面试官:你项目是如何实现读写分离的?

读写分离(Read-Write Splitting)是一种常见的数据库架构优化策略,通过将数据库的读操作(查询)和写操作(插入、更新、删除)分离到不同的数据库实例上,从而提高系统的性能、可扩展性和高可用性

在项目中实现读写分离目前主流的实现技术是通过 Apache ShardingSphere 来实现数据库的读写分离的。

从 Apache ShardingSphere 官网也可以看出读写分离是其提供的主要功能之一:

ShardingSphere 官网地址:shardingsphere.apache.org/document/cu...

通过 ShardingSphere 可以轻松实现 MySQL 数据库的读写分离,以下是基于最新 ShardingSphere 5.x 版本的实现步骤和关键代码:

1.核心实现原理

ShardingSphere 通过 JDBC 驱动层透明代理实现读写分离,其核心逻辑为:

  1. SQL 路由:根据 SQL 类型(SELECT/WRITE)自动路由到主库或从库。
  2. 负载均衡:支持轮询、随机权重等算法分配读请求到多个从库。
  3. 主从同步:依赖 MySQL 原生主从复制机制保障数据一致性。

2.具体实现步骤

步骤 1:搭建MySQL主从复制(前置条件)

sql 复制代码
-- 主库配置(my.cnf)
server-id=1
log-bin=mysql-bin
binlog-format=ROW

-- 从库配置(my.cnf)
server-id=2
relay-log=relay-bin
read-only=1

-- 主库创建复制账号
CREATE USER 'repl'@'%' IDENTIFIED BY 'P@ssw0rd';
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'repl'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;

-- 从库配置主库连接
CHANGE MASTER TO 
  MASTER_HOST='master_ip',
  MASTER_USER='repl',
  MASTER_PASSWORD='P@ssw0rd',
  MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',
  MASTER_LOG_POS=592;
START SLAVE;

步骤 2:SpringBoot项目集成ShardingSphere-JDBC

1.添加 Maven 依赖

在 pom.xml 中添加 ShardingSphere 和数据库连接池的依赖:

xml 复制代码
<dependency>
  <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
  <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.mysql</groupId>
  <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
</dependency>

2.配置 application.yml

在 application.yml 中配置数据源和读写分离规则:

yaml 复制代码
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: master,slave0
      # 主库配置
      master:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://master_ip:3306/db?useSSL=false
        username: root
        password: Master@123
      # 从库配置  
      slave0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://slave_ip:3306/db?useSSL=false
        username: root
        password: Slave@123
      # 从库2配置  
      slave1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://slave_ip:3306/db?useSSL=false
        username: root
        password: Slave@123
    rules:
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          readwrite_ds:
            type: Static
            props:
              write-data-source-name: master
              read-data-source-names: 
                - slave0
                - slave1
            load-balancer-name: round_robin
        load-balancers:
          round_robin:
            type: ROUND_ROBIN # 轮询
    props:
      sql-show: true  # 显示实际路由的SQL

配置说明

  • 数据源配置
    • master:主库数据源,用于写操作。
    • slave0 和 slave1:从库数据源,用于读操作。
  • 读写分离规则
    • write-data-source-name:指定写操作的数据源。
    • read-data-source-names:指定读操作的数据源列表。
    • load-balancer-name:指定读操作的负载均衡算法。
  • 负载均衡算法
    • ROUND_ROBIN:轮询算法,读请求会在 slave0 和 slave1 之间轮询。
    • 其他可选算法:RANDOM(随机)、WEIGHT(权重)等。

3.验证读写分离

1.写操作测试

java 复制代码
public void createUser(User user) {
userMapper.insert(user); // INSERT 语句自动路由到master
}

2.读操作测试

java 复制代码
public List<User> listUsers() {
    return userMapper.selectList(null); // SELECT 语句路由到slave0
}

3.查看执行日志

控制台会输出类似日志:

plain 复制代码
Actual SQL: master ::: INSERT INTO user (...)
Actual SQL: slave0 ::: SELECT * FROM user

3.高级配置(可选)

  1. 强制主库读通过 Hint 强制路由到主库:
java 复制代码
HintManager.getInstance().setPrimaryRouteOnly();
  1. 故障转移配置心跳检测实现从库故障自动剔除:
yaml 复制代码
spring:
  shardingsphere:
    rules:
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          readwrite_ds:
            type: Dynamic
            props:
              auto-aware-data-source-name: readwrite_ds
              health-check-enabled: true
              health-check-max-retry-count: 3
              health-check-retry-interval: 5000

注意事项

主从延迟问题:异步复制场景下,刚写入的数据可能无法立即从从库读取,可通过 HintManager 强制读主库临时解决。

4.优缺点分析

  1. 优点分析
    1. 提升性能:写操作通常对性能要求较高,而读操作可以通过从库分担压力,避免主库因高并发查询而过载。从库可以进行水平扩展(增加更多从库实例),进一步提升系统的读取能力。
    2. 提高可用性:主库和从库可以部署在不同的服务器或机房,增加系统的容错性。即使某个从库出现故障,其他从库仍然可以继续提供读服务。
    3. 优化资源利用:主库可以专注于处理写操作,从库可以优化查询性能(如添加更多的索引、缓存等)。
  2. 缺点分析
    1. 数据一致性延迟:由于从库的数据是通过主库同步而来,可能存在一定的延迟(秒级或更长),导致读操作可能读取到旧数据。
    2. 复杂性增加:需要管理主从复制的配置和同步机制。需要处理主从切换、故障转移等复杂情况。
    3. 成本增加:需要额外的硬件资源来部署从库。需要额外的运维成本来维护主从架构。

5.应用场景

读写分离适用于以下场景:

  • 读操作远多于写操作系统:如电商系统、社交平台等,读操作远多于写操作。
  • 需要高可用性:通过主从架构提高系统的容错能力。

小结

读写分离是一种常见的数据库架构优化策略,通过将数据库的读操作和写操作分离,提高了系统的性能、可扩展性和高可用性。读写分离主流的实现技术是 Apache ShardingSphere,通过添加依赖,配置读写分离规则的方式就可以轻松的实现读写分离。

本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site,其中包含的内容有:场景题、并发编程、MySQL、Redis、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、JVM、设计模式、消息队列等模块。

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