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Spring AOP切面解决数据库读写分离实例代码

Spring AOP切面解决数据库读写分离实例详解 为了减轻数据库的压力,一般会使用数据库主从(master/slave)的方式,但是这种方式会给应用...

Spring AOP切面解决数据库读写分离实例详解

为了减轻数据库的压力,一般会使用数据库主从(master/slave)的方式,但是这种方式会给应用程序带来一定的麻烦,比如说,应用程序如何做到把数据写到master库,而读取数据的时候,从slave库读取。如果应用程序判断失误,把数据写入到slave库,会给系统造成致命的打击。

解决读写分离的方案很多,常用的有SQL解析、动态设置数据源。SQL解析主要是通过分析sql语句是insert/select/update/delete中的哪一种,从而对应选择主从。而动态设置数据源,则是通过拦截方法名称的方式来决定主从的,例如:save*(),insert*() 形式的方法使用master库,select()开头的,使用slave库。蛮多公司会使用在方法上标上自定义的@Master、@Slave之类的标签来选择主从,也有公司直接就调用setxxMaster,setxxSlave之类的代码进行主从选择。

下面我主要介绍一下基于Spring AOP动态设置数据源这种方式。注意这篇文章是基于自己项目的实际情况的,不是通用的方案,请知晓。

原理图

Spring AOP切面解决数据库读写分离实例代码

Spring AOP的切面主要的职责是拦截Mybatis的Mapper接口,通过判断Mapper接口中的方法名称来决定主从。

Spring AOP 切面配置

<aop:config expose-proxy="true"> 
 
<aop:pointcut id="txPointcut" expression="execution(* com.test..persistence..*.*(..))" /> 
 
<aop:aspect ref="readWriteInterceptor" order="1"> 
 
<aop:around pointcut-ref="txPointcut" method="readOrWriteDB"/> 
 
</aop:aspect> 
 
</aop:config> 
 
  
 
<bean id="readWriteInterceptor" class="com.test.ReadWriteInterceptor"> 
 
  <property name="readMethodList"> 
 
   <list> 
 
    <value>query*</value> 
 
    <value>use*</value> 
 
    <value>get*</value> 
 
    <value>count*</value> 
 
    <value>find*</value> 
 
    <value>list*</value> 
 
    <value>search*</value> 
 
  </list> 
 
 </property> 
 
<property name="writeMethodList"> 
 
  <list> 
 
    <value>save*</value> 
 
    <value>add*</value> 
 
    <value>create*</value> 
 
    <value>insert*</value> 
 
    <value>update*</value> 
 
    <value>merge*</value> 
 
    <value>del*</value> 
 
    <value>remove*</value> 
 
    <value>put*</value> 
 
    <value>write*</value> 
 
  </list> 
 
</property> 
 
</bean> 

把所有Mybatis接口类都放置在persistence下。配置的切面类是ReadWriteInterceptor。这样当Mapper接口的方法被调用时,会先调用这个切面类的readOrWriteDB方法。在这里需要注意<aop:aspect>中的order="1" 配置,主要是为了解决切面于切面之间的优先级问题,因为整个系统中不太可能只有一个切面类。

Spring AOP 切面类实现

public class ReadWriteInterceptor { 
  private static final String DB_SERVICE = "dbService"; 
  private List<String> readMethodList = new ArrayList<String>(); 
  private List<String> writeMethodList = new ArrayList<String>(); 
  public Object readOrWriteDB(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { 
    String methodName = pjp.getSignature().getName(); 
    if (isChooseReadDB(methodName)) { 
      //选择slave数据源 
    } else if (isChooseWriteDB(methodName)) { 
      //选择master数据源 
    } else { 
     //选择master数据源 
    } 
    return pjp.proceed(); 
} 
 
 private boolean isChooseWriteDB(String methodName) { 
   for (String mappedName : this.writeMethodList) { 
     if (isMatch(methodName, mappedName)) { 
       return true; 
     } 
   } 
  return false; 
} 
 
 private boolean isChooseReadDB(String methodName) { 
  for (String mappedName : this.readMethodList) { 
    if (isMatch(methodName, mappedName)) { 
      return true; 
    } 
  } 
  return false; 
} 
 
 private boolean isMatch(String methodName, String mappedName) { 
  return PatternMatchUtils.simpleMatch(mappedName, methodName); 
} 
 
 public List<String> getReadMethodList() { 
  return readMethodList; 
 } 
 
 public void setReadMethodList(List<String> readMethodList) { 
  this.readMethodList = readMethodList; 
} 
 
 public List<String> getWriteMethodList() { 
  return writeMethodList; 
 } 
 
 public void setWriteMethodList(List<String> writeMethodList) { 
  this.writeMethodList = writeMethodList; 
} 
 

覆盖DynamicDataSource类中的getConnection方法

ReadWriteInterceptor中的readOrWriteDB方法只是决定选择主还是从,我们还必须覆盖数据源的getConnection方法,以便获取正确的connection。一般来说,是一主多从,即一个master库,多个slave库的,所以还得解决多个slave库之间负载均衡、故障转移以及失败重连接等问题。

1、负载均衡问题,slave不多,系统并发读不高的话,直接使用随机数访问也是可以的。就是根据slave的台数,然后产生随机数,随机的访问slave。

2、故障转移,如果发现connection获取不到了,则把它从slave列表中移除,等其回复后,再加入到slave列表中

3、失败重连,第一次连接失败后,可以多尝试几次,如尝试10次。

处理业务方法中的@Transactional注解

我参与的这个项目,大部分业务代码是不需要事务的,只有极个别情况需要。那么按照上面提到的方案,如果不对业务方法中@Transactional注解进行特殊处理的话,主从的选择会出现问题。大家都知道,如果使用了Spring的事务,那么在同一个业务方法内,只会调用一次数据源的getConnection方法,如果该业务方法内,调用的mapper接口刚好以select开头的,就会选择slave库,那么接下来调用以insert开头的mapper接口方法时,会把数据写入到slave库。如何解决这个问题呢?必须在进入标有@Transactional注解的业务方法前,指定选择master主库。可以通过覆盖DataSourceTransactionManager类中的doBegin方法,如下:

public class MyTransactionManager extendsDataSourceTransactionManager{ 
 
@Override 
 
protected void doBegin(Object transaction, TransactionDefinitiondefinition) { 
 
//选择master数据库 
 
super.doBegin(transaction, definition); 
 
} 
 
} 

这样既可以避免,把数据写入到从库的问题。

总结

本人的解决方案是基于项目实际的,不一定合适你,我只是展示了解决方案而已。当然你可以选择开源的框架,像阿里的Cobar,360的Atlas。