sharding-jdbc读写分离原理详细解析

更新时间：2023年12月15日 10:34:00 作者：那个天真的人

这篇文章主要介绍了sharding-jdbc读写分离原理详细解析,很多时候,为了应付DB的高并发读写,我们会采用读写分离技术,读写分离指的是利用数据库主从技术(把数据复制到多个节点中),分散读多个库以支持高并发的读,需要的朋友可以参考下

前言

很多时候，为了应付DB的高并发读写，我们会采用读写分离技术。读写分离指的是利用数据库主从技术（把数据复制到多个节点中），分散读多个库以支持高并发的读，而写只在master库上。DB的主从技术只负责对数据进行复制和同步，而读写分离技术需要业务应用自身去实现。sharding-jdbc通过简单的开发，可以方便的实现读写分离技术。本篇主要介绍其实现的原理。

sharding-jdbc读写分离特性说明

sharding-jdbc官方对其支持的读写分离技术进行了说明：

支持项 提供了一主多从的读写分离配置，可独立使用，也可配合分库分表使用。同个调用线程，执行多条语句，其中一旦发现有非读操作，后续所有读操作均从主库读取。 Spring命名空间。基于Hint的强制主库路由。

不支持范围 主库和从库的数据同步。主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致。主库双写或多写。

简单说明 sharding-jdbc实现读写分离技术的思路比较简洁，不支持类似主库双写或多写这样的特性，但目前来看，已经可以满足一般的业务需求了。

读写分离实现demo

库和表的设计结构如下：

这里写图片描述

简单的java代码示例：

public final class MasterSlaveMain {
    public static void main(final String[] args) throws SQLException {
        DataSource dataSource = getShardingDataSource();
        printSimpleSelect(dataSource);
    }
    private static void printSimpleSelect(final DataSource dataSource) throws SQLException {
        String sql = "SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.user_id=? AND o.order_id=?";
        try (
                Connection conn = dataSource.getConnection();
                PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql)) {
            preparedStatement.setInt(1, 10);
            preparedStatement.setInt(2, 1001);
            try (ResultSet rs = preparedStatement.executeQuery()) {
                while (rs.next()) {
                    System.out.println(rs.getInt(1));
                    System.out.println(rs.getInt(2));
                    System.out.println(rs.getInt(3));
                }
            }
        }
    }
    private static ShardingDataSource getShardingDataSource() throws SQLException {
        DataSourceRule dataSourceRule = new DataSourceRule(createDataSourceMap());
        TableRule orderTableRule = TableRule.builder("t_order").actualTables(Arrays.asList("t_order_0", "t_order_1")).dataSourceRule(dataSourceRule).build();
        TableRule orderItemTableRule = TableRule.builder("t_order_item").actualTables(Arrays.asList("t_order_item_0", "t_order_item_1")).dataSourceRule(dataSourceRule).build();
        ShardingRule shardingRule = ShardingRule.builder().dataSourceRule(dataSourceRule).tableRules(Arrays.asList(orderTableRule, orderItemTableRule))
                .databaseShardingStrategy(new DatabaseShardingStrategy("user_id", new ModuloDatabaseShardingAlgorithm()))
                .tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("order_id", new ModuloTableShardingAlgorithm())).build();
        return new ShardingDataSource(shardingRule);
    }
    private static Map<String, DataSource> createDataSourceMap() throws SQLException {
        Map<String, DataSource> result = new HashMap<>(2, 1);
        Map<String, DataSource> slaveDataSourceMap1 = new HashMap<>(2, 1);
        slaveDataSourceMap1.put("ds_0_slave_0", createDataSource("ds_0_slave_0"));
        slaveDataSourceMap1.put("ds_0_slave_1", createDataSource("ds_0_slave_1"));
        result.put("ds_0", MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource("ds_0", "ds_0_master", createDataSource("ds_0_master"), slaveDataSourceMap1));
        Map<String, DataSource> slaveDataSourceMap2 = new HashMap<>(2, 1);
        slaveDataSourceMap2.put("ds_1_slave_0", createDataSource("ds_1_slave_0"));
        slaveDataSourceMap2.put("ds_1_slave_1", createDataSource("ds_1_slave_1"));
        result.put("ds_1", MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource("ds_1", "ds_1_master", createDataSource("ds_1_master"), slaveDataSourceMap2));
        return result;
    }
    private static DataSource createDataSource(final String dataSourceName) {
        BasicDataSource result = new BasicDataSource();
        result.setDriverClassName(com.mysql.jdbc.Driver.class.getName());
        result.setUrl(String.format("jdbc:mysql://localhost:3306/%s", dataSourceName));
        result.setUsername("root");
        result.setPassword("123456");
        return result;
    }
}

读写分离实现原理

一般我们是这样来执行sql语句的:

Connection conn = dataSource.getConnection();
PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql);
preparedStatement.executeQuery();

这是利用原生jdbc操作数据库查询语句的一般流程，获取一个连接，然后生成Statement，最后再执行查询。那么sharding-jdbc是在哪一块进行扩展从而实现读写分离的呢？

想一下，想要实现读写分离，必然会涉及到多个底层的Connection，从而构造出不同连接下的Statement语句，而很多第三方软件，如Spring，为了实现事务，调用dataSource.getConnection()之后，在一次请求过程中，可能就不会再次调用getConnection方法了，所以在dataSource.getConnection中做读写扩展是不可取的。为了更好的说明问题，看下面的例子：

