读写分离很难吗？springboot结合aop简单就实现了

前言

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前几天终于有时间研究下公司旧项目的代码。在研究代码的过程中，发现项目里用到了Spring Aop来实现数据库的读写分离，本着自己爱学习(我自己都不信...)的性格，决定写个实例工程来实现spring aop读写分离的效果。

环境部署

数据库：MySQL

库数量：2个，一主一从

开始项目

首先，毫无疑问，先开始搭建一个SpringBoot工程，然后在pom文件中引入如下依赖：

 
 com.alibaba
 druid-spring-boot-starter
 1.1.10
 
 
 org.mybatis.spring.boot
 mybatis-spring-boot-starter
 1.3.2
 
 
 tk.mybatis
 mapper-spring-boot-starter
 2.1.5
 
 
 mysql
 mysql-connector-java
 8.0.16
 
 
 
 org.springframework.boot
 spring-boot-starter-jdbc
 provided
 
 
 org.springframework.boot
 spring-boot-starter-aop
 provided
 
 
 
 org.springframework.boot
 spring-boot-starter-web
 
 
 org.projectlombok
 lombok
 true
 
 
 com.alibaba
 fastjson
 1.2.4
 
 
 org.springframework.boot
 spring-boot-starter-test
 test
 
 
 org.springframework.boot
 spring-boot-starter-data-jpa
 
 

目录结构

引入基本的依赖后，整理一下目录结构，完成后的项目骨架大致如下：

建表

创建一张表user，在主库执行sql语句同时在从库生成对应的表数据

DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (
 `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id',
 `user_name` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '用户名称',
 `user_phone` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用户手机',
 `address` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '住址',
 `weight` int(3) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '权重，大者优先',
 `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
 `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
 PRIMARY KEY (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141952', '测试1', '18826334748', '广州市海珠区', '1', '2019-11-20 10:28:51', '2019-11-22 14:28:26');
INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141953', '测试2', '18826274230', '广州市天河区', '2', '2019-11-20 10:29:37', '2019-11-22 14:28:14');
INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141954', '测试3', '18826273900', '广州市天河区', '1', '2019-11-20 10:30:19', '2019-11-22 14:28:30');

主从数据源配置

application.yml，主要信息是主从库的数据源配置

server:
 port: 8001
spring:
 jackson:
 date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss
 time-zone: GMT+8
 datasource:
 type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
 driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
 master:
 url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/user?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
 username: root
 password:
 slave:
 url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3308/user?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
 username: root
 password:
因为有一主一从两个数据源，我们用枚举类来代替，方便我们使用时能对应

@Getter
public enum DynamicDataSourceEnum {
 MASTER("master"),
 SLAVE("slave");
 private String dataSourceName;
 DynamicDataSourceEnum(String dataSourceName) {
 this.dataSourceName = dataSourceName;
 }
}

数据源配置信息类 DataSourceConfig ，这里配置了两个数据源，masterDb和slaveDb

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.xjt.proxy.mapper", sqlSessionTemplateRef = "sqlTemplate")
public class DataSourceConfig {

 // 主库
 @Bean
 @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
 public DataSource masterDb() {
 return DruidDataSourceBuilder.create().build();
 }

 /**
 * 从库
 */
 @Bean
 @ConditionalOnProperty(prefix = "spring.datasource", name = "slave", matchIfMissing = true)
 @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
 public DataSource slaveDb() {
 return DruidDataSourceBuilder.create().build();
 }

 /**
 * 主从动态配置
 */
 @Bean
 public DynamicDataSource dynamicDb(@Qualifier("masterDb") DataSource masterDataSource,
 @Autowired(required = false) @Qualifier("slaveDb") DataSource slaveDataSource) {
 DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
 Map targetDataSources = new HashMap<>();
 targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.MASTER.getDataSourceName(), masterDataSource);
 if (slaveDataSource != null) {
 targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.SLAVE.getDataSourceName(), slaveDataSource);
 }
 dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);
 dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource);
 return dynamicDataSource;
 }
 @Bean
 public SqlSessionFactory sessionFactory(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) throws Exception {
 SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
 bean.setMapperLocations(
 new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath*:mapper/*Mapper.xml"));
 bean.setDataSource(dynamicDataSource);
 return bean.getObject();
 }
 @Bean
 public SqlSessionTemplate sqlTemplate(@Qualifier("sessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
 return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
 }
 @Bean(name = "dataSourceTx")
 public DataSourceTransactionManager dataSourceTx(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) {
 DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = new DataSourceTransactionManager();
 dataSourceTransactionManager.setDataSource(dynamicDataSource);
 return dataSourceTransactionManager;
 }
}

