主从复制到读写分离的奇幻之路

引言

面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻又大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致二点行锁，使得整个系统的查询性能得到极大得改善，因此主从复制应运而生成就了读写分离得传奇之路。下面将详细说明！

为什么要使用这个技术？

与其说为什么要使用这个技术，不如先来分析这项技术对应到如今得信息洪流，信息爆炸时代所能解决得实际问题，这就不得不去了解它得优缺点，任何技术都有优缺点，但是我们开发人员懂得将优点发挥到极致并且也要规避其缺点得损害，所以这就需要根据不同得业务需求进行研判。

假设三分钟才能写入10万条数据，但是1分钟却能读出10万条数据，但当我们从数据库得事务角度去分析，如果要在一个库中同时对这10万数据进行读写操作，一个事务得开始必须得等到上一个事务得结束，那么在等待的过程操作进行了挂载，一直没能执行。但是当我们引入读写分离，那么读在一个库写在一个库，不会应该写的耗时而去影响读的操作，从而可以大大加快数据的处理，提升用户的体验感

技术案例，实战分享

使用Sharding-JDBC实现读写分离

1.引入依赖

     <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>4.0.0-RC1</version>
        </dependency>
<--德鲁1-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.2.8</version>
        </dependency>

2.yml配置:

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names:
        master,slave
      #主数据源
      master:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.121.136:3306/takeout?characterEncoding=utf-8
        username: root
        password: 12345678
        #从数据源
      slave:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.121.135:3306/takeout?characterEncoding=utf-8
        username: root
        password: 12345678
    masterslave:
      #读写分离配置
      load-balance-algorithm-type: round_robin #轮询
        #最终的数据源名称
      name: dataSource
      #主数据源名称
      master-data-source-name: master
      #从数据源名称列表，多个逗号分隔
      slave-data-source-names: slave
    props:
      sql:
        show: true #开启SQL显示，默认false
#允许Bean覆盖
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true