SMM架构下的读写分离实现策略

"本文档主要介绍了SMM架构下的读写分离策略，强调了在应用程序层面上实现读写分离的优缺点，并提供了基于Spring的AbstractRoutingDataSource实现读写分离的实践方法。" 在分布式系统中，特别是在高并发、大数据量的互联网环境中，为了提高系统的性能和可用性，读写分离是一种常见的数据库优化策略。它将读操作和写操作分配到不同的数据库服务器上，从而减轻主数据库的压力，提升整体系统的读取效率。 读写分离的实现通常有两种方式： 1. **中间件路由**：通过中间件如MyCat，应用程序的所有数据库访问都经过中间件，由中间件根据SQL类型（读或写）来决定路由到哪个数据库。这种方式的优点是配置简单，易于管理，但可能增加网络延迟和中间件的复杂性。 2. **应用程序内实现**：应用程序自己判断SQL类型并选择合适的数据源。这通常通过编程方式实现，例如使用Spring的AbstractRoutingDataSource。这种方法更灵活，代码直接控制数据源选择，但缺点是无法动态添加数据库节点，需要修改配置并重启应用。 `AbstractRoutingDataSource` 是Spring框架提供的一种动态数据源，可以根据某个键值（例如事务ID、请求上下文等）来决定使用哪个具体的数据源。它内部维护了一个数据源的映射表，通过自定义的路由逻辑来确定当前请求应该使用哪个数据源。 在实践中，我们可以配置多个数据源，例如masterDataSource（主库）、slave1DataSource和slave2DataSource（从库）。这些数据源可以通过`@ConfigurationProperties`注解与YAML配置文件关联，使得Spring Boot可以自动创建和管理这些数据源。在业务代码中，我们可以通过AbstractRoutingDataSource的路由机制，根据业务需求选择合适的读写数据源。 为了实现读写分离，我们需要编写一个自定义的`RoutingDataSource`类，重写`determineCurrentLookupKey`方法，根据业务逻辑返回当前请求应使用的数据源标识。例如，对于写操作，可以始终返回主库的键，而对于读操作，可以根据负载均衡策略返回一个从库的键。 SMM架构下实现读写分离，虽然存在无法动态扩展数据库的局限性，但通过Spring的抽象数据源和AOP，可以在不增加太多复杂性的情况下，有效地提高系统的读取性能。这种策略尤其适用于对读取性能有较高要求，而写入操作相对较少的场景。