09-16-读写分离解决方案

l363130002 2023-01-12 14:47:28

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根据【心跳问题heartbeat bug #393】以及【bug407：修复主从状态监控和读写分离】，做了修正，请使用附件中的Mycat安装包。

官网地址 https://gitee.com/baomidou/dynamic-datasource-spring-boot-starter 简介主要的功能有：数据源分组，适用于多种场景纯粹多库 读写分离 一主多从混合模式。内置敏感参数加密和启动初始化表结构schema数据库database。提供对Druid，Mybatis-Plus，P6sy，Jndi的快速集成。简化Druid和...

我们都知道互联网数据有个特性，大部分场景都是读多写少，比如：微博、微信、淘宝电商，按照二八原则，读流量占比甚至能达到 90% 结合这个特性，我们对底层的数据库架构也会做相应调整。采用 读写分离 处理过程：客户端会集成 SDK，每次执行 SQL 时，会判断是写或读操作如果是写SQL，请求会发到主库主数据库执行SQL，事务提交后，会生成binlog，并同步给从库从库通过 SQL 线程回放binlog，并在从库表中生成相应数据 ...

前言：上一篇博客我用AOP+AbstractRoutingDataSource实现了MySQL读写分离，自己写代码实现判断该使用哪个数据源挺麻烦的。Sharding-JDBC 是 Apache 旗下的 ShardingSphere 中的一款轻量级产品，引入 jar 即可完成读写分离的需求，可以理解为增强版的 JDBC，现在被使用的较多。使用Sharding-JDBC配置MySQL读写分离，优点在于数据源完全有Sharding-JDBC托管，写操作自动执行master库，读操作自动执行slave库。不需要程序

读写分离的本质是对数据库进行集群，这样就可以在高并发的情况下将数据库的操作分配到多个数据库服务器去处理从而降低单台服务器的压力，不过由于数据库的特殊性–每台服务器所保存的数据都需要一致，所以数据同步就成了数据库集群中最核心的问题。如果多台服务器都可以写数据同步将变得非常复杂，所以一般情况下是将写入（增删改）数据后从底层同步到别的服务器中（从服务器），读数据的时候到从服务器读取，从服务器可以有多台，这

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