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1. MySQL 主从复制
1.1 MySQL 主从复制介绍
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 数据库自带的功能,无需借助第三方工具。
MySQL 主从复制过程:
- master 将改变记录到二进制日志(binary log)
- slave 将 master 的 binary log 拷贝到它的中继日志(relay log)
- slave 重做中继日志中的事件,将改变应用到自己的数据库中
1.2 MySQL 主从复制配置
前置条件:
准备好至少两台服务器,安装 MySQL 并启动服务成功。其中一台为主库(master),其它为从库(slave)。
配置主库 master:
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修改 MySQL 数据库的配置文件
/etc/my.cnf
(Linux)、my.ini
(Windows)[mysqld] log-bin=mysql-bin # 启用二进制日志(必须) server-id=100 # 设置服务器唯一ID (必须)
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重启 MySQL 服务
systemctl restart mysqld
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登录 MySQL 数据库,执行以下 SQL
grant replication slave on *.* to 'slave'@'%' identified by '12345';
上面的 SQL 的作用是创建一个用户 slave,密码为 12345,并且授予这个用户 replication slave 权限。replication slave 是用于建立复制时所需要的权限,只有授予了该权限,从库才能通过这个用户复制主库。
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执行以下 SQL,记录结果中 File 和 Position 的值
show master status;
上面的 SQL 的作用是查看 master 的状态。File 表示日志文件名称,Position 表示当前日志记录的位置。
注意:执行完该操作后就不要在主库执行其它的命令,因为 File 和 Position 会发生变化,但是这两个参数需要被 slave 中使用到。
配置从库 slave:
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修改 MySQL 数据库的配置文件
/etc/my.cnf
(Linux)、my.ini
(Windows)[mysqld] server-id=101 # 设置服务器唯一ID (必须)
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重启 MySQL 服务
systemctl restart mysqld
-
登录 MySQL 数据库,执行以下 SQL
change master to master_host='主库IP',master_user='slave',master_password='12345',master_log_file='mysql-bin.000001',master_log_pos=430; start slave;
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执行以下 SQL,查看从数据库的状态
show slave status;
2. 数据库读写分离
2.1 读写分离介绍
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查操作,从库负责处理查询操作,这能够有效的避免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。
读写不分离的情况:
读写分离的情况:
那么在程序中该如何实现读写分离,如何识别当前的 SQL 是读还是写,如何根据 SQL 找到对应的主库或者从库?通过 Sharding-JDBC 框架就能帮助我们实现读写分离。
2.2 Sharding-JDBC
2.2.1 Sharding-JDBC 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。它使用客户端直接连接数据库,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。
- 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。
- 支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP、C3P0、BoneCP、Druid、HikariCP 等。
- 支持任意实现 JDBC 规范的数据库,目前支持 MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL 以及所有遵循 SQL92 标准的数据库。
2.2.2 Sharding-JDBC 实现读写分离
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导入依赖
<dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>4.0.0-RC1</version> </dependency>
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在 application.yaml 文件中配置数据源信息和读写分离规则
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://120.76.203.209:3306/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://127.0.0.1:3306/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
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在 application.yaml 文件中配置允许 bean 定义覆盖配置项
spring: main: allow-bean-definition-overriding: true
配置该项的原因是由于 Sharding-JDBC 框架和 Druid 连接池的配置类在启动时都会创建一个数据源对象,会造成冲突,因此设置允许 bean 定义覆盖则能够解决这个问题。