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ShardingSphere-5.0.0-alpha

读写分离

配置入口

类名称：ReplicaQueryRuleConfiguration

可配置属性：

名称 数据类型 说明
dataSources (+) Collection<ReplicaQueryDataSourceRuleConfiguration> 主从数据源配置
loadBalancers (*) Map<String, ShardingSphereAlgorithmConfiguration> 从库负载均衡算法配置

主从数据源配置

类名称：ReplicaQueryDataSourceRuleConfiguration

可配置属性：

名称 数据类型 说明 默认值
name String 读写分离数据源名称 -
primaryDataSourceName String 主库数据源名称 -
replicaDataSourceNames (+) Collection<String> 从库数据源名称列表 -
loadBalancerName (?) String 从库负载均衡算法名称 轮询负载均衡算法

算法类型的详情，请参见内置负载均衡算法列表。

ShardingSphere-4.x

读写分离

MasterSlaveDataSourceFactory

读写分离的数据源创建工厂。

名称 数据类型 说明
dataSourceMap Map<String, DataSource> 数据源与其名称的映射
masterSlaveRuleConfig MasterSlaveRuleConfiguration 读写分离规则
props (?) Properties 属性配置

MasterSlaveRuleConfiguration

读写分离规则配置对象。

名称 数据类型 说明
name String 读写分离数据源名称
masterDataSourceName String 主库数据源名称
slaveDataSourceNames Collection 从库数据源名称列表
loadBalanceAlgorithm (?) MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm 从库负载均衡算法

Properties

属性配置项，可以为以下属性。

名称 数据类型 说明
sql.show (?) boolean 是否打印SQL解析和改写日志，默认值: false
executor.size (?) int 用于SQL执行的工作线程数量，为零则表示无限制。默认值: 0
max.connections.size.per.query (?) int 每个物理数据库为每次查询分配的最大连接数量。默认值: 1
check.table.metadata.enabled (?) boolean 是否在启动时检查分表元数据一致性，默认值: false

ShardingSphere-3.x

读写分离

MasterSlaveDataSourceFactory

读写分离的数据源创建工厂。

名称 数据类型 说明
dataSourceMap Map<String, DataSource> 数据源与其名称的映射
masterSlaveRuleConfig MasterSlaveRuleConfiguration 读写分离规则
configMap (?) Map<String, Object> 用户自定义配置
props (?) Properties 属性配置

MasterSlaveRuleConfiguration

读写分离规则配置对象。

名称 数据类型 说明
name String 读写分离数据源名称
masterDataSourceName String 主库数据源名称
slaveDataSourceNames Collection 从库数据源名称列表
loadBalanceAlgorithm (?) MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm 从库负载均衡算法

configMap

用户自定义配置。

PropertiesConstant

属性配置项，可以为以下属性。

名称 数据类型 说明
sql.show (?) boolean 是否打印SQL解析和改写日志，默认值: false
executor.size (?) int 用于SQL执行的工作线程数量，为零则表示无限制。默认值: 0
max.connections.size.per.query (?) int 每个物理数据库为每次查询分配的最大连接数量。默认值: 1
check.table.metadata.enabled (?) boolean 是否在启动时检查分表元数据一致性，默认值: false

ShardingSphere-2.x

读写分离

概念

为了缓解数据库压力，将写入和读取操作分离为不同数据源，写库称为主库，读库称为从库，一主库可配置多从库。

支持项

  1. 提供了一主多从的读写分离配置，可独立使用，也可配合分库分表使用。
  2. 独立使用读写分离支持SQL透传。
  3. 同一线程且同一数据库连接内，如有写入操作，以后的读操作均从主库读取，用于保证数据一致性。
  4. Spring命名空间。
  5. 基于Hint的强制主库路由。

不支持范围

  1. 主库和从库的数据同步。
  2. 主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致。
  3. 主库双写或多写。

代码开发示例

仅读写分离
// 构建读写分离数据源, 读写分离数据源实现了DataSource接口, 可直接当做数据源处理. masterDataSource, slaveDataSource0, slaveDataSource1等为使用DBCP等连接池配置的真实数据源
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
dataSourceMap.put("masterDataSource", masterDataSource);
dataSourceMap.put("slaveDataSource0", slaveDataSource0);
dataSourceMap.put("slaveDataSource1", slaveDataSource1);

