Sharding-JDBC 的读写分离是如何实现的？

Sharding-JDBC读写分离的实现

Sharding-JDBC是一个基于Java语言开发的开源中间件，用于实现关系型数据库的分库分表。除了分库分表功能，Sharding-JDBC还支持读写分离，让应用程序在读操作和写操作上使用不同的数据库节点，以提升系统的性能和容错能力。

读写分离是一种常见的数据库优化方案，通过将读操作和写操作分散到不同的数据库节点上，可以有效减轻数据库的负载压力。在Sharding-JDBC中，读写分离的实现依赖于配置和数据源的设置。

首先，在配置文件中，需要为数据库集群定义一个默认的数据源，该数据源用于写操作。配置方式如下：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds_master, ds_slave1, ds_slave2
      ds_master:
        jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/master_db
        username: root
        password: password
      ds_slave1:
        jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/slave1_db
        username: root
        password: password
      ds_slave2:
        jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/slave2_db
        username: root
        password: password
    master:
      name: ds_master
    replication:
      name: repl
      dataSourceNames: ds_master,ds_slave1,ds_slave2

在上述配置中，定义了三个数据源，其中ds_master作为默认数据源，用于写操作。而ds_slave1和ds_slave2则作为读库数据源，在读操作时由Sharding-JDBC进行负载均衡。

其次，在代码中，需要配置读写分离的规则。通过使用Sharding-JDBC提供的API，可以将读操作路由到指定的读库节点上。

@Mapper
@ShardingDataSource(dataSourceNames = {"repl"})
public interface UserMapper {
    @DataSource("ds_master")
    @Insert("INSERT INTO user (id, name) VALUES (#{id}, #{name})")
    void insert(@Param("id") Long id, @Param("name") String name);
    @DataSource("repl")
    @Select("SELECT * FROM user WHERE id = #{id}")
    User selectById(@Param("id") Long id);
}

在上述代码中，通过在方法上使用@DataSource注解，指定了读操作需要使用的数据源。对于插入操作，使用默认的写库数据源ds_master；而对于查询操作，使用名为repl的数据源，这样就可以将查询路由到读库节点上。

通过上述配置和代码的设置，就可以实现Sharding-JDBC的读写分离功能。在应用程序中进行数据库操作时，默认会使用写库数据源进行写操作，而在读操作时则会根据配置路由到指定的读库节点上，提升系统的性能和容错能力。

总结来说，Sharding-JDBC通过配置文件和数据源设置，配合代码中的注解，实现了读写分离的功能。通过将读操作和写操作分散到不同的数据库节点上，可以提升系统的性能和容错能力，为应用程序提供更好的数据库访问体验。

Sharding-JDBC读写分离的实现

江明涛