MySQL主从复制读写分离，看这篇就够了！ |
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MySQL主从复制读写分离，看这篇就够了！
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思维导图
微信公众号已开启：【java技术爱好者】，还没关注的记得关注哦~ 文章已收录到我的Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 前言在很多项目，特别是互联网项目，在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。 为什么要采用主从复制读写分离的架构？如何实现？有什么缺点？让我们带着这些问题开始这段学习之旅吧！ 为什么使用主从复制、读写分离主从复制、读写分离一般是一起使用的。目的很简单，就是为了提高数据库的并发性能。你想，假设是单机，读写都在一台MySQL上面完成，性能肯定不高。如果有三台MySQL，一台mater只负责写操作，两台salve只负责读操作，性能不就能大大提高了吗？ 所以主从复制、读写分离就是为了数据库能支持更大的并发。 随着业务量的扩展、如果是单机部署的MySQL，会导致I/O频率过高。采用主从复制、读写分离可以提高数据库的可用性。 主从复制的原理①当Master节点进行insert、update、delete操作时，会按顺序写入到binlog中。 ②salve从库连接master主库，Master有多少个slave就会创建多少个binlog dump线程。 ③当Master节点的binlog发生变化时，binlog dump 线程会通知所有的salve节点，并将相应的binlog内容推送给slave节点。 ④I/O线程接收到 binlog 内容后，将内容写入到本地的 relay-log。 ⑤SQL线程读取I/O线程写入的relay-log，并且根据 relay-log 的内容对从数据库做对应的操作。 我这里用三台虚拟机(Linux)演示，IP分别是104(Master)，106(Slave)，107(Slave)。 预期的效果是一主二从，如下图所示： 使用命令行进入mysql： mysql -u root -p接着输入root用户的密码(密码忘记的话就网上查一下重置密码吧~)，然后创建用户： //192.168.0.106是slave从机的IP GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'root'@'192.168.0.106' identified by 'Java@1234'; //192.168.0.107是slave从机的IP GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'root'@'192.168.0.107' identified by 'Java@1234'; //刷新系统权限表的配置 FLUSH PRIVILEGES;创建的这两个用户在配置slave从机时要用到。 接下来在找到mysql的配置文件/etc/my.cnf，增加以下配置： # 开启binlog log-bin=mysql-bin server-id=104 # 需要同步的数据库，如果不配置则同步全部数据库 binlog-do-db=test_db # binlog日志保留的天数，清除超过10天的日志 # 防止日志文件过大，导致磁盘空间不足 expire-logs-days=10配置完成后，重启mysql： service mysql restart可以通过命令行show master status\G;查看当前binlog日志的信息(后面有用)： Slave配置相对简单一点。从机肯定也是一台MySQL服务器，所以和Master一样，找到/etc/my.cnf配置文件，增加以下配置： # 不要和其他mysql服务id重复即可 server-id=106接着使用命令行登录到mysql服务器： mysql -u root -p然后输入密码登录进去。 进入到mysql后，再输入以下命令： CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='192.168.0.104',//主机IP MASTER_USER='root',//之前创建的用户账号 MASTER_PASSWORD='Java@1234',//之前创建的用户密码 MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',//master主机的binlog日志名称 MASTER_LOG_POS=862,//binlog日志偏移量 master_port=3306;//端口还没完，设置完之后需要启动： # 启动slave服务 start slave;启动完之后怎么校验是否启动成功呢？使用以下命令： show slave status\G;可以看到如下信息（摘取部分关键信息）： *************************** 1. row *************************** Slave_IO_State: Waiting for master to send event Master_Host: 192.168.0.104 Master_User: root Master_Port: 3306 Connect_Retry: 60 Master_Log_File: mysql-bin.000001 Read_Master_Log_Pos: 619 Relay_Log_File: mysqld-relay-bin.000001 Relay_Log_Pos: 782 Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000001 //binlog日志文件名称 Slave_IO_Running: Yes //Slave_IO线程、SQL线程都在运行 Slave_SQL_Running: Yes Master_Server_Id: 104 //master主机的服务id Master_UUID: 0ab6b3a6-e21d-11ea-aaa3-080027f8d623 Master_Info_File: /var/lib/mysql/master.info SQL_Delay: 0 SQL_Remaining_Delay: NULL Slave_SQL_Running_State: Slave has read all relay log; waiting for the slave I/O thread to update it Master_Retry_Count: 86400 Auto_Position: 0另一台slave从机配置一样，不再赘述。 