利用MySQL进行一主一从的主从复制
1 概述 本文讲述了如何使用mybatisplus+shardingspherejdbc进行读写分离，以及利用mysql进行一主一从的主从复制。具体步骤包括： mysql主从复制环境准备（docker） 搭建shardingshperejdbc+mybatisplus+druid环境 测试 2 环境 openjdk 17.0.3 spring boot 2.7.0 mybatis plus 3.5.1 mybatis plus generator 3.5.2 druid 1.2.10 shardingspherejdbc 5.1.1 mysql 8.0.29（docker） 3 一些基础理论 3.1 读写分离 读写分离，顾名思义就是读和写分开，更具体来说，就是： 写操作在主数据库进行 读操作在从数据库进行 使用读写分离的根本目的就是为了提高并发性能，如果读写都在同一台mysql上实现，相信会不如一台mysql写，另外两台mysql读这样的配置性能高。另一方面，在很多时候都是读操作的请求要远远高于写操作，这样就显得读写分离非常有必要了。 3.2 主从复制 主从复制，顾名思义就是把主库的数据复制到从库中，因为读写分离之后，写操作都在主库进行，但是读操作是在从库进行的，也就是说，主库上的数据如果不能复制到从库中，那么从库就不会读到主库中的数据。严格意义上说，读写分离并不要求主从复制，只需要在主库写从库读即可，但是如果没有了主从复制，读写分离将失去了它的意义。因此读写分离通常与主从复制配合使用。因为本示例使用的是mysql，这里就说一下mysql主从复制的原理，如下图所示： 工作流程如下： 主库修改数据后，将修改日志写入binlog 从库的i/o线程读取主库的binlog，并拷贝到从库本地的binlog中 从库本地的binlog被sql线程读取，执行其中的内容并同步到从库中 3.3 数据库中间件简介 数据库中间件可以简化对读写分离以及分库分表的操作，并隐藏底层实现细节，可以像操作单库单表那样操作多库多表，主流的设计方案主要有两种： 服务端代理：需要独立部署一个代理服务，该代理服务后面管理多个数据库实例，在应用中通过一个数据源与该代理服务器建立连接，由该代理去操作底层数据库，并返回相应结果。优点是支持多语言，对业务透明，缺点是实现复杂，实现难度大，同时代理需要确保自身高可用 客户端代理：在连接池或数据库驱动上进行一层封装，内部与不同的数据库建立连接，并对sql进行必要的操作，比如读写分离选择走主库还是从库，分库分表select后如何聚合结果。优点是实现简单，天然去中心化，缺点是支持语言较少，版本升级困难 一些常见的数据库中间件如下： cobar：阿里开源的关系型数据库分布式服务中间件，已停更 drds：脱胎于cobar，全称分布式关系型数据库服务 mycat：开源数据库中间件，目前更新了mycat2版本 atlas：qihoo 360公司web平台部基础架构团队开发维护的一个基于mysql协议的数据中间层项目，同时还有一个nosql的版本，叫pika tddl：阿里巴巴自主研发的分布式数据库服务 sharding-jdbc：shardingshpere的一个子产品，一个轻量级java框架 4 mysql主从复制环境准备 看完了一些基础理论就可以进行动手了，本小节先准备好mysql主从复制的环境，基于docker+mysql官方文档搭建。 4.1 主库操作 4.1.1 拉取镜像并创建容器运行 docker pull mysql docker run -itd -p 3306:3306 -e mysql_root_password=123456 --name master mysql docker exec -it master /bin/bash 在主库中进行更新镜像源，安装vim以及net-tools的操作： cd /etc/apt echo deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib > sources.list apt update && apt upgrade apt install vim net-tools 4.1.2 修改配置文件 vim /etc/mysql/my.cnf 添加下面两行数据： [mysqld] server-id=1 # 全局唯一，取值[1,2^32-1]，默认为1 binlog-do-db=test # 表示需要复制的是哪个库 修改完成后重启。 4.1.3 准备数据源 create database test; use test; create table user( id bigint primary key, name varchar(30) not null, ); 4.1.4 创建一个复制操作的用户（可选但推荐） 注意创建用户需要加上mysql_native_password，否则会导致从库一直处于连接状态： create user 'repl'@'172.17.0.3' identified with mysql_native_password by '123456'; grant replication slave on *.* to 'repl'@'172.17.0.3'; 具体的地址请根据从库的地址修改，可以先看后面的从库配置部分。 4.1.5 数据备份（可选） 如果原来的主库中是有数据的，那么这部分数据需要手动同步到从库中： flush tables with read lock; 开启主库的另一个终端，使用mysqldump导出： mysqldump -u root -p --all-databases --master-data > dbdump.db 导出完成后，解除读锁： unlock tables; 4.1.6 查看主库状态 show master status;
需要把file以及position记录下来，后面从库的配置需要用到。 4.2 从库操作 4.2.1 拉取镜像并创建容器运行 docker pull mysql docker run -itd -p 3307:3306 -e mysql_root_password=123456 --name slave mysql docker exec -it slave /bin/bash 进入容器后，像主库一样更新源然后安装vim和net-tools： cd /etc/apt echo deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian-security buster/updates main deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-updates main non-free contrib deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib deb-src http://mirrors.aliyun.com/debian/ buster-backports main non-free contrib > sources.list apt update && apt upgrade apt install vim net-tools 4.2.2 修改配置文件 vim /etc/mysql/my.cnf 添加如下两行： [mysqld] server-id=2 # 全局唯一，不能与主库相同 replicate-do-db=test # 与主库相同，表示对该库进行复制 修改完成后重启。 