Java读写分离实战

一、目标：

读操作走从库，写操作走主库 —— 实现读写分离

二、实现步骤：

本文是基于基于 ShardingSphere 读写分离，通过修改配置文件形式实现读写分离。

1. 修改 spring.shardingsphere.datasource 配置，加上主从库定义

spring:shardingsphere:datasource:names: master,slavemaster:# 你的原 community 配置放这里slave:# 你的原 nonmotor 配置放这里rules:readwrite-splitting:data-sources:community:  # 逻辑数据源名（不要与物理重名）static-strategy:write-data-source-name: masterread-data-source-names: slaveload-balancer-name: round_robin

三、结构简介：

两个物理数据源（数据库连接）——master 和 slave。

• master: 主库（负责写操作）

• slave: 从库（负责读操作）

读写分离规则配置 ：

 rules:
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          community:  # 逻辑数据源名（业务代码中访问的名称）

逻辑数据源 叫 community，它是一个抽象名称，对应一套“读写分离”的规则组合。你在业务代码中注入的是这个名字（不是 master 或 slave）。

静态读写分离策略：

            static-strategy:
              write-data-source-name: master
              read-data-source-names: slave

• 所有 写请求（INSERT/UPDATE/DELETE） 都路由到 master 数据源。

• 所有 读请求（SELECT） 都路由到 slave 数据源。

 负载均衡器配置：

            load-balancer-name: round_robin
        load-balancers:
          round_robin:
            type: ROUND_ROBIN

• 多个 slave 节点，可以通过 ROUND_ROBIN（轮询）方式在多个从库之间分发读取请求。

• 当前虽然你只定义了一个 slave，但这个配置是为了后续扩展预留的。

在 Spring Boot 项目中配置 ShardingSphere 实现数据库读写分离 —— 所有写操作走主库 master，所有读操作走从库 slave，并通过逻辑数据源 community 对外提供统一的数据访问入口。