多数据源(读写分离)
yudao-spring-boot-starter-mybatis
(opens new window) 技术组件,除了提供 MyBatis 数据库操作,还提供了如下 2 种功能:
- 数据连接池:基于 Alibaba Druid (opens new window) 实现,额外提供监控的能力。
- 多数据源(读写分离):基于 Dynamic Datasource (opens new window) 实现,支持 Druid 连接池,可集成 Seata (opens new window) 实现分布式事务。
# 1. 数据连接池
友情提示:
如果你未学习过 Druid 数据库连接池,可以后续阅读 《芋道 Spring Boot 数据库连接池入门》 (opens new window) 文章。
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# 1.1 Druid 监控配置
在
application-local.yaml
(
opens new window) 配置文件中,通过 spring.datasource.druid
配置项,仅仅设置了
Druid 监控相关的配置项目,具体数据库的设置需要使用 Dynamic Datasource
的配置项。如下图所示:
# 1.2 Druid 监控界面
① 访问后端的 /druid/index.html
路径,例如说本地的 http://127.0.0.1:48080/druid/index.html
地址,可以查看到 Druid
监控界面。如下图所示:
② 访问前端的 [基础设施 -> MySQL 监控] 菜单,也可以查看到 Druid 监控界面。如下图所示:
补充说明:
前端 [基础设施 -> MySQL 监控] 菜单,通过 iframe 内嵌后端的 /druid/index.html
路径。
如果你想自定义地址,可以前往 [基础设置 -> 配置管理] 菜单,设置 key 为 url.druid
配置项。
# 2. 多数据源
友情提示:
如果你未学习过多数据源,可以后续阅读 《芋道 Spring Boot 多数据源(读写分离)入门》 ( opens new window) 文章。
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# 2.1 多数据源配置
在
application-local.yaml
(
opens new window) 配置文件中,通过 spring.datasource.dynamic
配置项,配置了 Master-Slave
主从两个数据源。如下图所示:
# 2.2 数据源切换
# 2.2.1 @Master 注解
在方法上添加
@Master
(
opens new window) 注解,使用名字为 master
的数据源,即使用【主】库,一般适合【写】场景。示例如下图:
由于项目的 spring.datasource.dynamic.primary
为 master
,默认使用【主】库,所以无需手动添加
@Master
注解。
# 2.2.2 @Slave 注解
在方法上添加
@Slave
(
opens new window) 注解,使用名字为 slave
的数据源,即使用【从】库,一般适合【读】场景。示例如下图:
# 2.2.3 @DS 注解
在方法上添加
@DS
(
opens new window)
注解,使用指定名字的数据源,适合多数据源的情况。示例如下图:
# 2.3 分布式事务
在使用 Spring @Transactional
声明的事务中,无法进行数据源的切换,此时有 3
种解决方案:
① 拆分成多个 Spring 事务,每个事务对应一个数据源。如果是【写】场景,可能会存在多数据源的事务不一致的问题。
② 引入 Seata 框架,提供完整的分布式事务的解决方案,可学习 《芋道 Seata 极简入门 》 ( opens new window) 文章。
③ 使用 Dynamic Datasource
提供的
@DSTransactional
(
opens new window) 注解,支持多数据源的切换,不提供绝对可靠的多数据源的事务一致性(强于 ① 弱于
②),可学习
《DSTransactional
实现源码分析 》 (
opens new window) 文章。
# 3. 分库分表
建议采用 ShardingSphere 的子项目 Sharding-JDBC 完成分库分表的功能,可阅读 《芋道 Spring Boot 分库分表入门 》 ( opens new window) 文章,学习如何整合进项目。