碼農(nóng)在囧途

最近這段時(shí)間來(lái)經(jīng)歷了太多東西，無(wú)論是個(gè)人的壓力還是個(gè)人和團(tuán)隊(duì)失誤所帶來(lái)的損失，都太多，被罵了很多，也被檢討，甚至一些不方便說(shuō)的東西都經(jīng)歷了，不過(guò)還好，一切都得到了解決，無(wú)論好壞，這對(duì)于個(gè)人來(lái)說(shuō)也是一種成長(zhǎng)吧，事后自己也做了一些深刻的檢討，總結(jié)為一句話“挫敗使你難受，使你睡不著覺(jué)，使你痛苦，不過(guò)最后一定會(huì)使你變得成熟，變得認(rèn)真，變得負(fù)責(zé)”，每次面臨挫敗，我都會(huì)告訴自己，這不算什么，十年之后，你回過(guò)頭來(lái)看待這件事的時(shí)候，你一定會(huì)覺(jué)得，這算什么屁事。

背景

在現(xiàn)在這個(gè)數(shù)據(jù)量與日俱增的時(shí)代，傳統(tǒng)的單表，單庫(kù)已經(jīng)無(wú)法滿足我們的需求，可能早期數(shù)據(jù)量不是很大，CRUD都集中在一個(gè)庫(kù)中，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量 到達(dá)一定的規(guī)模的時(shí)候，使用單庫(kù)可能就無(wú)法滿足需求了，在實(shí)際場(chǎng)景中，讀的頻率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于寫的，所以我們一般會(huì)做讀寫分離，主庫(kù)一般用于寫，而從庫(kù) 用于讀，而主從分離有好幾種模式。

一主多從

一主多從是只有一臺(tái)主機(jī)用于寫操作，多臺(tái)從機(jī)用于讀操作，一主多從是存在風(fēng)險(xiǎn)的，當(dāng)主機(jī)宕機(jī)后，那么寫服務(wù)就會(huì)癱瘓，本文我們主要說(shuō)的是ShardingSphere讀寫分離， 而目前ShardingSphere只支持單主庫(kù)，所以如果要保證業(yè)務(wù)的高可用，那么目前ShardingSphere不是很好的選擇，不過(guò)希望ShardingSphere后面支持多主機(jī)模式。

多主多從

從上面的一主多從我們看出了它的弊端，所以為了保證高可用，我們可能需要多個(gè)主機(jī)用于寫操作，這樣當(dāng)某個(gè)主機(jī)宕機(jī)，其他主機(jī)還能繼續(xù)工作，ShardingSphere只支持 單主機(jī)。

ShardingSphere只需要簡(jiǎn)單的配置就能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫的分離，我們甚至感知不到是在操作多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，極大的簡(jiǎn)化了我們的開發(fā)，但是ShardingSphere 不支持多主庫(kù)，也無(wú)法進(jìn)行主從數(shù)據(jù)庫(kù)的同步。

ShardingSphere整合SpringBoot項(xiàng)目進(jìn)行主從分離

ShardingSphere和SpringBoot能夠很簡(jiǎn)單的進(jìn)行組合，只需要簡(jiǎn)單的配置，ShardingSphere能夠和主流的ORM框架進(jìn)行整合，ShardingSphere會(huì) 從ORM框架中解析出SQL語(yǔ)句，判斷是讀操作還是寫操作，如果是讀操作，則會(huì)落到主庫(kù)上，如果是讀操作，那么ShardingSphere會(huì)使用對(duì)應(yīng)的負(fù)載均衡算法負(fù)載到 對(duì)應(yīng)的從庫(kù)上面。

maven引入ShardingSphere starter

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.1.2</version>
</dependency>

yml文件配置

names為數(shù)據(jù)庫(kù)名稱字符串，然后需要一個(gè)一個(gè)的進(jìn)行配置JDBC連接，對(duì)于讀寫分離，我們需要關(guān)注rules下面的readwrite-splitting 通過(guò)load-balancers配置負(fù)載均衡策略，data-sources配置對(duì)應(yīng)的讀寫庫(kù)，目前ShardingSphere只支持單主庫(kù)，多從庫(kù)，如下我們寫 庫(kù)使用write-data-source-name，庫(kù)為db1，讀庫(kù)使用read-data-source-names，庫(kù)db2,db3,db4。

