溯源设备 发表于 2025-2-26 14:44:49

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。
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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:
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ShardingSphere 官网地址:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/readwrite-splitting/
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:

[*]SQL 路由:根据 SQL 类型(SELECT/WRITE)自动路由到主库或从库。
[*]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。
[*]主从同步:依赖 MySQL 原生主从复制机制保障数据一致性。
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2.具体实现步骤

步骤 1:搭建MySQL主从复制(前置条件)

-- 主库配置(my.cnf)server-id=1log-bin=mysql-binbinlog-format=ROW-- 从库配置(my.cnf)server-id=2relay-log=relay-binread-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:
<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:
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
public void createUser(User user) {userMapper.insert(user); // INSERT 语句自动路由到master}2.读操作测试
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:
Actual SQL: master ::: INSERT INTO user (...)Actual SQL: slave0 ::: SELECT * FROM user3.高级配置(可选)


[*]强制主库读通过 Hint 强制路由到主库:
HintManager.getInstance().setPrimaryRouteOnly();
[*]故障转移配置心跳检测实现从库故障自动剔除:
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


[*]优点分析:
[*]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。
[*]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。
[*]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)。

[*]缺点分析:
[*]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。
[*]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。
[*]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。
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