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Spring Boot项目中结合MyBatis实现MySQL的自动主从切换

原理解析

1. MySQL主从复制(Master-Slave Replication)
  • 工作原理:MySQL主从复制通过二进制日志(binary log)来同步数据。主服务器记录所有更改操作到二进制日志中,从服务器读取这些日志并执行相应的SQL语句来保持与主服务器的数据一致。
  • 延迟问题:由于网络传输和处理时间,从库可能会有短暂的数据滞后,这对于需要实时一致性的场景是一个挑战。
2. 读写分离
  • 目的:提高系统性能和可用性。通过将读请求分配给从库,写请求发送给主库,可以减少主库的压力,提升系统的整体性能。
  • 实现方式:可以通过数据库中间件或框架层面的配置来实现。在这个例子中,我们使用Apache ShardingSphere来实现读写分离。
3. 自动故障转移
  • 原理:当检测到主库不可用时,系统会自动选择一个从库作为新的主库,并重新调整读写分配。这通常涉及到心跳检测、状态监控等机制。
  • 工具支持:除了ShardingSphere外,还可以使用MHA(MySQL Master High Availability)或其他高可用解决方案。

实现步骤详解

1. 引入依赖

pom.xml中添加必要的依赖,包括Spring Boot Starter、MyBatis Starter以及ShardingSphere:

 

xml

深色版本

<dependencies><!-- Spring Boot Starter --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><!-- MyBatis Starter --><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>2.2.0</version></dependency><!-- ShardingSphere for read-write splitting --><dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>4.1.1</version></dependency>
</dependencies>
2. 配置数据源

编辑application.yml文件以配置多个数据源,并设置ShardingSphere规则以实现读写分离:

 

yaml

深色版本

spring:shardingsphere:datasource:names: master,slave0,slave1master:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverjdbc-url: jdbc:mysql://master_host:3306/your_db?useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: your_usernamepassword: your_passwordslave0:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverjdbc-url: jdbc:mysql://slave0_host:3306/your_db?useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: your_usernamepassword: your_passwordslave1:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverjdbc-url: jdbc:mysql://slave1_host:3306/your_db?useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: your_usernamepassword: your_passwordmasterslave:load-balance-algorithm-type: round_robin # 负载均衡策略name: ms_ds # 数据源名称master-data-source-name: master # 主库数据源名称slave-data-source-names: slave0,slave1 # 从库数据源名称列表props:sql:show: true # 是否显示SQL语句
3. 配置MyBatis

创建MyBatis Mapper接口,并使用注解或XML配置SQL语句。这里以注解方式为例:

 

java

深色版本

package com.example.demo.mapper;import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;import java.util.List;
import java.util.Map;@Mapper
public interface UserMapper {/*** 查询所有用户信息.* 注意:对于查询操作,ShardingSphere会选择其中一个从库来执行查询。** @return 用户信息列表*/@Select("SELECT * FROM users")List<Map<String, Object>> findAllUsers();/*** 更新用户信息.* 注意:写操作只会针对主库执行。** @param id 用户ID* @param newName 新用户名*/void updateUserById(@Param("id") Long id, @Param("newName") String newName);
}

确保你的Spring Boot应用扫描到Mapper接口。可以在主类上添加@MapperScan注解:

 

java

深色版本

package com.example.demo;import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
@MapperScan("com.example.demo.mapper")
public class DemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);}
}
4. 使用Mapper进行数据库操作

现在你可以在Service层中注入并使用Mapper接口来进行数据库操作:

 

java

深色版本

package com.example.demo.service;import com.example.demo.mapper.UserMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;
import java.util.Map;@Service
public class UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;/*** 获取所有用户信息.** @return 用户信息列表*/public List<Map<String, Object>> getAllUsers() {return userMapper.findAllUsers();}/*** 更新用户名称.** @param id       用户ID* @param newName 新用户名*/public void updateUserName(Long id, String newName) {userMapper.updateUserById(id, newName);}
}

注意事项及最佳实践

  • 事务管理:确保所有写操作都在同一个事务中执行,并且只对主库进行写操作。可以使用@Transactional注解来管理事务。

  • 数据一致性:考虑到主从复制延迟的问题,在某些场景下(如刚完成写操作后立即读取),可能需要直接查询主库以保证数据一致性。

  • 健康检查:建议定期监控主从状态,确保从库同步正常以及主库可访问。可以通过定时任务或者外部工具来实现。

  • 性能优化:根据实际业务需求调整负载均衡策略,例如采用权重轮询或其他高级算法来优化查询效率。

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