Spring Boot ShardingSphere JPA 实现读写分离

引言

在大规模的数据处理系统中，为了提高系统的性能和可扩展性，常常会采用读写分离的方式来分散数据库的负载。读写分离指的是将读和写操作分流到不同的数据库节点上，读操作通常由多个只读节点负责，而写操作则由一个写节点负责。这种方式可以大大提高系统的读取性能，并且使得系统更具弹性和可扩展性。

在本文中，我们将介绍如何使用Spring Boot、ShardingSphere和JPA来实现读写分离的功能。

环境准备

在开始之前，确保你已经安装了以下环境：

JDK 8或以上版本
Maven
MySQL数据库

依赖配置

首先，在你的Maven项目中，添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.1.1</version>
</dependency>

这些依赖将启用Spring Boot、JPA和ShardingSphere。

配置读写分离数据源

在application.properties文件中，添加以下配置：

# 主数据库连接配置
spring.datasource.master.url=jdbc:mysql://localhost:3306/master_db?characterEncoding=utf8&useSSL=false
spring.datasource.master.username=root
spring.datasource.master.password=root

# 从数据库连接配置
spring.datasource.slave.url=jdbc:mysql://localhost:3306/slave_db?characterEncoding=utf8&useSSL=false
spring.datasource.slave.username=root
spring.datasource.slave.password=root

# ShardingSphere配置
spring.shardingsphere.datasource.names=master,slave
spring.shardingsphere.datasource.master.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.master.hikari.maximum-pool-size=20
spring.shardingsphere.datasource.master.hikari.minimum-idle=10
spring.shardingsphere.datasource.master.hikari.connection-timeout=30000
spring.shardingsphere.datasource.master.hikari.idle-timeout=600000
spring.shardingsphere.datasource.master.hikari.max-lifetime=1800000
spring.shardingsphere.datasource.master.hikari.auto-commit=true
spring.shardingsphere.datasource.master.hikari.pool-name=MasterDataSource

spring.shardingsphere.datasource.slave.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.slave.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.slave.hikari.maximum-pool-size=20
spring.shardingsphere.datasource.slave.hikari.minimum-idle=10
spring.shardingsphere.datasource.slave.hikari.connection-timeout=30000
spring.shardingsphere.datasource.slave.hikari.idle-timeout=600000
spring.shardingsphere.datasource.slave.hikari.max-lifetime=1800000
spring.shardingsphere.datasource.slave.hikari.auto-commit=true
spring.shardingsphere.datasource.slave.hikari.pool-name=SlaveDataSource

# 分库分表规则配置
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=master
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=master.user,slave.user
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.algorithm-expression=user

在上述配置中，我们分别设置了主数据库和从数据库的连接信息，并配置了ShardingSphere的数据源、连接池和分库分表规则。

定义实体类和Repository

在你的项目中，创建一个用户实体类User，并创建一个对应的Repository接口：

@Entity
@Table(name = "user")
public class User {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    private String username;
    private String email;
    
    // getter和setter
}

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
}

User实体类对应了数据库中的一个用户表，UserRepository接口是Spring Data JPA用于操作数据库的接口。

实现读写分离

接下来，在你的服务类中使用@Transactional注解来标记方法，以实现读写分离的功能。在读操作的方法上，使用@Transactional(readOnly = true)注解，表示该方法为只读操作，从数据库中读取数据。在写操作的方法上，使用@Transactional注解，表示该方法为写操作，向数据库中写入数据。

@Service
public class UserService {
    private final UserRepository userRepository;

    public UserService(UserRepository userRepository) {
        this.userRepository = userRepository;
    }

    @Transactional(readOnly = true)
    public List<User> getAllUsers() {
        return userRepository.findAll();
    }

    @Transactional
    public User saveUser(User user) {
        return userRepository.save(user);
    }
}

测试读写分离

最后，创建一个测试类并运行，测试读写分离是否生效。

@SpringBootTest
public class UserServiceTest {
    @Autowired
    private UserService userService;

    @Test
    public void testReadWriteSeparation() {
        User user1 = new User();
        User user2 = new User();

        // 写操作
        userService.saveUser(user1);
        userService.saveUser(user2);

        // 读操作
        List<User> users = userService.getAllUsers();

        // 断言
        Assertions.assertEquals(2, users.size());
    }
}

运行测试方法后，你可以观察到写操作会在主数据库中执行，而读操作会在从数据库中执行。这证明了读写分离的功能已经成功实现。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Spring Boot、ShardingSphere和JPA来实现读写分离的功能。通过配置数据源和使用@Transactional注解，我们能够轻松地启用读写分离，并实现高性能的数据处理系统。希望本文对你有所帮助！

本文来自极简博客，作者：健身生活志，转载请注明原文链接：Spring Boot ShardingSphere JPA 实现读写分离