使用Spring AOP切面解決數據庫讀寫分離

爲了減輕數據庫的壓力，通常會使用數據庫主從(master/slave)的方式，可是這種方式會給應用程序帶來必定的麻煩，好比說，應用程序如何作到把數據寫到master庫，而讀取數據的時候，從slave庫讀取。若是應用程序判斷失誤，把數據寫入到slave庫，會給系統形成致命的打擊。

解決讀寫分離的方案不少，經常使用的有SQL解析、動態設置數據源。SQL解析主要是經過分析sql語句是insert/select/update/delete中的哪種，從而對應選擇主從。而動態設置數據源，則是經過攔截方法名稱的方式來決定主從的，例如：save*(),insert*() 形式的方法使用master庫，select()開頭的，使用slave庫。蠻多公司會使用在方法上標上自定義的@Master、@Slave之類的標籤來選擇主從，也有公司直接就調用setxxMaster,setxxSlave之類的代碼進行主從選擇。

下面我主要介紹一下基於Spring AOP動態設置數據源這種方式。注意這篇文章是基於本身項目的實際狀況的，不是通用的方案，請知曉。

Spring AOP的切面主要的職責是攔截Mybatis的Mapper接口，經過判斷Mapper接口中的方法名稱來決定主從。

Spring AOP 切面配置

 

 

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<aop:config expose-proxy="true">      <aop:pointcut id="txPointcut" expression="execution(* com.test..persistence..*.*(..))" />      <aop:aspect ref="readWriteInterceptor" order="1">      <aop:around pointcut-ref="txPointcut" method="readOrWriteDB"/>      </aop:aspect>      </aop:config>             <bean id="readWriteInterceptor" class="com.test.ReadWriteInterceptor">         <property name="readMethodList">           <list>             <value>query*</value>             <value>use*</value>             <value>get*</value>             <value>count*</value>             <value>find*</value>             <value>list*</value>             <value>search*</value>          </list>        </property>      <property name="writeMethodList">          <list>              <value>save*</value>              <value>add*</value>              <value>create*</value>              <value>insert*</value>              <value>update*</value>              <value>merge*</value>              <value>del*</value>              <value>remove*</value>              <value>put*</value>              <value>write*</value>         </list>      </property>      </bean>

把全部Mybatis接口類都放置在persistence下。配置的切面類是ReadWriteInterceptor。這樣當Mapper接口的方法被調用時，會先調用這個切面類的readOrWriteDB方法。在這裏須要注意<aop:aspect>中的order=「1」 配置，主要是爲了解決切面於切面之間的優先級問題，由於整個系統中不太可能只有一個切面類。

Spring AOP 切面類實現

 

Java

 

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public class ReadWriteInterceptor {      private static final String DB_SERVICE = "dbService";      private List<String> readMethodList = new ArrayList<String>();      private List<String> writeMethodList = new ArrayList<String>();  }

 

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  Java

   

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  public Object readOrWriteDB(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {           String methodName = pjp.getSignature().getName();           if (isChooseReadDB(methodName)) {               //選擇slave數據源           } else if (isChooseWriteDB(methodName)) {              //選擇master數據源           } else {             //選擇master數據源           }          return pjp.proceed();   }       private boolean isChooseWriteDB(String methodName) {        for (String mappedName : this.writeMethodList) {            if (isMatch(methodName, mappedName)) {                return true;            }        }       return false;   }       private boolean isChooseReadDB(String methodName) {       for (String mappedName : this.readMethodList) {          if (isMatch(methodName, mappedName)) {              return true;          }       }       return false;   }       private boolean isMatch(String methodName, String mappedName) {       return PatternMatchUtils.simpleMatch(mappedName, methodName);   }       public List<String> getReadMethodList() {       return readMethodList;    }       public void setReadMethodList(List<String> readMethodList) {      this.readMethodList = readMethodList;   }       public List<String> getWriteMethodList() {       return writeMethodList;    }       public void setWriteMethodList(List<String> writeMethodList) {       this.writeMethodList = writeMethodList;   }

   

  覆蓋DynamicDataSource類中的getConnection方法

  ReadWriteInterceptor中的readOrWriteDB方法只是決定選擇主仍是從，咱們還必須覆蓋數據源的getConnection方法，以便獲取正確的connection。通常來講，是一主多從，即一個master庫，多個slave庫的，因此還得解決多個slave庫之間負載均衡、故障轉移以及失敗重鏈接等問題。

  一、負載均衡問題，slave很少，系統併發讀不高的話，直接使用隨機數訪問也是能夠的。就是根據slave的臺數，而後產生隨機數，隨機的訪問slave。

  二、故障轉移，若是發現connection獲取不到了，則把它從slave列表中移除，等其回覆後，再加入到slave列表中

  三、失敗重連，第一次鏈接失敗後，能夠多嘗試幾回，如嘗試10次。

  處理業務方法中的@Transactional註解

  我參與的這個項目，大部分業務代碼是不須要事務的，只有極個別狀況須要。那麼按照上面提到的方案，若是不對業務方法中@Transactional註解進行特殊處理的話，主從的選擇會出現問題。你們都知道，若是使用了Spring的事務，那麼在同一個業務方法內，只會調用一次數據源的getConnection方法，若是該業務方法內，調用的mapper接口恰好以select開頭的，就會選擇slave庫，那麼接下來調用以insert開頭的mapper接口方法時，會把數據寫入到slave庫。如何解決這個問題呢？必須在進入標有@Transactional註解的業務方法前，指定選擇master主庫。能夠經過覆蓋DataSourceTransactionManager類中的doBegin方法，以下：

  Java

   

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  public class MyTransactionManager extendsDataSourceTransactionManager{      @Override      protected void doBegin(Object transaction, TransactionDefinitiondefinition) {      //選擇master數據庫      super.doBegin(transaction, definition);      }      }

  這樣既能夠避免，把數據寫入到從庫的問題。

  總結

  本人的解決方案是基於項目實際的，不必定合適你，我只是展現瞭解決方案而已。固然你能夠選擇開源的框架，像阿里的Cobar，360的Atlas。