ShardingSphere數據庫讀寫分離算法及測試示例詳解
碼農在囧途
最近這段時間來經歷了太多東西,無論是個人的壓力還是個人和團隊失誤所帶來的損失,都太多,被罵了很多,也被檢討,甚至一些不方便說的東西都經歷了,不過還好,一切都得到了解決,無論好壞,這對于個人來說也是一種成長吧,事后自己也做了一些深刻的檢討,總結為一句話“挫敗使你難受,使你睡不著覺,使你痛苦,不過最后一定會使你變得成熟,變得認真,變得負責”,每次面臨挫敗,我都會告訴自己,這不算什么,十年之后,你回過頭來看待這件事的時候,你一定會覺得,這算什么屁事。
背景
在現在這個數據量與日俱增的時代,傳統(tǒng)的單表,單庫已經無法滿足我們的需求,可能早期數據量不是很大,CRUD都集中在一個庫中,但是當數據量 到達一定的規(guī)模的時候,使用單庫可能就無法滿足需求了,在實際場景中,讀的頻率是遠遠大于寫的,所以我們一般會做讀寫分離,主庫一般用于寫,而從庫 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主機用于寫操作,多臺從機用于讀操作,一主多從是存在風險的,當主機宕機后,那么寫服務就會癱瘓,本文我們主要說的是ShardingSphere讀寫分離, 而目前ShardingSphere只支持單主庫,所以如果要保證業(yè)務的高可用,那么目前ShardingSphere不是很好的選擇,不過希望ShardingSphere后面支持多主機模式。
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,我們可能需要多個主機用于寫操作,這樣當某個主機宕機,其他主機還能繼續(xù)工作,ShardingSphere只支持 單主機。
ShardingSphere只需要簡單的配置就能實現數據庫的讀寫的分離,我們甚至感知不到是在操作多個數據庫,極大的簡化了我們的開發(fā),但是ShardingSphere 不支持多主庫,也無法進行主從數據庫的同步。
ShardingSphere整合SpringBoot項目進行主從分離
ShardingSphere和SpringBoot能夠很簡單的進行組合,只需要簡單的配置,ShardingSphere能夠和主流的ORM框架進行整合,ShardingSphere會 從ORM框架中解析出SQL語句,判斷是讀操作還是寫操作,如果是讀操作,則會落到主庫上,如果是讀操作,那么ShardingSphere會使用對應的負載均衡算法負載到 對應的從庫上面。
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為數據庫名稱字符串,然后需要一個一個的進行配置JDBC連接,對于讀寫分離,我們需要關注rules下面的readwrite-splitting 通過load-balancers配置負載均衡策略,data-sources配置對應的讀寫庫,目前ShardingSphere只支持單主庫,多從庫,如下我們寫 庫使用write-data-source-name,庫為db1,讀庫使用read-data-source-names,庫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
測試寫操作。
因為寫操作配置的數據庫是db1,所以所有寫操作都應該進入db1,如下圖所示,解析出來的ShardingSphere-SQL中顯示的都是db1。

測試讀操作
讀操作配置的數據庫是db2,db3,db4,配置的負載均衡算法是ROUND_ROBIN(輪詢算法),所以查詢請求會在三個庫順序查詢。

ShardingSphere負載均衡算法
因為從庫有多個,所以我們需要根據一定的策略將請求分發(fā)到不同的數據庫上,防止單節(jié)點的壓力過大或者空閑,ShardingSphere內置了多種負載均衡算法,如果我們想實現自己的 算法,那么可以實現ReadQueryLoadBalanceAlgorithm接口,下面我們列舉幾種來看下。
ROUND_ROBIN 輪詢算法
配置負載均衡算法為輪詢算法,那么所有請求都會均勻的分發(fā)到對應的數據庫,這樣,每臺數據庫所承受的壓力都是一樣的,輪詢算法對應的實現類是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 隨機算法
如果使用隨機算法,那么請求過來以后就會隨機的分發(fā)到其中的一個數據庫上面,使用隨機算法可能會導致請求的分發(fā)不均勻,可能某一臺 接受到了大量的請求,某一臺接受到的請求相對來說較少。
WEIGHT 基于權重的算法
基于權重的算法需要做相應的配置,我們可以將某一臺數據庫的權重加大,某一臺數據庫的權重減小,這樣,權重大的數據庫 就會接收到更多的請求,權重小的接收到的請求就會比較少。
在ShardingSphere中自定義負載均衡算法
ShardingSphere中使用了大量的SPI,所以我們開發(fā)者可以自由的實現自己的規(guī)則,然后無縫的切換到自己的規(guī)則,我們可以實現自己的一套負載均衡算法,其實ShardingSphere內置的集中負載均衡算法完全能滿足數據庫負載均衡,只不過為了更加深入的學習ShardingSphere,所以我們很有必要自己簡單的實現一下。
下面我們簡單的實現一下,我們就不去實現一些復雜的了,為了演示,我們將所有請求全部都負載到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
為了實現自己的負載均衡算法,我們需要在自己的模塊中定義SPI,如下,在自己項目的META-INF/services目錄下編寫負載均衡SPI接口,里面內容為我們自定義的負載均衡算法的類文件的位置。

編寫負載均衡算法核心代碼
自定義負載均衡算法需要實現ReadQueryLoadBalanceAlgorithm接口,里面核心的兩個方法是getDataSource和getType,getDataSource是算法的邏輯實現部分,其目的是選出一個目標數據庫,此方法會傳入readDataSourceNames,它是讀庫的集合,我們此處直接返回db2,那么會一直讀db2,getType是返回負載均衡算法的名稱。
/**
* 功能說明: 自定義負載均衡算法
* <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中使用自己實現的負載均衡算法
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
從日志輸出來看,所有的請求全部落在了db2上面,于是證明我們自定義的負載均衡算法成功了。

讀寫分離的中間件其實有很多,ShardingSphere旨在構建異構數據庫上層的標準和生態(tài),使用它我們基本上能解決數據庫中的大部分問題,但是ShardingSphere也并不是萬能的,還有一些東西沒有實現,我們期待ShardingSphere能夠實現更多強大,好用的功能。
關于ShardingSphere讀寫分離的分享,我們今天就先說到這里,后面我們會繼續(xù)探索ShardingSphere的更多強大的功能,比如數據分片,高可用,數據加密,影子庫等,今天的分享就到這里,更多關于ShardingSphere讀寫分離的資料請關注腳本之家其它相關文章!
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