利用 Sharding-JDBC 解决数据库读写分离后，数据查询延时问题

一般熟知 Mysql 数据库的朋友知道，当表的数据量达到千万级时，SQL 查询会逐渐变的缓慢起来，往往会成为一个系统的瓶颈所在。为了提升程序的性能，除了在表字段建立索引（如主键索引、唯一索引、普通索引等）、优化程序代码以及 SQL 语句等常规手段外，利用数据库主从读写分离（Master/Slave）架构，是一个不错的选择。但是在这种分离架构中普遍存在一个共性问题：数据读写一致性问题。

数据读写一致性问题

主从库同步逻辑

主库 Master 负责“写”，会把数据库的 BinLog 日志记录通过 I/O 线程异步操作同步到从库（负责“读”），这样每当业务系统发送 select 语句时，会直接路由到从库去查询数据，而不是主库。

但是这种同步逻辑有一个比较严重的缺陷：数据延时问题。

我们可以想象一下这样的场景：

当一段程序在更新完数据后，需要立即查询更新后的数据，那么真的能查询到更新后的数据吗？

答案是：不一定！

这是因为主从数据同步时是异步操作，主从同步期间会存在数据延时问题，平常主库写数据量比较少的情况下，偶尔会遇到查询不到数据的情况。但是随着时间的推移，当使用系统的用户增多时，会发现这种查询不到数据的情况会变的越来越糟糕。

Sharding-JDBC

想必大家并不陌生，Sharding-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。

它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。

适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC。

支持任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP 等。

支持任意实现 JDBC 规范的数据库，目前支持 MySQL，Oracle，SQLServer，PostgreSQL 以及任何遵循 SQL92 标准的数据库。

读写分离特性

提供了一主多从的读写分离配置，可独立使用，也可配合分库分表使用。

同个调用线程，执行多条语句，其中一旦发现有非读操作，后续所有读操作均从主库读取。

Spring命名空间。

基于Hint的强制主库路由。

ShardingSphere-JDBC 官方提供 HintManager 分片键值管理器， 通过调用hintManager.setMasterRouteOnly() 强制路由到主库查询，这样就解决了数据延时问题，无论什么时候都能够从主库 Master 查询到最新数据，而不用走从库查询。

实际案例

核心依赖

数据库配置

数据源初始化配置类 

强制路由到主库查询关键代码：

通过强制路由到主库查询有个风险，对于更新并实时查询业务场景比较多，如果都切到主库查询，势必会对主库服务器性能造成影响，可能还会影响到主从数据同步，所以要根据实际业务场景评估采用这种方式带来的系统性能问题。

另外，如果业务层面可以做妥协的话，尽量减少这种更新并实时查询方式，一种思路是实时更新库，利用 Java Future 特性异步查询（例如更新后，睡眠1-2秒再查询），伪代码如下：

Callable c1 = new Callable(){