【死磕Sharding-jdbc】---读写分离
读写分离支持项
- 提供了一主多从的读写分离配置，可独立使用，也可配合分库分表使用。
- 同一线程且同一数据库连接内，如有写入操作，以后的读操作均从主库读取，用于保证数据一致性。
- Spring命名空间。
- 基于Hint的强制主库路由。
读写分离不支持范围
- 主库和从库的数据同步。
- 主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致。
- 主库双写或多写。
读写分离支持项和不支持范围摘自sharding-jdbc使用指南☞读写分离
源码分析
先执行 sharding-jdbc-example-config-spring-masterslave模块中的的SQL脚本 all_schema.sql，这里有读写分离测试的需要的数据库、表以及数据；
- 两个主数据库
dbtbl_0_master和dbtbl_1_master； - 数据库
dbtbl_0_master有两个从库dbtbl_0_slave_0和dbtbl_0_slave_1，这个集群体系命名为dbtbl_0； - 数据库
dbtbl_1_master有两个从库dbtbl_1_slave_0和dbtbl_1_slave_1，这个集群体系命名为dbtbl_1；
以 SpringNamespaceWithMasterSlaveMain.java为入口，分析读写分离是如何实现的：
router()路由时，会尝试读写分离：
Collection<PreparedStatement> preparedStatements;if (SQLType.DDL == sqlType) { // 路由这里生成PreparedStatement时会选主从(如果是主从的话) preparedStatements = generatePreparedStatementForDDL(each);} else { // 路由这里生成PreparedStatement时会选主从(如果是主从的话) preparedStatements = Collections.singletonList(generatePreparedStatement(each));}routedStatements.addAll(preparedStatements);``` ```private PreparedStatement generatePreparedStatement(final SQLExecutionUnit sqlExecutionUnit) throws SQLException { // 先获取connection数据库连接，然后得到PreparedStatement，获取conntection时就会尝试选主从(如果有主从的话) Connection connection = getConnection().getConnection(sqlExecutionUnit.getDataSource(), routeResult.getSqlStatement().getType()); return connection.prepareStatement(... ...); }``````// 数据源名称与数据库连接关系缓存，例如：{dbtbl_0_master:Connection实例; dbtbl_1_master:Connection实例; dbtbl_0_slave_0:Connection实例; dbtbl_0_slave_1:Connection实例; dbtbl_1_slave_0:Connection实例; dbtbl_1_slave_1:Connection实例}private final Map<String, Connection> cachedConnections = new HashMap<>();/** * 根据数据源名称得到数据库连接 */public Connection getConnection(final String dataSourceName, final SQLType sqlType) throws SQLException { // 首先尝试从local cache（map类型）中获取，如果已经本地缓存，那么直接从本地缓存中获取 if (getCachedConnections().containsKey(dataSourceName)) { return getCachedConnections().get(dataSourceName); } DataSource dataSource = shardingContext.getShardingRule().getDataSourceRule().getDataSource(dataSourceName); Preconditions.checkState(null != dataSource, "Missing the rule of %s in DataSourceRule", dataSourceName); String realDataSourceName; // 如果是主从数据库的话（例如xml中配置<rdb:master-slave-data-source id="dbtbl_0" ...>，那么dbtbl_0就是主从数据源） if (dataSource instanceof MasterSlaveDataSource) { // 见后面的"主从数据源中根据负载均衡策略获取数据源"的分析 NamedDataSource namedDataSource = ((MasterSlaveDataSource) dataSource).getDataSource(sqlType); realDataSourceName = namedDataSource.getName(); // 如果主从数据库元选出的数据源名称（例如：dbtbl_1_slave_0）与数据库连接已经被缓存，那么从缓存中取出数据库连接 if (getCachedConnections().containsKey(realDataSourceName)) { return getCachedConnections().get(realDataSourceName); } dataSource = namedDataSource.getDataSource(); } else { realDataSourceName = dataSourceName; } Connection result = dataSource.getConnection(); // 把数据源名称与数据库连接实例缓存起来 getCachedConnections().put(realDataSourceName, result); replayMethodsInvocation(result); return result;}主从数据源中根据负载均衡策略获取数据源核心源码--MasterSlaveDataSource.java：
