最近上線的項(xiàng)目中數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)已經(jīng)臨近飽和，最大的一張表數(shù)據(jù)已經(jīng)接近3000W，百萬數(shù)據(jù)的表也有幾張，項(xiàng)目要求讀數(shù)據(jù)（select）時(shí)間不能超過0.05秒，但實(shí)際情況已經(jīng)不符合要求，explain建立索引，使用redis,ehcache緩存技術(shù)也已經(jīng)滿足不了要求，所以開始使用讀寫分離技術(shù)，可能以后數(shù)據(jù)量上億或者更多的時(shí)候，需要再去考慮分布式數(shù)據(jù)庫的部署，但目前來看，讀寫分離+緩存+索引+表分區(qū)+sql優(yōu)化+負(fù)載均衡是可以滿足億級(jí)數(shù)據(jù)量的查詢工作的，現(xiàn)在就一起來看一下親測(cè)可用的使用spring實(shí)現(xiàn)讀寫分離的步驟：

 

1.  背景

我們一般應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)庫而言都是“讀多寫少”，也就說對(duì)數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)的壓力比較大，有一個(gè)思路就是說采用數(shù)據(jù)庫集群的方案，

其中一個(gè)是主庫，負(fù)責(zé)寫入數(shù)據(jù)，我們稱之為：寫庫；

其它都是從庫，負(fù)責(zé)讀取數(shù)據(jù)，我們稱之為：讀庫；

 

那么，對(duì)我們的要求是：

1、讀庫和寫庫的數(shù)據(jù)一致；（這個(gè)是很重要的一個(gè)問題，處理業(yè)務(wù)邏輯要放在service層去處理，不要在dao或者mapper層面去處理）

2、寫數(shù)據(jù)必須寫到寫庫；

3、讀數(shù)據(jù)必須到讀庫；

2.  方案

解決讀寫分離的方案有兩種：應(yīng)用層解決和中間件解決。

 

2.1. 應(yīng)用層解決：

seo優(yōu)化培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)推廣培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn),SEM培訓(xùn),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,在線營(yíng)銷培訓(xùn)

 

 

優(yōu)點(diǎn)：

1、多數(shù)據(jù)源切換方便，由程序自動(dòng)完成；

2、不需要引入中間件；

3、理論上支持任何數(shù)據(jù)庫；

缺點(diǎn)：

1、由程序員完成，運(yùn)維參與不到；

2、不能做到動(dòng)態(tài)增加數(shù)據(jù)源；

 

2.2. 中間