设置路由

设置路由的目的为了方便查找对应的数据源，我们可以用ThreadLocal保存数据源的信息到每个线程中，方便我们需要时获取

public class DataSourceContextHolder {
 private static final ThreadLocal DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT = new ThreadLocal<>();
 public static void set(String datasourceType) {
 DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.set(datasourceType);
 }
 public static String get() {
 return DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.get();
 }
 public static void clear() {
 DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.remove();
 }
}

获取路由

public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
 @Override
 protected Object determineCurrentLookupKey() {
 return DataSourceContextHolder.get();
 }
}

AbstractRoutingDataSource的作用是基于查找key路由到对应的数据源，它内部维护了一组目标数据源，并且做了路由key与目标数据源之间的映射，提供基于key查找数据源的方法。

数据源的注解

为了可以方便切换数据源，我们可以写一个注解，注解中包含数据源对应的枚举值，默认是主库，

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
@Documented
public @interface DataSourceSelector {

 DynamicDataSourceEnum value() default DynamicDataSourceEnum.MASTER;
 boolean clear() default true;
}

aop切换数据源

到这里，aop终于可以现身出场了，这里我们定义一个aop类，对有注解的方法做切换数据源的操作，具体代码如下：

@Slf4j
@Aspect
@Order(value = 1)
@Component
public class DataSourceContextAop {

 @Around("@annotation(com.xjt.proxy.dynamicdatasource.DataSourceSelector)")
 public Object setDynamicDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
 boolean clear = true;
 try {
 Method method = this.getMethod(pjp);
 DataSourceSelector dataSourceImport = method.getAnnotation(DataSourceSelector.class);
 clear = dataSourceImport.clear();
 DataSourceContextHolder.set(dataSourceImport.value().getDataSourceName());
 log.info("========数据源切换至：{}", dataSourceImport.value().getDataSourceName());
 return pjp.proceed();
 } finally {
 if (clear) {
 DataSourceContextHolder.clear();
 }

 }
 }
 private Method getMethod(JoinPoint pjp) {
 MethodSignature signature = (MethodSignature)pjp.getSignature();
 return signature.getMethod();
 }

}

到这一步，我们的准备配置工作就完成了，下面开始测试效果。

先写好Service文件，包含读取和更新两个方法，

@Service
public class UserService {

 @Autowired
 private UserMapper userMapper;

 @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.SLAVE)
 public List listUser() {
 List users = userMapper.selectAll();
 return users;
 }

 @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.MASTER)
 public int update() {
 User user = new User();
 user.setUserId(Long.parseLong("1196978513958141952"));
 user.setUserName("修改后的名字2");
 return userMapper.updateByPrimaryKeySelective(user);
 }

 @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.SLAVE)
 public User find() {
 User user = new User();
 user.setUserId(Long.parseLong("1196978513958141952"));
 return userMapper.selectByPrimaryKey(user);
 }
}

根据方法上的注解可以看出，读的方法走从库，更新的方法走主库，更新的对象是userId为 1196978513958141953 的数据，

然后我们写个测试类测试下是否能达到效果，

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
class UserServiceTest {

 @Autowired
 UserService userService;

 @Test
 void listUser() {
 List users = userService.listUser();
 for (User user : users) {
 System.out.println(user.getUserId());
 System.out.println(user.getUserName());
 System.out.println(user.getUserPhone());
 }
 }
 @Test
 void update() {
 userService.update();
 User user = userService.find();
 System.out.println(user.getUserName());
 }
}

测试结果：

1、读取方法

2、更新方法

执行之后，比对数据库就可以发现主从库都修改了数据，说明我们的读写分离是成功的。当然，更新方法可以指向从库，这样一来就只会修改到从库的数据，而不会涉及到主库。

注意

上面测试的例子虽然比较简单，但也符合常规的读写分离配置。值得说明的是，读写分离的作用是为了缓解写库，也就是主库的压力，但一定要基于数据一致性的原则，就是保证主从库之间的数据一定要一致。 如果一个方法涉及到写的逻辑，那么该方法里所有的数据库操作都要走主库。

假设写的操作执行完后数据有可能还没同步到从库，然后读的操作也开始执行了，如果这个读取的程序走的依然是从库的话，那么就会出现数据不一致的现象了，这是我们不允许的。