4.2.3 查看ip地址 查看从库的ip地址，用于给主库设置同步的用户： ifconfig 输出： inet 172.17.0.3 netmask 255.255.0.0 broadcast 172.17.255.255 那么主库中用于复制的用户就可以是repl@172.17.0.3。 4.2.4 导入数据（可选） 如果主库有数据可以先导入到从库： mysqldump -u root -p --all-databases < dbdump.db 4.2.5 准备数据源 create database test; use test; create table user( id bigint primary key, name varchar(30) not null, ); 4.2.6 设置主库 可以使用change master to/change replication source to（8.0.23+）命令： change replication source to source_host='172.17.0.2', # 可以使用ifconfig查看主库ip source_user='repl', # 之前主库创建的用户 source_password='123456', # 密码 source_log_file='binlog.000003', # 之前在主库上使用show master status查看的日志文件 source_log_pos=594; # 同样使用show master status查看 4.2.7 开启从库 start slave; show slave statusg 新版本（8.0.22+）可使用： start replica; show replica statusg 需要io和sql线程显示yes才算成功： 4.3 测试 主库选择插入一条数据： insert into user values(1,name,3); 然后从库就能select到了： 5 搭建spring boot环境 5.1 新建项目并引入依赖 新建spring boot项目，并引入如下依赖： implementation 'com.alibaba1.2.10' implementation 'com.baomidou3.5.1' implementation 'org.freemarker2.3.31' implementation 'com.baomidou3.5.2' implementation 'org.apache.shardingsphere5.1.1' maven版本： com.baomidou mybatis-plus-boot-starter 3.5.1 com.baomidou mybatis-plus-generator 3.5.2 org.freemarker freemarker 2.3.31 com.alibaba druid 1.2.10 org.apache.shardingsphere sharding-jdbc-spring-boot-starter 5.1.1 5.2 使用生成器 import com.baomidou.mybatisplus.generator.fastautogenerator; import com.baomidou.mybatisplus.generator.engine.freemarkertemplateengine; public class generator { public static void main(string[] args) { fastautogenerator.create(jdbc//localhost:3306/test, root, 123456) .globalconfig(builder -> builder.author(author).outputdir(system.getproperty(user.dir) + /src/main/java).build()) .packageconfig(builder -> builder.parent(com.example.demo).modulename(user).build()) .strategyconfig(builder -> builder.addinclude(user).entitybuilder().enablelombok().disableserialversionuid().build()) .templateengine(new freemarkertemplateengine()) .execute(); } } 直接运行main方法即可生成代码，配置请根据个人需要进行更改。 5.3 配置文件 spring: shardingsphere: mode: type: memory # 内存模式，元数据保存在当前进程中 datasource: names: master,slave # 数据源名称，这里有两个 master: # 跟上面的数据源对应 type: com.alibaba.druid.pool.druiddatasource # 连接池 url: jdbc//127.0.0.1:3306/test # 连接url username: root password: 123456 slave: # 跟上面的数据源对应 type: com.alibaba.druid.pool.druiddatasource url: jdbc//127.0.0.1:3306/test username: root password: 123456 rules: readwrite-splitting: # 读写分离规则 data-sources: # 数据源配置 random: # 这个名字随便起 type: static # 静态类型 load-balancer-name: round_robin # 负载均衡算法名字 props: write-data-source-name: master # 写数据源 read-data-source-names: slave # 读数据源 load-balancers: # 负载均衡配置 round_robin: # 跟上面负载均衡算法的名字对应 type: round_robin # 负载均衡算法 props: sql-show: true # 打印sql 因为配置文件的内容比较多，以下进行分开说明。 