测试主从复制在master主机执行sql： CREATE TABLE `tb_commodity_info` ( `id` varchar(32) NOT NULL, `commodity_name` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称', `commodity_price` varchar(36) DEFAULT '0' COMMENT '商品价格', `number` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '商品数量', `description` varchar(2048) DEFAULT '' COMMENT '商品描述', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品信息表';接着我们可以看到两台slave从机同步也创建了商品信息表： 主从复制就完成了！java技术爱好者有点东西哦~ 读写分离主从复制完成后，我们还需要实现读写分离，master负责写入数据，两台slave负责读取数据。怎么实现呢？ 实现的方式有很多，以前我公司是采用AOP的方式，通过方法名判断，方法名中有get、select、query开头的则连接slave，其他的则连接master数据库。 但是通过AOP的方式实现起来代码有点繁琐，有没有什么现成的框架呢，答案是有的。 Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy两部分组成。 ShardingSphere-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。 读写分离就可以使用ShardingSphere-JDBC实现。 下面演示一下SpringBoot+Mybatis+Mybatis-plus+druid+ShardingSphere-JDBC代码实现。 项目配置版本说明： SpringBoot：2.0.1.RELEASE druid：1.1.22 mybatis-spring-boot-starter:1.3.2 mybatis-plus-boot-starter：3.0.7 sharding-jdbc-spring-boot-starter:4.1.1添加sharding-jdbc的maven配置： org.apache.shardingsphere sharding-jdbc-spring-boot-starter 4.1.1然后在application.yml添加配置： # 这是使用druid连接池的配置，其他的连接池配置可能有所不同 spring: shardingsphere: datasource: names: master,slave0,slave1 master: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://192.168.0.108:3306/test_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT username: yehongzhi password: YHZ@1234 slave0: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://192.168.0.109:3306/test_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT username: yehongzhi password: YHZ@1234 slave1: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://192.168.0.110:3306/test_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT username: yehongzhi password: YHZ@1234 props: sql.show: true masterslave: load-balance-algorithm-type: round_robin sharding: master-slave-rules: master: master-data-source-name: master slave-data-source-names: slave0,slave1sharding.master-slave-rules是标明主库和从库，一定不要写错，否则写入数据到从库，就会导致无法同步。 load-balance-algorithm-type是路由策略，round_robin表示轮询策略。 启动项目，可以看到以下信息，代表配置成功： 编写Controller接口： /** * 添加商品 * * @param commodityName 商品名称 * @param commodityPrice 商品价格 * @param description 商品价格 * @param number 商品数量 * @return boolean 是否添加成功 * @author java技术爱好者 */ @PostMapping("/insert") public boolean insertCommodityInfo(@RequestParam(name = "commodityName") String commodityName, @RequestParam(name = "commodityPrice") String commodityPrice, @RequestParam(name = "description") String description, @RequestParam(name = "number") Integer number) throws Exception { return commodityInfoService.insertCommodityInfo(commodityName, commodityPrice, description, number); }准备就绪，开始测试！ 测试打开POSTMAN，添加商品： 控制台可以看到如下信息： 查询数据的话则通过slave进行： 就是这么简单！ 缺点尽管主从复制、读写分离能很大程度保证MySQL服务的高可用和提高整体性能，但是问题也不少： 从机是通过binlog日志从master同步数据的，如果在网络延迟的情况，从机就会出现数据延迟。那么就有可能出现master写入数据后，slave读取数据不一定能马上读出来。可能有人会问，有没有事务问题呢？ 实际上这个框架已经想到了，我们看回之前的那个截图，有一句话是这样的： 微信公众号已开启：【java技术爱好者】，没关注的同学记得关注哦~ 我是java技术爱好者，罗定的java精英，人称 【罗ja英】 坚持原创，持续输出兼具广度和深度的技术文章。 上面所有例子的代码都上传Github了： https://github.com/yehongzhi/mall 你的点赞是我创作的最大动力~ 拒绝做一条咸鱼，我是一个努力让大家记住的程序员。我们下期再见！！！ |
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