// 构建读写分离配置
MasterSlaveRuleConfiguration masterSlaveRuleConfig = new MasterSlaveRuleConfiguration();
masterSlaveRuleConfig.setName("ms_ds");
masterSlaveRuleConfig.setMasterDataSourceName("masterDataSource");
masterSlaveRuleConfig.getSlaveDataSourceNames().add("slaveDataSource0");
masterSlaveRuleConfig.getSlaveDataSourceNames().add("slaveDataSource1");

DataSource dataSource = MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, masterSlaveRuleConfig);
分库分表 + 读写分离
// 构建读写分离数据源, 读写分离数据源实现了DataSource接口, 可直接当做数据源处理. masterDataSource0, slaveDataSource00, slaveDataSource01等为使用DBCP等连接池配置的真实数据源
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
dataSourceMap.put("masterDataSource0", masterDataSource0);
dataSourceMap.put("slaveDataSource00", slaveDataSource00);
dataSourceMap.put("slaveDataSource01", slaveDataSource01);

dataSourceMap.put("masterDataSource1", masterDataSource1);
dataSourceMap.put("slaveDataSource10", slaveDataSource10);
dataSourceMap.put("slaveDataSource11", slaveDataSource11);

// 构建读写分离配置
MasterSlaveRuleConfiguration masterSlaveRuleConfig0 = new MasterSlaveRuleConfiguration();
masterSlaveRuleConfig0.setName("ds_0");
masterSlaveRuleConfig0.setMasterDataSourceName("masterDataSource0");
masterSlaveRuleConfig0.getSlaveDataSourceNames().add("slaveDataSource00");
masterSlaveRuleConfig0.getSlaveDataSourceNames().add("slaveDataSource01");

MasterSlaveRuleConfiguration masterSlaveRuleConfig1 = new MasterSlaveRuleConfiguration();
masterSlaveRuleConfig1.setName("ds_1");
masterSlaveRuleConfig1.setMasterDataSourceName("masterDataSource1");
masterSlaveRuleConfig1.getSlaveDataSourceNames().add("slaveDataSource10");
masterSlaveRuleConfig1.getSlaveDataSourceNames().add("slaveDataSource11");

// 通过ShardingSlaveDataSourceFactory继续创建ShardingDataSource
ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.getMasterSlaveRuleConfigs().add(masterSlaveRuleConfig0);
shardingRuleConfig.getMasterSlaveRuleConfigs().add(masterSlaveRuleConfig1);

DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfig);

ShardingSphere-1.x

读写分离

概念

为了缓解数据库压力，将写入和读取操作分离为不同数据源，写库称为主库，读库称为从库，一主库可配置多从库。

支持项

  1. 提供了一主多从的读写分离配置，可独立使用，也可配合分库分表使用。
  2. 同一线程且同一数据库连接内，如有写入操作，以后的读操作均从主库读取，用于保证数据一致性。
  3. Spring命名空间。
  4. 基于Hint的强制主库路由。

不支持范围

  1. 主库和从库的数据同步。
  2. 主库和从库的数据同步延迟导致的数据不一致。
  3. 主库双写或多写。

代码开发示例

// 构建读写分离数据源, 读写分离数据源实现了DataSource接口, 可直接当做数据源处理. masterDataSource0, slaveDataSource00, slaveDataSource01等为使用DBCP等连接池配置的真实数据源
Map<String, DataSource> slaveDataSourceMap0 = new HashMap<>();
slaveDataSourceMap0.put("slaveDataSource00", slaveDataSource00);
slaveDataSourceMap0.put("slaveDataSource01", slaveDataSource01);
// 可选择主从库负载均衡策略, 默认是ROUND_ROBIN, 还有RANDOM可以选择, 或者自定义负载策略
DataSource masterSlaveDs0 = MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource("ms_0", "masterDataSource0", masterDataSource0, slaveDataSourceMap0, MasterSlaveLoadBalanceStrategyType.ROUND_ROBIN);

Map<String, DataSource> slaveDataSourceMap1 = new HashMap<>();
slaveDataSourceMap1.put("slaveDataSource10", slaveDataSource10);
slaveDataSourceMap1.put("slaveDataSource11", slaveDataSource11);
DataSource masterSlaveDs1 = MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource("ms_1", "masterDataSource1", masterDataSource1, slaveDataSourceMap1, MasterSlaveLoadBalanceStrategyType.ROUND_ROBIN);

// 构建分库分表数据源
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
dataSourceMap.put("ms_0", masterSlaveDs0);
dataSourceMap.put("ms_1", masterSlaveDs1);

// 通过ShardingDataSourceFactory继续创建ShardingDataSource