问题

数据库读写分离，如何改代码？

答案

核心概念

读写分离是通过主库处理写操作，从库处理读操作，实现数据库负载分散和性能提升。代码层面需要实现动态数据源路由。

实现方案

方案1：AbstractRoutingDataSource + AOP

核心组件：

  1. 数据源上下文 - 使用ThreadLocal保存当前数据源类型
  2. 动态数据源 - 继承AbstractRoutingDataSource实现路由
  3. 自定义注解 - @Master和@Slave标记方法
  4. AOP切面 - 拦截注解并设置数据源

关键代码结构：

DataSourceContextHolder → 存储数据源类型
DynamicDataSource → 动态选择数据源
@Master/@Slave → 业务方法注解
DataSourceAspect → AOP切面路由

优点： 代码侵入性低，灵活控制

方案2：ShardingSphere（企业级推荐）

特点：

  • 零代码侵入，配置驱动
  • 自动识别SQL类型并路由
  • 支持多从库负载均衡
  • 支持从库高可用

配置示例（application.yml）：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: master,slave
      master:
        jdbc-url: jdbc:mysql://master:3306/db
        username: root
        password: password
      slave:
        jdbc-url: jdbc:mysql://slave:3306/db
        username: root
        password: password
    rules:
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          readwrite_ds:
            write-data-source-name: master
            read-data-source-names: slave
            load-balancer-name: round_robin

优点： 零侵入，自动路由，功能强大

关键场景处理

1. 强制读主库

刚写入的数据立即查询时，需强制读主库避免主从延迟影响

2. 事务内操作

同一事务内的所有操作必须使用同一数据源（主库）

3. 缓存结合

写操作更新缓存，读操作先查缓存再查从库，减少主从延迟影响

注意事项

  1. 主从延迟 - 关键数据强制读主库或使用缓存
  2. 事务一致性 - 事务内所有操作走主库
  3. 连接池配置 - 主库池小，从库池大
  4. 监控告警 - 监控延迟和连接池状态

面试答题总结

读写分离代码实现主要有两种方案：

  1. AbstractRoutingDataSource + AOP：通过自定义注解+AOP切面+ThreadLocal实现动态数据源切换，适合中型项目

  2. ShardingSphere：零代码侵入，配置驱动，自动SQL路由和负载均衡，企业级推荐

核心技术是AbstractRoutingDataSource + ThreadLocal。需要注意主从延迟、事务一致性、强制读主库等场景。生产环境推荐ShardingSphere，配合缓存和监控保证系统高可用。