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: db1,db2,db3,db4
      db1:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: qwer123@
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        maximumPoolSize: 10
      db2:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db2?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: qwer123@
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        maximumPoolSize: 10
      db3:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db3?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: qwer123@
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        maximumPoolSize: 10
      db4:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db4?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: qwer123@
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        maximumPoolSize: 10
    rules:
      sharding:
      readwrite-splitting:
        load-balancers:
          round_robin:
            type: ROUND_ROBIN
        data-sources:
          read_write_db:
            type: Static
            props:
              write-data-source-name: db1
              read-data-source-names: db2,db3,db4
            load-balancer-name: round_robin
    props:
      sql-show: true

測(cè)試寫操作。

因?yàn)閷懖僮髋渲玫臄?shù)據(jù)庫(kù)是db1，所以所有寫操作都應(yīng)該進(jìn)入db1，如下圖所示，解析出來(lái)的ShardingSphere-SQL中顯示的都是db1。

測(cè)試讀操作

讀操作配置的數(shù)據(jù)庫(kù)是db2,db3,db4，配置的負(fù)載均衡算法是ROUND_ROBIN(輪詢算法)，所以查詢請(qǐng)求會(huì)在三個(gè)庫(kù)順序查詢。

ShardingSphere負(fù)載均衡算法

因?yàn)閺膸?kù)有多個(gè)，所以我們需要根據(jù)一定的策略將請(qǐng)求分發(fā)到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)上，防止單節(jié)點(diǎn)的壓力過(guò)大或者空閑，ShardingSphere內(nèi)置了多種負(fù)載均衡算法，如果我們想實(shí)現(xiàn)自己的 算法，那么可以實(shí)現(xiàn)ReadQueryLoadBalanceAlgorithm接口，下面我們列舉幾種來(lái)看下。

ROUND_ROBIN 輪詢算法

配置負(fù)載均衡算法為輪詢算法，那么所有請(qǐng)求都會(huì)均勻的分發(fā)到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，這樣，每臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)所承受的壓力都是一樣的，輪詢算法對(duì)應(yīng)的實(shí)現(xiàn)類是RoundRobinReplicaLoadBalanceAlgorithm。

public final class RoundRobinReplicaLoadBalanceAlgorithm implements ReadQueryLoadBalanceAlgorithm {
    private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
    @Getter
    private Properties props;
    @Override
    public void init(final Properties props) {
        this.props = props;
    }
    @Override
    public String getDataSource(final String name, final String writeDataSourceName, final List<String> readDataSourceNames) {
        if (TransactionHolder.isTransaction()) {
            return writeDataSourceName;
        }
        return readDataSourceNames.get(Math.abs(count.getAndIncrement()) % readDataSourceNames.size());
    }
    @Override
    public String getType() {
        return "ROUND_ROBIN";
    }
    @Override
    public boolean isDefault() {
        return true;
    }
}

RANDOM 隨機(jī)算法

如果使用隨機(jī)算法，那么請(qǐng)求過(guò)來(lái)以后就會(huì)隨機(jī)的分發(fā)到其中的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上面，使用隨機(jī)算法可能會(huì)導(dǎo)致請(qǐng)求的分發(fā)不均勻，可能某一臺(tái) 接受到了大量的請(qǐng)求，某一臺(tái)接受到的請(qǐng)求相對(duì)來(lái)說(shuō)較少。

WEIGHT 基于權(quán)重的算法

基于權(quán)重的算法需要做相應(yīng)的配置，我們可以將某一臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的權(quán)重加大，某一臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的權(quán)重減小，這樣，權(quán)重大的數(shù)據(jù)庫(kù) 就會(huì)接收到更多的請(qǐng)求，權(quán)重小的接收到的請(qǐng)求就會(huì)比較少。

在ShardingSphere中自定義負(fù)載均衡算法

ShardingSphere中使用了大量的SPI，所以我們開發(fā)者可以自由的實(shí)現(xiàn)自己的規(guī)則，然后無(wú)縫的切換到自己的規(guī)則，我們可以實(shí)現(xiàn)自己的一套負(fù)載均衡算法，其實(shí)ShardingSphere內(nèi)置的集中負(fù)載均衡算法完全能滿足數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載均衡，只不過(guò)為了更加深入的學(xué)習(xí)ShardingSphere，所以我們很有必要自己簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)一下。

