mysql主从复制&读写分离

本文内容

• MySQL主从复制
• 读写分离案例
• 项目实现读写分离

前言

1). 存在的问题

在前面基础功能实现的过程中，我们后台管理系统及移动端的用户，在进行数据访问时，都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图：

而在当前，MySQL服务器只有一台，那么就可能会存在如下问题：

1). 读和写所有压力都由一台数据库承担，压力大

2). 数据库服务器磁盘损坏则数据丢失，单点故障

2). 解决方案

为了解决上述提到的两个问题，我们可以准备两台MySQL，一台主(Master)服务器，一台从(Slave)服务器，主库的数据变更，需要同步到从库中(主从复制)。而用户在访问我们项目时，如果是写操作(insert、update、delete)，则直接操作主库；如果是读(select)操作，则直接操作从库(在这种读写分离的结构中，从库是可以有多个的)，这种结构我们称为 读写分离 。

今天我们就需要实现上述的架构，来解决业务开发中所存在的问题。

1. MySQL主从复制

MySQL数据库默认是支持主从复制的，不需要借助于其他的技术，我们只需要在数据库中简单的配置即可。接下来，我们就从以下的几个方面，来介绍一下主从复制：

1.1 介绍

MySQL主从复制是一个异步的复制过程，底层是基于Mysql数据库自带的 二进制日志 功能。就是一台或多台MySQL数据库（slave，即从库）从另一台MySQL数据库（master，即主库）进行日志的复制，然后再解析日志并应用到自身，最终实现 从库 的数据和 主库 的数据保持一致。MySQL主从复制是MySQL数据库自带功能，无需借助第三方工具。

二进制日志：

​ 二进制日志（BINLOG）记录了所有的 DDL（数据定义语言）语句和 DML（数据操纵语言）语句，但是不包括数据查询语句。此日志对于灾难时的数据恢复起着极其重要的作用，MySQL的主从复制， 就是通过该binlog实现的。默认MySQL是未开启该日志的。

MySQL的主从复制原理如下：

MySQL复制过程分成三步：

1). MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log)

2). slave将master的binary log拷贝到它的中继日志（relay log）

3). slave重做中继日志中的事件，将数据变更反映它自己的数据

1.2 搭建

1.2.1 准备工作

提前准备两台服务器，并且在服务器中安装MySQL，服务器的信息如下：

并在两台服务器上做如下准备工作:

1). 防火墙开放3306端口号

firewall-cmd --zone=public --add-port=3306/tcp --permanent

firewall-cmd --zone=public --list-ports

2). 并将两台数据库服务器启动起来：

systemctl start mysqld

登录MySQL，验证是否正常启动

1.2.2 主库配置

服务器： 192.168.138.100

1). 修改Mysql数据库的配置文件/etc/my.cnf

在最下面增加配置:

log-bin=mysql-bin   #[必须]启用二进制日志
server-id=100       #[必须]服务器唯一ID(唯一即可)

2). 重启Mysql服务

执行指令：

 systemctl restart mysqld

3). 创建数据同步的用户并授权

登录mysql，并执行如下指令，创建用户并授权：

GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to \'xiaoming\'@\'%\' identified by \'Root@123456\';

注：上面SQL的作用是创建一个用户 xiaoming ，密码为 Root@123456 ，并且给xiaoming用户授予REPLICATION SLAVE权限。常用于建立复制时所需要用到的用户权限，也就是slave必须被master授权具有该权限的用户，才能通过该用户复制。

MySQL密码复杂程度说明:

​ [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ye9VABWV-1647702497586)(assets/image-20210825144818269.png)]

​ 目前mysql5.7默认密码校验策略等级为 MEDIUM , 该等级要求密码组成为: 数字、小写字母、大写字母 、特殊字符、长度至少8位

4). 登录Mysql数据库，查看master同步状态

执行下面SQL，记录下结果中File和Position的值

show master status;

注：上面SQL的作用是查看Master的状态，执行完此SQL后不要再执行任何操作

1.2.3 从库配置

服务器： 192.168.138.101

1). 修改Mysql数据库的配置文件/etc/my.cnf

server-id=101 	#[必须]服务器唯一ID

2). 重启Mysql服务

systemctl restart mysqld

3). 登录Mysql数据库，设置主库地址及同步位置

change master to master_host=\'192.168.138.100\',master_user=\'xiaoming\',master_password=\'Root@123456\',master_log_file=\'mysql-bin.000003\',master_log_pos=389;

start slave;

参数说明：

​ A. master_host : 主库的IP地址

​ B. master_user : 访问主库进行主从复制的用户名(上面在主库创建的)

​ C. master_password : 访问主库进行主从复制的用户名对应的密码

​ D. master_log_file : 从哪个日志文件开始同步(上述查询master状态中展示的有)

​ E. master_log_pos : 从指定日志文件的哪个位置开始同步(上述查询master状态中展示的有)

4). 查看从数据库的状态

show slave status;

然后通过状态信息中的 Slave_IO_running 和 Slave_SQL_running 可以看出主从同步是否就绪，如果这两个参数全为Yes，表示主从同步已经配置完成。

MySQL命令行技巧：

​ \\G : 在MySQL的sql语句后加上\\G，表示将查询结果进行按列打印，可以使每个字段打印到单独的行。即将查到的结构旋转90度变成纵向；

1.3 测试

主从复制的环境,已经搭建好了,接下来,我们可以通过Navicat连接上两台MySQL服务器,进行测试。测试时，我们只需要在主库Master执行操作，查看从库Slave中是否将数据同步过去即可。

