读写分离很难吗？Spring Boot 结合 aop 简单就实现了

入职新公司到现在也有一个月了，完成了手头的工作，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。

前言

入职新公司到现在也有一个月了，完成了手头的工作，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
关于mysql的主从环境部署，可以参考：
https://juejin.im/post/5dd13778e51d453da86c0e6f
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：

<dependencies>  <dependency>   <groupId>com.alibaba</groupId>   <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>   <version>1.1.10</version>  </dependency>  <dependency>   <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>   <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>   <version>1.3.2</version>  </dependency>  <dependency>   <groupId>tk.mybatis</groupId>   <artifactId>mapper-spring-boot-starter</artifactId>   <version>2.1.5</version>  </dependency>  <dependency>   <groupId>mysql</groupId>   <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>   <version>8.0.16</version>  </dependency>  <!-- 动态数据源 所需依赖 ### start-->  <dependency>   <groupId>org.springframework.boot</groupId>   <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>   <scope>provided</scope>  </dependency>  <dependency>   <groupId>org.springframework.boot</groupId>   <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>   <scope>provided</scope>  </dependency>  <!-- 动态数据源 所需依赖 ### end-->  <dependency>   <groupId>org.springframework.boot</groupId>   <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>  </dependency>  <dependency>   <groupId>org.projectlombok</groupId>   <artifactId>lombok</artifactId>   <optional>true</optional>  </dependency>  <dependency>   <groupId>com.alibaba</groupId>   <artifactId>fastjson</artifactId>   <version>1.2.4</version>  </dependency>  <dependency>   <groupId>org.springframework.boot</groupId>   <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>   <scope>test</scope>  </dependency>  <dependency>   <groupId>org.springframework.boot</groupId>   <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>  </dependency> </dependencies>

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: 8001spring: 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

@Getterpublic 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<Object, Object> 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.

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<String> 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)@Documentedpublic @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)@Componentpublic 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。更多springboot文章，查看往期：SpringBoot内容聚合
先写好Service文件，包含读取和更新两个方法，

@Servicepublic class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.SLAVE) public List<User> listUser() {  List<User> 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)@SpringBootTestclass UserServiceTest { @Autowired UserService userService; @Test void listUser() {  List<User> 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最后发一下项目的github地址，有兴趣的同学可以看下：
https://github.com/Taoxj/mysql-proxy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。

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參考：
https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/9712457.html
作者：鄙人薛某
链接：www.juejin.im/post/5ddcd93af265da7dce3271de

原文转载：http://www.shaoqun.com/a/493352.html

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cicpa考试：https://www.ikjzd.com/w/1375

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