下面我們簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)一下，我們就不去實(shí)現(xiàn)一些復(fù)雜的了，為了演示，我們將所有請(qǐng)求全部都負(fù)載到db2。

定義SPI

我們從ShardingSphere的讀寫分離模塊shardingspere-readwrite-spliltting-core中的META-INF/services下面看到了負(fù)載均衡的SPI。

org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.algorithm.loadbalance.RoundRobinReplicaLoadBalanceAlgorithm
org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.algorithm.loadbalance.RandomReplicaLoadBalanceAlgorithm
org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.algorithm.loadbalance.WeightReplicaLoadBalanceAlgorithm
org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.algorithm.loadbalance.FixedPrimaryLoadBalanceAlgorithm
org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.algorithm.loadbalance.FixedReplicaRandomLoadBalanceAlgorithm
org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.algorithm.loadbalance.FixedReplicaRoundRobinLoadBalanceAlgorithm
org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.algorithm.loadbalance.FixedReplicaWeightLoadBalanceAlgorithm
org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.algorithm.loadbalance.TransactionRandomReplicaLoadBalanceAlgorithm
org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.algorithm.loadbalance.TransactionRoundRobinReplicaLoadBalanceAlgorithm
org.apache.shardingsphere.readwritesplitting.algorithm.loadbalance.TransactionWeightReplicaLoadBalanceAlgorithm

為了實(shí)現(xiàn)自己的負(fù)載均衡算法，我們需要在自己的模塊中定義SPI，如下，在自己項(xiàng)目的META-INF/services目錄下編寫負(fù)載均衡SPI接口，里面內(nèi)容為我們自定義的負(fù)載均衡算法的類文件的位置。

編寫負(fù)載均衡算法核心代碼

自定義負(fù)載均衡算法需要實(shí)現(xiàn)ReadQueryLoadBalanceAlgorithm接口，里面核心的兩個(gè)方法是getDataSource和getType，getDataSource是算法的邏輯實(shí)現(xiàn)部分，其目的是選出一個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，此方法會(huì)傳入readDataSourceNames，它是讀庫(kù)的集合，我們此處直接返回db2，那么會(huì)一直讀db2，getType是返回負(fù)載均衡算法的名稱。

/**
 * 功能說(shuō)明： 自定義負(fù)載均衡算法
 * <p>
 * Original @Author: steakliu-劉牌, 2022-07-20  18:05
 * <p>
 * Copyright (C)2020-2022  steakliu All rights reserved.
 */
public class CustomReplicaLoadBalanceAlgorithm implements ReadQueryLoadBalanceAlgorithm {
    @Getter
    private Properties props;
    @Override
    public String getDataSource(final String name, final String writeDataSourceName, final List<String> readDataSourceNames) {
        return "db2";
    }
    @Override
    public String getType() {
        return "CUSTOM";
    }
    @Override
    public void init(Properties props) {
        this.props = props;
    }
    @Override
    public boolean isDefault() {
        return false;
    }
}

在yml中使用自己實(shí)現(xiàn)的負(fù)載均衡算法

rules:
  sharding:
  readwrite-splitting:
    load-balancers:
      custom:
        type: CUSTOM
    data-sources:
      read_write_db:
        type: Static
        props:
          write-data-source-name: db1
          read-data-source-names: db2,db3,db4
        load-balancer-name: custom

發(fā)起大量的查詢操作

從日志輸出來(lái)看，所有的請(qǐng)求全部落在了db2上面，于是證明我們自定義的負(fù)載均衡算法成功了。

讀寫分離的中間件其實(shí)有很多，ShardingSphere旨在構(gòu)建異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)上層的標(biāo)準(zhǔn)和生態(tài)，使用它我們基本上能解決數(shù)據(jù)庫(kù)中的大部分問(wèn)題，但是ShardingSphere也并不是萬(wàn)能的，還有一些東西沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，我們期待ShardingSphere能夠?qū)崿F(xiàn)更多強(qiáng)大，好用的功能。

關(guān)于ShardingSphere讀寫分離的分享，我們今天就先說(shuō)到這里，后面我們會(huì)繼續(xù)探索ShardingSphere的更多強(qiáng)大的功能，比如數(shù)據(jù)分片，高可用，數(shù)據(jù)加密，影子庫(kù)等，今天的分享就到這里，更多關(guān)于ShardingSphere讀寫分離的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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