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微服務架構下,利用Sharding-jdbc解決讀寫分離查詢延遲問題

數據庫 MySQL
當Mysql數據庫數據達到一定量后,查詢SQL執行會變慢起來,除了建索引、優化程序代碼以及SQL語句等常規手段外,利用經典MHA數據庫中間件做數據庫讀寫分離是一個不錯的選擇。但是在讀寫分離架構中會出現一個共性問題:SQL讀取延遲。

 前言

[[276966]]

當Mysql數據庫數據達到一定量后,查詢SQL執行會變慢起來,除了建索引、優化程序代碼以及SQL語句等常規手段外,利用經典MHA數據庫中間件做數據庫讀寫分離是一個不錯的選擇。但是在讀寫分離架構中會出現一個共性問題:SQL讀取延遲。

讀寫實時場景

比如在微服務應用端新增一條業務數據,然后立即讀取,這個時候會遇到讀取不到情況!

為什么呢?

利用sharding-jdbc解決Mysql讀寫分離查詢延遲的問題

來源網絡

因為在讀寫分離架構中,主節點負責寫入數據,同時mysql利用多線程技術把數據同步到從節點,從節點負責應用端讀取請求。

而Mysql主從數據同步數據存在同步時間差,帶來的問題是從節點同步不到主節點(Master)數據,應用端從從節點(Slave)讀取不到新增的數據情況。

解決方案

利用官方HintManager 分片鍵值管理器, 強制路由到主庫查詢

利用sharding-jdbc解決Mysql讀寫分離查詢延遲的問題

通過調用hintManager.setMasterRouteOnly() 強制路由到主庫查詢,偽代碼如下:

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

通過強制路由到主庫查詢有個風險,對于更新并實時查詢業務場景比較多,如果都切到主庫查詢,勢必會對主庫服務器性能造成影響,可能還影響主從數據同步,所以要根據實際業務場景評估采用這種方式帶來的服務器性能問題。

另外,如果業務層面可以做妥協的話,盡量減少這種更新并實時查詢方式,一種思路是實時更新庫,利用線程異步查詢(例如更新后,睡眠1-2秒再查詢),偽代碼如下:

  1. public class ArticleCacheTask implements Runnable {  
  2.  @Override 
  3.  public void run() { 
  4.   
  5.  try { 
  6.  // 控制讀寫分離不同步設置 
  7.  Thread.sleep(2000); 
  8.  } catch (InterruptedException e) { 
  9.  e.printStackTrace(); 
  10.  } 
  11.  ArticleEntity articleEntity = articleService.getWithMasterDB(Long.valueOf(id), wid); 
  12.  } 
責任編輯:華軒 來源: Wooola
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