场景。

常见问题解答：

  • Q1：读写分离后，为什么读写库的数据不一致？

    • A1：确保你的主从库已经正确配置了主从复制。

  • Q2：如何判断读写分离是否生效？

    • A2：可以通过在读写库执行不同的操作，然后查询两边的结果来判断。

  • Q3：Sharding-JDBC 支持哪些数据库的读写分离？

    • A3：Sharding-JDBC 支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等主流数据库。

  • Q4：读写分离对性能有什么影响？

    • A4：读写分离通常会提高读性能，因为读操作会走从库；但可能会稍微降低写性能，因为写操作需要同步到主库。

  • Q5：如何监控读写分离的状态？

    • A5：Sharding-JDBC 提供了监控模块，你可以通过它来查看读写分离的实时状态。