1). 在master中创建数据库itcast, 刷新slave查看是否可以同步过去

2). 在master的itcast数据下创建user表, 刷新slave查看是否可以同步过去

3). 在master的user表中插入一条数据, 刷新slave查看是否可以同步过去

2. 读写分离案例

2.1 背景介绍

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。 对于同一时刻有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的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。

通过读写分离,就可以降低单台数据库的访问压力, 提高访问效率，也可以避免单机故障。

主从复制的结构，我们在第一节已经完成了，那么我们在项目中，如何通过java代码来完成读写分离呢，如何在执行select的时候查询从库，而在执行insert、update、delete的时候，操作主库呢？这个时候，我们就需要介绍一个新的技术 ShardingJDBC。

2.2 ShardingJDBC介绍

Sharding-JDBC定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

使用Sharding-JDBC可以在程序中轻松的实现数据库读写分离。

Sharding-JDBC具有以下几个特点：

1). 适用于任何基于JDBC的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。

2). 支持任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。

3). 支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer，PostgreSQL以及任何遵循SQL92标准的数据库。

依赖:

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starterartifactId>
    <version>4.0.0-RC1version>
dependency>

2.3 数据库环境

在主库中创建一个数据库rw, 并且创建一张表， 该数据库及表结构创建完毕后会自动同步至从数据库，SQL语句如下：

create database rw default charset utf8mb4;

use rw;

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

2.4 初始工程导入

我们本案例主要是演示一下读写分离操作，对于基本的增删改查的业务操作，我们就不再去编写了，我们可以直接导入资料中提供的demo工程（rw_demo），在demo工程中，我们已经完成了user的增删改查操作，具体的工程结构如下：

2.5 读写分离配置

1). 在pom.xml中增加shardingJdbc的maven坐标

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starterartifactId>
    <version>4.0.0-RC1version>
dependency>

2). 在application.yml中增加数据源的配置

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://192.168.200.200:3306/rw?characterEncoding=utf-8
        username: root
        password: root
      # 从数据源
      slave:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.200.201:3306/rw?characterEncoding=utf-8
        username: root
        password: root
    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
      # 主库数据源名称
      master-data-source-name: master
      # 从库数据源名称列表，多个逗号分隔
      slave-data-source-names: slave
    props:
      sql:
        show: true #开启SQL显示，默认false

配置解析:

3). 在application.yml中增加配置

spring:  
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true

该配置项的目的,就是如果当前项目中存在同名的bean,后定义的bean会覆盖先定义的。

如果不配置该项，项目启动之后将会报错：

报错信息表明，在声明 org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.spring.boot 包下的SpringBootConfiguration中的dataSource这个bean时出错, 原因是有一个同名的 dataSource 的bean在com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure包下的DruidDataSourceAutoConfigure类加载时已经声明了。

而我们需要用到的是 shardingjdbc包下的dataSource，所以我们需要配置上述属性，让后加载的覆盖先加载的。

2.6 测试

我们使用shardingjdbc来实现读写分离，直接通过上述简单的配置就可以了。配置完毕之后，我们就可以重启服务，通过postman来访问controller的方法，来完成用户信息的增删改查，我们可以通过debug及日志的方式来查看每一次执行增删改查操作，使用的是哪个数据源，连接的是哪个数据库。

1). 保存数据

控制台输出日志，可以看到操作master主库：

2). 修改数据

控制台输出日志，可以看到操作master主库：

3). 查询数据

控制台输出日志，可以看到操作slave主库：

4). 删除数据

控制台输出日志，可以看到操作master主库：

3. 项目实现读写分离

3.1 数据库环境准备

直接使用我们前面在虚拟机中搭建的主从复制的数据库环境即可。在主库中创建瑞吉外卖项目的业务数据库reggie, 并导入相关表结构和数据(我们可以将自己之前在本地开发时使用的数据库数据导出, 然后导入到服务器中的主库即可)。

1). 将自己本地的reggie数据库的数据导出SQL文件

这样做的话，我们之前自己开发时，添加的测试数据都还在的，便于测试。

2). 在主数据库master中，创建数据库reggie，并导入该SQL文件

master中创建数据库，会自动同步至slave从库

在master的reggie中导入sql文件

3.2 创建Git分支

目前默认git中有两个分支master 和 v1.0 ，我们接下来进行读写分离的优化，就不在master和v1.0分支来操作了，我们需要在git上创建一个单独的分支v1.1，读写分离的优化，我们就在该分支上进行操作。具体创建分支的操作，和前面演示的一致。

当前创建的v1.1分支，是基于master分支创建出来的，所以目前master分支的代码， 和v1.1分支的代码是完全一样的，接下来把v1.1的代码也推送至远程仓库。

3.3 读写分离配置

1). 在项目的pom.xml增加依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starterartifactId>
    <version>4.0.0-RC1version>
dependency>

2). 在项目的application.yml中配置数据源相关信息

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://192.168.200.200:3306/reggie?characterEncoding=utf-8
        username: root
        password: root
      # 从数据源
      slave:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.200.201:3306/reggie?characterEncoding=utf-8
        username: root
        password: root
    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
      # 主库数据源名称
      master-data-source-name: master
      # 从库数据源名称列表，多个逗号分隔
      slave-data-source-names: slave
    props:
      sql:
        show: true #开启SQL显示，默认false
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true

3.4 功能测试

配置完毕之后，我们启动项目进行测试，直接访问系统管理后台的页面，然后执行相关业务操作，看控制台输出的日志信息即可。

查询操作：

更新操作：

插入操作：

删除操作：

3.5 Git合并代码

读写分离的功能我们已经实现完毕了，那么接下来，我们就可以将当前分支v1.1代码提交并推送到远程仓库。

然后，再将v1.1的代码，合并到master分支，然后推送至远程仓库。