SpringBoot项目中使用Sharding-JDBC实现读写分离的详细步骤
作者：战族狼魂
Sharding-JDBC是一个分布式数据库中间件,它不仅支持数据分片,还可以轻松实现数据库的读写分离,本文介绍如何在Spring Boot项目中集成Sharding-JDBC并实现读写分离的详细步骤,需要的朋友可以参考下
1. 引入依赖
在Spring Boot项目的pom.xml文件中引入Sharding-JDBC的依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
<version>5.1.2</version> <!-- 选择合适的版本 -->
</dependency>2. 配置数据源
Sharding-JDBC支持通过YAML、Properties、或者Spring Boot的application.yml/application.properties文件来配置数据源。这里以application.yml为例。
假设你有一个主库和两个从库，master是主库，slave0和slave1是从库。
spring:
shardingsphere:
datasource:
names: master,slave0,slave1
master:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/master_db?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: root
slave0:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/slave0_db?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: root
slave1:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/slave1_db?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: root
rules:
replica-query:
data-sources:
pr_ds:
primary-data-source-name: master
replica-data-source-names:
- slave0
- slave1
load-balancer-name: round_robin # 负载均衡策略
load-balancers:
round_robin:
type: ROUND_ROBIN # 轮询负载均衡策略3. 配置Sharding-JDBC相关参数
可以通过配置spring.shardingsphere前缀下的参数来定制Sharding-JDBC的行为。常用的配置包括：
primary-data-source-name: 指定主数据库replica-data-source-names: 指定从数据库load-balancer-name: 选择负载均衡策略
4. 配置Spring Boot的事务管理
为了保证在读写分离的情况下事务的一致性，需要配置Spring的事务管理器。Sharding-JDBC内部已经封装好了事务管理，通常情况下不需要额外配置。
如果有特殊需求，可以自定义事务管理器。例如：
@Configuration
public class TransactionConfig {
@Bean
public PlatformTransactionManager transactionManager(DataSource dataSource) {
return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
}
}5. 使用Sharding-JDBC进行数据库操作
使用Sharding-JDBC之后，开发者不需要做特别的操作，Sharding-JDBC会自动根据SQL的类型（查询、插入、更新、删除）选择合适的数据库进行操作。例如：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Transactional
public void createUser(User user) {
userMapper.insert(user); // 插入操作会走主库
}
public User getUserById(Long id) {
return userMapper.selectById(id); // 查询操作会走从库
}
}在上述代码中，createUser方法中的插入操作会自动路由到主库，而getUserById方法中的查询操作会根据配置路由到从库。
6. 测试配置
完成上述配置后，你可以编写一些测试代码来验证读写分离是否生效。通过在应用中插入数据然后查询，可以验证数据是否正确地写入主库并从从库中读取。
7. 常见问题
- 事务问题：在分布式环境中，事务的实现可能会比较复杂。Sharding-JDBC支持本地事务，分布式事务需要额外的配置或使用其他事务协调器（如Seata）。
- 性能问题：读写分离可以有效提高读操作的性能，但要注意主从同步的延迟问题。
到此这篇关于SpringBoot项目中使用Sharding-JDBC实现读写分离的详细步骤的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot Sharding-JDBC读写分离内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！