3 Sharding-JDBC读写分离.pdf
Sharding-JDBC是一款开源的分布式JDBC层框架,它可以提供分库分表、读写分离、分布式主键、数据分片等功能。读写分离是一种数据库扩展方案,通过将写操作和读操作分开到不同的服务器来提高性能,让主服务器专门负责写操作,而从服务器负责读操作。 在不使用Spring框架的情况下,通过Maven引入Sharding-JDBC的依赖,可以在Java编码中实现读写分离的配置。首先需要创建一个数据源集合,其中包括主数据源和一个或多个从数据源。这里使用的主数据源配置了MySQL数据库的基本信息,比如驱动类名、URL、用户名和密码。然后,创建从数据源,同样配置了MySQL数据库的相关信息。在配置读写分离规则时,使用了MasterSlaveRuleConfiguration类,它允许我们定义主库和从库数据源的名称以及从库列表。通过MasterSlaveDataSourceFactory工厂类,可以创建一个数据源对象,该对象将作为实现读写分离功能的代理数据源。 在Sharding-JDBC中,除了基于Java编码的方式,还可以通过YAML文件进行规则配置。YAML配置提供了一种更加清晰和直观的方式来定义数据源和分片规则。在YAML文件中,可以详细定义主从数据库的配置,包括驱动类名、数据库URL、用户名和密码等信息。与Java编码配置等价的YAML配置格式中,用!!标记来指定特定的类,比如数据源的实现类。 需要注意的是,使用OCR技术扫描生成的文档可能会存在识别错误或遗漏部分文字的情况,因此在实际操作时,需要检查所生成的文本是否准确,以免造成配置错误。 Sharding-JDBC的读写分离功能,结合YAML配置,为分布式数据库架构中的读写操作提供了灵活性和扩展性。合理配置读写分离,可以有效分散数据库访问压力,提高数据库整体的吞吐能力和性能。当读操作的访问量远远大于写操作时,通过增加从服务器的数量来提高读取性能,并能保证主从数据的一致性,是提升数据库可扩展性的有效手段。 此外,Sharding-JDBC还提供了其他数据分片策略,以及在分布式环境下的分布式主键生成策略,这些策略可以根据应用的特定需求进行配置和优化,以达到最佳的数据处理效果。通过这些功能,Sharding-JDBC帮助开发者解决单体数据库难以承载大规模并发访问的难题,进一步促进数据库架构向云原生、微服务架构演进。