5.3.1 模式 spring.shardingsphere.mode.type，模式有三种： memory：内存模式，初始化配置或执行sql等操作均在当前进程生效 standalone：单机模式，可以将数据源和规则等元数据信息持久化，但是这些元数据不会在集群中同步 cluster：集群模式，提供了多个apache shardingsphere实例之间元数据共享以及分布式场景下的状态协调的能力，也提供水平扩展以及高可用的能力 这里使用内存模式，如果想将元数据等信息持久化，请使用单机模式，单机模式需要配置以下属性： spring.shardingsphere.mode.type=standalone：设置单机模式 spring.shardingsphere.mode.repository.type=：持久化仓库的类型，单机模式适用类型为file spring.shardingsphere.mode.repository.props.path=：元数据存储路径，默认.shardingsphere spring.shardingsphere.mode.overwrite=：是否覆盖 而采用集群模式，需要配置以下属性： spring.shardingsphere.mode.type=cluster：设置集群模式 spring.shardingsphere.mode.repository.type=：持久化仓库类型，集群模式支持zookeeper以及etcd持久化 spring.shardingsphere.mode.repository.props.namespace=：注册中心命名空间 spring.shardingsphere.mode.repository.props.server-lists=：注册中心服务器列表 spring.shardingsphere.mode.overwrite=：是否覆盖 spring.shardingsphere.mode.repository.props.=：注册中心的属性配置，对于zookeeper，可以配置retryintervalmilliseconds（重试间隔毫秒）、maxretries（客户端连接最大重试数）、timetoliveseconds（临时数据存活秒数）、operationtimeoutmilliseconds（客户端操作超时毫秒数）、digest（登录密码），对于etcd，可以配置timetoliveseconds（临时数据存活秒数）、connectiontimeout（连接超时秒数） 5.3.2 数据源配置 spring.shardingsphere.datasource.names，后面接数据源的名称，使用,分隔，比如此处有两个数据源： master slave 然后每个数据源可以配置： type：数据库连接池类型，这里使用的是druid username：用户名 password：密码 jdbc-url：连接url，注意，对于此处使用的druid连接池，需要使用url而不是jdbc-url 5.3.3 读写分离规则配置 spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting，需要配置其中的数据源以及负载均衡类型： spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.load-balancers 5.3.3.1 数据源配置 数据源配置首先需要添加一个数据源的名字，随便起一个，比如这里是random，然后需要配置三个属性： spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.type：读写分离的类型，可选值为static与dynamic，这里选择static，如果选择dynamic，也就是动态数据源，请配合dynamic-datasource-spring-boot-starter使用 spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.props.write-data-source-name：写数据源 spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.props.read-data-source-name：读数据源 spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.load-balancer-name：负载均衡算法的名称，这里写的是round_robin 5.3.3.2 负载均衡配置 负载均衡配置需要与上面的spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.data-sources.random.load-balancer-name属性对应，比如这里是round_robin，那么需要配置的就是spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.load-balancers.round_robin。然后下一步就是配置具体的负载均衡算法。内置的负载均衡算法有三个： 轮询算法：round_robin，配置type=round_robin即可，也就是spring.shardingsphere.rules.readwrite-splitting.load-balancers.round_robin.type=round_robin 随机访问算法：random，配置type=random 权重访问算法：weight，配置type=weight，同时需要配置props，在其中配置各个读节点的权重 5.3.4 属性配置 属性的话这里只配置了一个spring.shardingsphere.props.sql-show=true，也就是打印sql，其他支持的属性有： spring.shardingsphere.props.sql-simple：是否打印简单风格的sql，默认为false spring.shardingsphere.props.kernel-exector-size：设置任务处理线程池大小，默认为infinite spring.shardingsphere.props.max-connections-size-per-query：每次查询所能使用的最多数据库连接数，默认为1 spring.shardingsphere.props.check-table-metadata-enabled：启动时是否检查分片元数据的一致性，默认为false spring.shardingsphere.props.check-duplicate-table-enabled：启动时是否检查重复表，默认为false spring.shardingsphere.props.sql-federation-enabled：是否开启联邦查询，默认为false 5.4 准备controller @restcontroller @requestmapping(/user) @requiredargsconstructor(onconstructor = @__(@autowired)) public class usercontroller { private final userserviceimpl userservice; @getmapping(/select) public user select() { return userservice.getbyid(1); } @getmapping(/insert) public boolean insert() { return userservice.saveorupdate(user.builder().id(3l).name(name3).build()); } } 6 测试 访问http://localhost:8080/user/insert，可以看到写操作在主库进行：访问http://localhost:8080/user/select，可以看到读操作在从库进行：这样读写分离就算是完成了。
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