在应对日渐复杂的业务环境,单个数据库所能承载的压力已经远远不够。很多业务中诞生了主从数据库的架构模型,将数据读写进行分离,主库写,从库读,以提升服务的吞吐量。
在进行代码设计的时候,我们很自然会想到一个问题,一个业务操作,往往会包括读 和 写,例如在实现一个阅读点击量的简单需求的时候,是不是需要先查询一下原来有多少点击量Num,然后再给这个获取到的数据Num进行+1操作呢?
那么问题来了:
如果很多人同时点击,都在给这个Num进行+1,咱们姑且不论数据没办法实现真实稳定的问题。就单从主库和从库切换上来说,是不是已经会产生问题呢?
仔细分析一下,假如用户A此时在调用接口读取数据,而用户B在调用接口进行写。这个时候会有两种情况出现,数据库操作全局变量在经过A操作之后,变成了从库,那么这时候B写的时候就会写到从库里面了。第二种情况是,A还没有完成读取从库的行为,B将全局变量设置为主库,数据能够正常写入主库,但是问题也出现了,此时A读取数据的时候可能就是主库了,读写分离的意义也就荡然无存了。而线上实际情况,往往比这个复杂一点。在我经历的项目中,读写数据的行为稍有不当,可能带来的是项目的巨大损失。
回顾一下上篇文章:各扫门前雪的ThreadLocal
我提到过,ThreadLocal是线程安全的,借助ThreadLocal,我们可以比较好的规避上面的这个问题。聪明的你一定马上会想到,对了,把这个数据库切换的全局变量,变成一个线程的“本地”变量,不就安全多了吗?
下面我们来简单写个实现类
主从库切换类,基于ThreadLocal实现调用接口线程的安全性。
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DynamicDataSource.class); private static final ThreadLocal<String> CONTEXT_HOLDER = new ThreadLocal<>();
@Override protected Object determineCurrentLookupKey() {
String dataSource = getDataSource();return dataSource; } /** * 设置数据源 * * @param dataSource */ public static void setDataSource(String dataSource) {
CONTEXT_HOLDER.set(dataSource); } /** * 获取数据源 * */ public static String getDataSource() {
String dataSource = CONTEXT_HOLDER.get();
// 如果没有指定数据源,使用默认数据源 if (null == dataSource) { DynamicDataSource.setDataSource(DataSourceEnum.MASTER.getDefault()); } return CONTEXT_HOLDER.get(); } /** * 清除数据源 */ public static void clearDataSource() {
CONTEXT_HOLDER.remove(); } }
>> 当需要进行数据库操作的时候,调用
DynamicDataSource.setDataSource(DataSourceEnum.MASTER.getName());
或者 DynamicDataSource.setDataSource(DataSourceEnum.SLAVE.getName());
切换数据库;
>> 用完了,调用
DynamicDataSource.clearDataSource();
以便下一次继续使用
其他关联数据和配置:
主从库枚举:
public enum DataSourceEnum { // 主库 MASTER(\"masterDataSource\", true), // 从库 SLAVE(\"slaveDataSource\", false),; // 数据源名称 private String name; // 是否是默认数据源 private boolean master; DataSourceEnum(String name, boolean master) { this.name = name; this.master = master; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public boolean isMaster() { return master; } public void setMaster(boolean master) { this.master = master; } public String getDefault() { String defaultDataSource = \"\"; for (DataSourceEnum dataSourceEnum : DataSourceEnum.values()) { if (!\"\".equals(defaultDataSource)) { break; } if (dataSourceEnum.master) { defaultDataSource = dataSourceEnum.getName(); } } return defaultDataSource; } }
主从库的配置如下:
<!-- 主库数据源 --> <bean id=\"masterDataSource\" class=\"com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource\" init-method=\"init\" destroy-method=\"close\"> <!-- 基本属性 url、user、password --> <property name=\"driverClassName\" value=\"${master.jdbc.driver}\"/> <property name=\"url\" value=\"${master.jdbc.url}\"/> <property name=\"username\" value=\"${master.jdbc.username}\"/> <property name=\"password\" value=\"${master.jdbc.password}\"/> <!-- 配置初始化大小、最小、最大 --> <property name=\"initialSize\" value=\"1\"/> <property name=\"minIdle\" value=\"1\"/> <property name=\"maxActive\" value=\"20\"/> <!-- 配置获取连接等待超时的时间 --> <property name=\"maxWait\" value=\"60000\"/> <!-- 配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒 --> <property name=\"timeBetweenEvictionRunsMillis\" value=\"60000\"/> <!-- 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒 --> <property name=\"minEvictableIdleTimeMillis\" value=\"300000\"/> <!-- 校验语句 --> <property name=\"validationQuery\" value=\"SELECT 1\"/> <property name=\"testWhileIdle\" value=\"true\"/> <property name=\"testOnBorrow\" value=\"false\"/> <property name=\"testOnReturn\" value=\"false\"/> <!-- 配置监控统计拦截的filters --> <property name=\"filters\" value=\"stat\"/> </bean> <!-- 从库数据源 --> <bean id=\"slaveDataSource\" class=\"com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource\" init-method=\"init\" destroy-method=\"close\"> <!-- 基本属性 url、user、password --> <property name=\"driverClassName\" value=\"${slave.jdbc.driver}\"/> <property name=\"url\" value=\"${slave.jdbc.url}\"/> <property name=\"username\" value=\"${slave.jdbc.username}\"/> <property name=\"password\" value=\"${slave.jdbc.password}\"/> <!-- 配置初始化大小、最小、最大 --> <property name=\"initialSize\" value=\"1\"/> <property name=\"minIdle\" value=\"1\"/> <property name=\"maxActive\" value=\"20\"/> <!-- 配置获取连接等待超时的时间 --> <property name=\"maxWait\" value=\"60000\"/> <!-- 配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒 --> <property name=\"timeBetweenEvictionRunsMillis\" value=\"60000\"/> <!-- 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒 --> <property name=\"minEvictableIdleTimeMillis\" value=\"300000\"/> <!-- 校验语句 --> <property name=\"validationQuery\" value=\"SELECT 1\"/> <property name=\"testWhileIdle\" value=\"true\"/> <property name=\"testOnBorrow\" value=\"false\"/> <property name=\"testOnReturn\" value=\"false\"/> <!-- 配置监控统计拦截的filters --> <property name=\"filters\" value=\"stat\"/> </bean>
好了 ,代码虽然看起来挺简单的,但也能说明ThreadLocal在实现读写分离时候的有它一席用武之地咯。实际应用场景,会有更复杂的处理。
备注:此案例借用了网上的一些资源,做了简化处理,只作为演示说明使用。
来源:https://www.cnblogs.com/thomson-fred/p/15972398.html
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