// 主数据源, 例如dbtbl_0_master对应的数据源@Getterprivate final DataSource masterDataSource;// 主数据源下所有的从数据源，例如{dbtbl_0_slave_0:DataSource实例; dbtbl_0_slave_1:DataSource实例}@Getterprivate final Map<String, DataSource> slaveDataSources;public NamedDataSource getDataSource(final SQLType sqlType) { if (isMasterRoute(sqlType)) { DML_FLAG.set(true); // 如果符合主路由规则，那么直接返回主路由（不需要根据负载均衡策略选择数据源） return new NamedDataSource(masterDataSourceName, masterDataSource); } // 负载均衡策略选择数据源名称[后面会分析] String selectedSourceName = masterSlaveLoadBalanceStrategy.getDataSource(name, masterDataSourceName, new ArrayList<>(slaveDataSources.keySet())); DataSource selectedSource = selectedSourceName.equals(masterDataSourceName) ? masterDataSource : slaveDataSources.get(selectedSourceName); Preconditions.checkNotNull(selectedSource, ""); return new NamedDataSource(selectedSourceName, selectedSource);}// 主路由逻辑private boolean isMasterRoute(final SQLType sqlType) { return SQLType.DQL != sqlType || DML_FLAG.get() || HintManagerHolder.isMasterRouteOnly();}主路由逻辑如下：
- 非查询SQL（SQLType.DQL != sqlType）
- 当前数据源在当前线程访问过主库（数据源访问过主库就会通过ThreadLocal将DMLFLAG置为true，从而路由主库）（DMLFLAG.get()）
- HintManagerHolder方式设置了主路由规则（HintManagerHolder.isMasterRouteOnly()）
当前线程访问过主库后，后面的操作全部切主，是为了防止主从同步数据延迟导致写操作后，读不到最新的数据？我想应该是这样的^^
主从负载均衡分析
从对 MasterSlaveDataSource.java的分析可知，如果不符合强制主路由规则，那么会根据负载均衡策略选多个slave中选取一个slave；MasterSlaveLoadBalanceStrategy接口有两个实现类：RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceStrategy和RandomMasterSlaveLoadBalanceStrategy，简单分析其实现；
轮询策略
轮询方式的实现类为RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceStrategy，核心源码如下：
public final class RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceStrategy implements MasterSlaveLoadBalanceStrategy { private static final ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> COUNT_MAP = new ConcurrentHashMap<>(); @Override public String getDataSource(final String name, final String masterDataSourceName, final List<String> slaveDataSourceNames) { // 每个集群体系都有自己的计数器，例如dbtbl_0集群，dbtbl_1集群；如果COUNT_MAP中还没有这个集群体系，需要先初始化； AtomicInteger count = COUNT_MAP.containsKey(name) ? COUNT_MAP.get(name) : new AtomicInteger(0); COUNT_MAP.putIfAbsent(name, count); // 如果轮询计数器（AtomicInteger count）长到slave.size()，那么归零（防止计数器不断增长下去） count.compareAndSet(slaveDataSourceNames.size(), 0); // 计数器递增，根据计算器的值就是从slave集合中选中的目标slave的下标 return slaveDataSourceNames.get(count.getAndIncrement() % slaveDataSourceNames.size()); }}随机策略
随机方式的实现类为RandomMasterSlaveLoadBalanceStrategy，核心源码如下：
public final class RandomMasterSlaveLoadBalanceStrategy implements MasterSlaveLoadBalanceStrategy { @Override public String getDataSource(final String name, final String masterDataSourceName, final List<String> slaveDataSourceNames) { // 取一个随机数，就是从slave集合中选中的目标slave的下标 return slaveDataSourceNames.get(new Random().nextInt(slaveDataSourceNames.size())); }}默认策略
@RequiredArgsConstructor@Getterpublic enum MasterSlaveLoadBalanceStrategyType { // 轮询策略 ROUND_ROBIN(new RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceStrategy()), // 随机策略 RANDOM(new RandomMasterSlaveLoadBalanceStrategy()); private final MasterSlaveLoadBalanceStrategy strategy; // 默认策略为轮询 public static MasterSlaveLoadBalanceStrategyType getDefaultStrategyType() { return ROUND_ROBIN; }}END
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