Connection conn = getConnection();
PreparedStatement preparedStatement1 = conn.prepareStatement(sql1);
preparedStatement1.executeQuery();
Connection conn2 = getConnection();
PreparedStatement preparedStatement2 = conn2.prepareStatement(sql2);
preparedStatement2.executeUpdate();

一次请求过程中，为了实现事务，一般的做法是当线程第一次调用getConnection方法时，获取一个底层连接，然后存储到ThreadLocal变量中去，下次就直接在ThreadLocal中获取了。为了实现一个事务中，针对一个数据源，既可能获取到主库连接，也可能获取到从库连接，还能够切换，sharding-jdbc在PreparedStatement(实际上为ShardingPreparedStatement)的executeXX层进行了主从库的连接处理。

下图为sharding-jdbc执行的部分流程：

这里写图片描述

sharding-jdbc使用ShardingPreparedStatement来替代PreparedStatement，在执行ShardingPreparedStatement的executeXX方法时，通过路由计算，得到PreparedStatementUnit单元列表，然后执行后合并结果返回，而PreparedStatementUnit只不过封装了原生的PreparedStatement。读写分离最关键的地方在上图标绿色的地方，也就是生成PreparedStatement的地方。

在使用SQLEcecutionUnit转换为PreparedStatement的时候，有一个重要的步骤就是必须先获取Connection，源码如下：

public Connection getConnection(final String dataSourceName, final SQLType sqlType) throws SQLException {
        if (getCachedConnections().containsKey(dataSourceName)) {
            return getCachedConnections().get(dataSourceName);
        }
        DataSource dataSource = shardingContext.getShardingRule().getDataSourceRule().getDataSource(dataSourceName);
        Preconditions.checkState(null != dataSource, "Missing the rule of %s in DataSourceRule", dataSourceName);
        String realDataSourceName;
        if (dataSource instanceof MasterSlaveDataSource) {
            NamedDataSource namedDataSource = ((MasterSlaveDataSource) dataSource).getDataSource(sqlType);
            realDataSourceName = namedDataSource.getName();
            if (getCachedConnections().containsKey(realDataSourceName)) {
                return getCachedConnections().get(realDataSourceName);
            }
            dataSource = namedDataSource.getDataSource();
        } else {
            realDataSourceName = dataSourceName;
        }
        Connection result = dataSource.getConnection();
        getCachedConnections().put(realDataSourceName, result);
        replayMethodsInvocation(result);
        return result;
    }

如果发现数据源对象为MasterSlaveDataSource类型，则会使用如下方式获取真正的数据源：

public NamedDataSource getDataSource(final SQLType sqlType) {
    if (isMasterRoute(sqlType)) {
        DML_FLAG.set(true);
        return new NamedDataSource(masterDataSourceName, masterDataSource);
    }
    String selectedSourceName = masterSlaveLoadBalanceStrategy.getDataSource(name, masterDataSourceName, new ArrayList<>(slaveDataSources.keySet()));
    DataSource selectedSource = selectedSourceName.equals(masterDataSourceName) ? masterDataSource : slaveDataSources.get(selectedSourceName);
    Preconditions.checkNotNull(selectedSource, "");
    return new NamedDataSource(selectedSourceName, selectedSource);
}
private static boolean isMasterRoute(final SQLType sqlType) {
    return SQLType.DQL != sqlType || DML_FLAG.get() || HintManagerHolder.isMasterRouteOnly();
}

有三种情况会认为一定要走主库：

1. 不是查询类型的语句，比如更新字段

2. DML_FLAG变量为true的时候

3. 强制Hint方式走主库

当执行了更新语句的时候，isMasterRoute()==true，这时候，Connection为主库的连接，并且引擎会强制设置DML_FLAG的值为true，这样一个请求后续的所有读操作都会走主库。有些时候，我们想强制走主库，这时候在请求最开始执行Hint操作即可，如下所示：

HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
hintManager.setMasterRouteOnly();

在获取数据源的时候，如果走的是从库，会使用从库负载均衡算法类进行处理，该类的实现比较简单，如下所示：

public final class RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceStrategy implements MasterSlaveLoadBalanceStrategy {
    private static final ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> COUNT_MAP = new ConcurrentHashMap<>();
    @Override
    public String getDataSource(final String name, final String masterDataSourceName, final List<String> slaveDataSourceNames) {
        AtomicInteger count = COUNT_MAP.containsKey(name) ? COUNT_MAP.get(name) : new AtomicInteger(0);
        COUNT_MAP.putIfAbsent(name, count);
        count.compareAndSet(slaveDataSourceNames.size(), 0);
        return slaveDataSourceNames.get(count.getAndIncrement() % slaveDataSourceNames.size());
    }
}

其实就是一个简单的轮循机制进行从库的负载均衡。

总结

sharding-jdbc进行主从读写分离的特性实现比较简洁易懂，对spring这种上层框架而言是无感知的，而且由于它是在路由得到SQLExecutionUtil后再处理的，所以使用了读写分离特性，可以同时使用分库分表。

到此这篇关于sharding-jdbc读写分离原理详细解析的文章就介绍到这了,更多相关sharding-jdbc读写分离内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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