Sharding-JDBC是一個分佈式數據庫框架，它提供了讀寫分離的功能，以提高數據庫的讀取性能。以下是實現讀寫分離的詳細步驟和解釋：

1. 引入Sharding-JDBC依賴

首先，確保你的項目中已經添加了Sharding-JDBC的依賴。

<dependency>
    <groupId>io.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>4.x.x</version> <!-- 使用最新版本 -->
</dependency>

2. 配置數據源

配置真實的數據庫連接池，Sharding-JDBC支持多種連接池，如DBCP、Tomcat JDBC、HikariCP等。

import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;

HikariDataSource dataSource1 = new HikariDataSource();
dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
dataSource1.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db_master");
dataSource1.setUsername("root");
dataSource1.setPassword("password");

HikariDataSource dataSource2 = new HikariDataSource();
dataSource2.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
dataSource2.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db_slave_0");
dataSource2.setUsername("root");
dataSource2.setPassword("password");

// 可以添加更多的從數據庫連接池

3. 配置讀寫分離規則

在Sharding-JDBC中，通過MasterSlaveRuleConfiguration來配置讀寫分離規則。

import io.shardingsphere.api.config.masterslave.MasterSlaveRuleConfiguration;

MasterSlaveRuleConfiguration masterSlaveRuleConfig = new MasterSlaveRuleConfiguration();
masterSlaveRuleConfig.setName("ms_ds"); // 命名數據源組
masterSlaveRuleConfig.setMasterDataSourceName("ds_master"); // 主數據源名稱
masterSlaveRuleConfig.setSlaveDataSourceNames(Lists.newArrayList("ds_slave_0", "ds_slave_1")); // 從數據源名稱列表

4. 配置負載均衡算法

Sharding-JDBC提供了多種負載均衡算法，如輪詢、隨機等。

import io.shardingsphere.api.algorithm.masterslave.RandomMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm;

masterSlaveRuleConfig.setLoadBalanceAlgorithm(new RandomMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm());

5. 創建ShardingDataSource

使用ShardingDataSourceFactory來創建ShardingDataSource，並傳入數據源和讀寫分離規則。

import io.shardingsphere.api.ShardingDataSourceFactory;
import javax.sql.DataSource;

Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
dataSourceMap.put("ds_master", dataSource1);
dataSourceMap.put("ds_slave_0", dataSource2);
// 添加更多的從數據源

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

6. 使用ShardingDataSource

在業務代碼中，使用ShardingDataSource代替原生的DataSource。

String sql = "SELECT * FROM order";
try (Connection conn = dataSource.getConnection();
     PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
     ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
    // 處理結果集
}

7. 配置全局表

如果讀寫分離涉及到的表是全局表（即在所有數據庫中結構都相同的表），則需要配置全局表規則。

import io.shardingsphere.api.config.rule.GlobalTableRuleConfiguration;

GlobalTableRuleConfiguration globalTableRuleConfig = new GlobalTableRuleConfiguration();
globalTableRuleConfig.setLogicTable("order");
globalTableRuleConfig.setDatabaseStrategy(new NoneShardingStrategy()); // 使用無分片策略

ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.setMasterSlaveRules(Collections.singletonMap("ms_ds", masterSlaveRuleConfig));
shardingRuleConfig.setGlobalTableRules(Collections.singletonMap("order", globalTableRuleConfig));

dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfig);

示例解釋

• 數據源配置：定義了主從數據庫的連接池。
• 讀寫分離規則：通過MasterSlaveRuleConfiguration定義了主從數據庫的讀寫分離規則。
• 負載均衡算法：定義了從數據庫的負載均衡算法。
• 創建ShardingDataSource：使用數據源和讀寫分離規則創建了ShardingDataSource。
• 使用ShardingDataSource：在業務代碼中使用ShardingDataSource來執行數據庫操作，Sharding-JDBC會自動根據配置進行讀寫分離。

通過以上步驟，Sharding-JDBC能夠實現數據庫的讀寫分離，從而提高應用程序的讀取性能。歡迎關注威哥愛編程，一起學習成長。