前言

一般熟知 Mysql 数据库的朋友知道，当表的数据量达到千万级时，SQL 查询会逐渐变的缓慢起来，往往会成为一个系统的瓶颈所在。为了提升程序的性能，除了在表字段建立索引（如主键索引、唯一索引、普通索引等）、优化程序代码以及 SQL 语句等常规手段外，利用数据库主从读写分离（Master/Slave）架构，是一个不错的选择。但是在这种分离架构中普遍存在一个共性问题：数据读写一致性问题。

数据读写一致性问题

主从库同步逻辑

主库 Master 负责“写”，会把数据库的 BinLog 日志记录通过 I/O 线程异步操作同步到从库（负责“读”），这样每当业务系统发送 select 语句时，会直接路由到从库去查询数据，而不是主库。

但是这种同步逻辑有一个比较严重的缺陷：数据延时问题。

我们可以想象一下这样的场景：

当一段程序在更新完数据后，需要立即查询更新后的数据，那么真的能查询到更新后的数据吗？

答案是：不一定！

这是因为主从数据同步时是异步操作，主从同步期间会存在数据延时问题，平常主库写数据量比较少的情况下，偶尔会遇到查询不到数据的情况。但是随着时间的推移，当使用系统的用户增多时，会发现这种查询不到数据的情况会变的越来越糟糕。

Sharding-JDBC

想必大家并不陌生，Sharding-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。

它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。

• 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC。
• 支持任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP 等。
• 支持任意实现 JDBC 规范的数据库，目前支持 MySQL，Oracle，SQLServer，PostgreSQL 以及任何遵循 SQL92 标准的数据库。

读写分离特性

• 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。
• 同个调用线程，执行多条语句，其中一旦发现有非读操作，后续所有读操作均从主库读取。
• Spring命名空间。
• 基于Hint的强制主库路由。

ShardingSphere-JDBC 官方提供 HintManager 分片键值管理器， 通过调用hintManager.setMasterRouteOnly() 强制路由到主库查询，这样就解决了数据延时问题，无论什么时候都能够从主库 Master 查询到最新数据，而不用走从库查询。

HintManager hintManager = HintManager.etInstance() ; 
hintManager.setMasterRouteOnly();

实际案例

核心依赖

<dependency>
   <groupId>io.shardingjdbc</groupId>
   <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
   <version>${sharding-jdbc.version}</version>
</dependency>

数据库配置

sharding:
 jdbc:
   data-sources:
     mvip:
       type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
       driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
       url: jdbc:mysql://${ha.basedb.mvip.ip}:${ha.basedb.mvip.port}/unicom_portal?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
       username: ${ha.basedb.mvip.username}
       password: ${ha.basedb.mvip.password}
     svip:
       type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
       driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
       url: jdbc:mysql://${ha.basedb.svip.ip}:${ha.basedb.svip.port}/unicom_portal?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
       username: ${ha.basedb.svip.username}
       password: ${ha.basedb.svip.password}
   master-slave-rule:
     name: ds_ms
     master-data-source-name: mvip
     slave-data-source-names: svip
     load-balance-algorithm-type: round_robin

源初始化配置类

@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "sharding.jdbc")
public class MasterSlaveConfig {
    private Map<String, DruidDataSource> dataSources = new HashMap<>();
   private MasterSlaveRuleConfiguration masterSlaveRule;
}
@ConditionalOnClass(DruidDataSource.class)
   @EnableConfigurationProperties(MasterSlaveConfig.class)
   @ConditionalOnProperty({
           "sharding.jdbc.data-sources.mvip.url",
           "sharding.jdbc.master-slave-rule.master-data-source-name"
})
static class ShardingDruid extends DruidConfig {
       @Autowired
       private MasterSlaveConfig masterSlaveConfig;
       @Bean("masterSlaveDataSource")
       public DataSource dataSource() throws SQLException {
           masterSlaveConfig.getDataSources().forEach((k, v) -> configDruidParams(v));
           Map<String, DataSource> dataSourceMap = Maps.newHashMap();
           dataSourceMap.putAll(masterSlaveConfig.getDataSources());
           DataSource dataSource = MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, masterSlaveConfig.getMasterSlaveRule(), Maps.newHashMap());
           return dataSource;
       }
       @Bean
       public PlatformTransactionManager txManager(DataSource dataSource) {
           return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
       }
       private void configDruidParams(DruidDataSource druidDataSource) {
           druidDataSource.setMaxActive(20);
           druidDataSource.setInitialSize(1);
           // 配置获取连接等待超时的时间
           druidDataSource.setMaxWait(10000);
           druidDataSource.setMinIdle(1);
           // 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
           druidDataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000);
           // 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒 超过这个时间每次会回收默认3个连接
           druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(30000);
           // 线上配置的mysql断开闲置连接时间为1小时,数据源配置回收时间为3分钟,以最后一次活跃时间开始算
           druidDataSource.setMaxEvictableIdleTimeMillis(180000);
           // 连接最大存活时间，默认是-1(不限制物理连接时间)，从创建连接开始计算，如果超过该时间，则会被清理
           druidDataSource.setPhyTimeoutMillis(15000);
           druidDataSource.setValidationQuery("select 1");
           druidDataSource.setTestWhileIdle(true);
           druidDataSource.setTestOnBorrow(false);
           druidDataSource.setTestOnReturn(false);
           druidDataSource.setPoolPreparedStatements(true);
           druidDataSource.setMaxOpenPreparedStatements(20);
           druidDataSource.setUseGlobalDataSourceStat(true);
           druidDataSource.setKeepAlive(true);
           druidDataSource.setRemoveAbandoned(true);
           druidDataSource.setRemoveAbandonedTimeout(180);
           try {
               druidDataSource.setFilters("stat,slf4j");
               List filterList = new ArrayList<>();
               filterList.add(wallFilter());
               druidDataSource.setProxyFilters(filterList);
           } catch (SQLException e) {
               e.printStackTrace();
           }
       }
   }

强制路由到主库查询关键代码：

public ArticleEntity getWithMasterDB(Long id, String wid) {
  HintManager hintManager = HintManager.getInstance() ;
  hintManager.setMasterRouteOnly();
  ArticleEntity article = baseMapper.queryObject(id, wid);
}

通过强制路由到主库查询有个风险，对于更新并实时查询业务场景比较多，如果都切到主库查询，势必会对主库服务器性能造成影响，可能还会影响到主从数据同步，所以要根据实际业务场景评估采用这种方式带来的系统性能问题。

另外，如果业务层面可以做妥协的话，尽量减少这种更新并实时查询方式，一种思路是实时更新库，利用 Java Future 特性异步查询（例如更新后，睡眠1-2秒再查询），伪代码如下：

Callable c1 = new Callable(){
  @Override
  public String call() throws Exception {
    ArticleEntity articleEntity = null
    try {
         Thread.sleep(2000);
         articleEntity = articleService.get(id)
     } catch (InterruptedException e) {
         e.printStackTrace();
     }
    return articleEntity;
  }
};
FutureTask<ArticleEntity> f = new FutureTask<ArticleEntity>(c1);
new Thread(f).start();
ArticleEntity article = f.get()

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