原理解析

1. MySQL主從復制（Master-Slave Replication）

• 工作原理：MySQL主從復制通過二進制日志（binary log）來同步數據。主服務器記錄所有更改操作到二進制日志中，從服務器讀取這些日志并執行相應的SQL語句來保持與主服務器的數據一致。
• 延遲問題：由于網絡傳輸和處理時間，從庫可能會有短暫的數據滯后，這對于需要實時一致性的場景是一個挑戰。

2. 讀寫分離

• 目的：提高系統性能和可用性。通過將讀請求分配給從庫，寫請求發送給主庫，可以減少主庫的壓力，提升系統的整體性能。
• 實現方式：可以通過數據庫中間件或框架層面的配置來實現。在這個例子中，我們使用Apache ShardingSphere來實現讀寫分離。

3. 自動故障轉移

• 原理：當檢測到主庫不可用時，系統會自動選擇一個從庫作為新的主庫，并重新調整讀寫分配。這通常涉及到心跳檢測、狀態監控等機制。
• 工具支持：除了ShardingSphere外，還可以使用MHA(MySQL Master High Availability)或其他高可用解決方案。

實現步驟詳解

1. 引入依賴

在pom.xml中添加必要的依賴，包括Spring Boot Starter、MyBatis Starter以及ShardingSphere：

xml

深色版本

<dependencies><!-- Spring Boot Starter --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><!-- MyBatis Starter --><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>2.2.0</version></dependency><!-- ShardingSphere for read-write splitting --><dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>4.1.1</version></dependency>
</dependencies>

2. 配置數據源

編輯application.yml文件以配置多個數據源，并設置ShardingSphere規則以實現讀寫分離：

yaml

深色版本

spring:shardingsphere:datasource:names: master,slave0,slave1master:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverjdbc-url: jdbc:mysql://master_host:3306/your_db?useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: your_usernamepassword: your_passwordslave0:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverjdbc-url: jdbc:mysql://slave0_host:3306/your_db?useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: your_usernamepassword: your_passwordslave1:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverjdbc-url: jdbc:mysql://slave1_host:3306/your_db?useSSL=false&serverTimezone=UTCusername: your_usernamepassword: your_passwordmasterslave:load-balance-algorithm-type: round_robin # 負載均衡策略name: ms_ds # 數據源名稱master-data-source-name: master # 主庫數據源名稱slave-data-source-names: slave0,slave1 # 從庫數據源名稱列表props:sql:show: true # 是否顯示SQL語句

3. 配置MyBatis

創建MyBatis Mapper接口，并使用注解或XML配置SQL語句。這里以注解方式為例：

java

深色版本

package com.example.demo.mapper;import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;import java.util.List;
import java.util.Map;@Mapper
public interface UserMapper {/*** 查詢所有用戶信息.* 注意：對于查詢操作，ShardingSphere會選擇其中一個從庫來執行查詢。** @return 用戶信息列表*/@Select("SELECT * FROM users")List<Map<String, Object>> findAllUsers();/*** 更新用戶信息.* 注意：寫操作只會針對主庫執行。** @param id 用戶ID* @param newName 新用戶名*/void updateUserById(@Param("id") Long id, @Param("newName") String newName);
}

確保你的Spring Boot應用掃描到Mapper接口。可以在主類上添加@MapperScan注解：

java

深色版本

package com.example.demo;import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
@MapperScan("com.example.demo.mapper")
public class DemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);}
}

4. 使用Mapper進行數據庫操作

現在你可以在Service層中注入并使用Mapper接口來進行數據庫操作：

java

深色版本

package com.example.demo.service;import com.example.demo.mapper.UserMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.List;
import java.util.Map;@Service
public class UserService {@Autowiredprivate UserMapper userMapper;/*** 獲取所有用戶信息.** @return 用戶信息列表*/public List<Map<String, Object>> getAllUsers() {return userMapper.findAllUsers();}/*** 更新用戶名稱.** @param id       用戶ID* @param newName 新用戶名*/public void updateUserName(Long id, String newName) {userMapper.updateUserById(id, newName);}
}

注意事項及最佳實踐

• 事務管理：確保所有寫操作都在同一個事務中執行，并且只對主庫進行寫操作。可以使用@Transactional注解來管理事務。

• 數據一致性：考慮到主從復制延遲的問題，在某些場景下（如剛完成寫操作后立即讀取），可能需要直接查詢主庫以保證數據一致性。

• 健康檢查：建議定期監控主從狀態，確保從庫同步正常以及主庫可訪問。可以通過定時任務或者外部工具來實現。

• 性能優化：根據實際業務需求調整負載均衡策略，例如采用權重輪詢或其他高級算法來優化查詢效率。