ShardingJDBC-5.3实现读写分离，构建主从MySQL数据库，Docker部署Mysql8.0

  最近在做一个项目需要搭建MySQL主从架构，采用ShardingJDBC5.3实现MySQL读写分离，本文记录一下搭建流程。

基于Docker创建主从架构

# 创建主从数据库文件夹
mkdir -p /usr/local/mysql/master1/conf
mkdir -p /usr/local/mysql/master1/data
mkdir -p /usr/local/mysql/slave1/conf
mkdir -p /usr/local/mysql/slave1/data

# 初始化主数据库配置文件
cd /usr/local/mysql/master1/conf
vi my.cnf

# 粘贴以下内容
[mysqld]
datadir = /usr/local/mysql/master1/data
character-set-server = utf8
lower-case-table-names = 1
# 主从复制-主机配置# 主服务器唯一 ID
server-id = 1
# 启用二进制日志
log-bin=mysql-bin
# 设置 logbin 格式
binlog_format = STATEMENT

# 初始化从数据库配置文件
cd /usr/local/mysql/slave1/conf
vi my.cnf

# 粘贴以下内容
[mysqld]
datadir = /usr/local/mysql/slave1/data
character-set-server = utf8
lower-case-table-names = 1
# 主从复制-从机配置 # 从服务器唯一 ID
server-id = 2
# 启用中继日志
relay-log = mysql-relay

# 文件夹授权，后文docker部署mysql需要挂载文件
chmod -R 777 /usr/local/mysql

2 Docker部署MySQL8.0

# 拉取镜像
docker pull mysql:8.0
# 查看镜像
docker images
# 构建主数据库容器
docker run --name=mysql-master-1 --privileged=true -p 8808:3306 -v /usr/local/mysql/master1/data/:/var/lib/mysql -v /usr/local/mysql/master1/conf/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf -v /usr/local/mysql/master1/mysql-files/:/var/lib/mysql-files/ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:8.0 --lower_case_table_names=1

# 验证是否可以登录# 交互式进入容器
docker exec -it mysql-master-1 /bin/bash
# 登录
mysql -uroot -p
# 退出
quit
exit

# 构建从数据库容器，主库和从库端口需要不一样
docker run --name=mysql-slave-1 --privileged=true -p 8809:3306 -v /usr/local/mysql/slave1/data/:/var/lib/mysql -v /usr/local/mysql/slave1/conf/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf -v /usr/local/mysql/slave1/mysql-files/:/var/lib/mysql-files/ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:8.0 --lower_case_table_names=1

3 编写主数据库的复制配置文件

# 为主数据库创建用户 slave 并授权
# 创建用户,设置主从同步的账户名
create user 'golive-slave'@'%' identified with mysql_native_password by 'golive-81710181';
# 授权
grant replication slave on *.* to 'golive-slave'@'%';
# 刷新权限
flush privileges;
# 查询 server_id 值
show variables like 'server_id';
# 也可临时（重启后失效）指定 server_id 的值（主从数据库的 server_id 不能相同）
set global server_id = 1;
# 查询 Master 状态，并记录 File 和 Position 的值，这两个值用于和下边的从数据库中的 change 那条 sql 中的 master_log_file，master_log_pos 参数对齐使用
show master status;
# 重置下 master 的 binlog 位点
reset master;

4 编写从数据库的配置文件

# 进入从数据库
# 注意：执行完此步骤后退出主数据库，防止再次操作导致 File 和 Position 的值发生变化# 验证 slave 用户是否可用
# 查询 server_id 值
show variables like 'server_id';

# 也可临时（重启后失效）指定 server_id 的值（主从数据库的 server_id 不能相同）
set global server_id = 2;

# 若之前设置过同步，请先重置
stop slave;
reset slave;

# 设置主数据库
change master to master_host='主机的ip',master_port=8808,master_user='golive-slave',master_password='qiyu-pwd',master_log_file='binlog.000001',master_log_pos=156;

# 开始同步
start slave;

# 若出现错误，则停止同步，重置后再次启动
stop slave;
reset slave;
start slave;

# 查询 Slave 状态
show slave status;

  最后需要查看是否配置成功，查看参数 Slave_IO_Running 和 Slave_SQL_Running 是否都为yes，则证明配置成功。若为 no，则需要查看对应的 Last_IO_Error 或 Last_SQL_Error 的异常值。

注意点：
  如果 mysql 的同步出现了问题，如果不担心 binlog 丢失的话，其实可以尝试重制 master 的 binlog 信息，使用 reset master 命令去清空之前的 binlog 日志即可，注意正在写入的 binlog 不要随意清空，很危险。

5 ShardingJDBC配置

以下配置只适用于 shardingjdbc 的 5.3.2 版本

application.yml 配置中设置连接池的全局属性：

spring:
	datasource:
		driver-class-name:
org.apache.shardingsphere.driver.ShardingSphereDriver
		url: jdbc:shardingsphere:classpath:golive-db-sharding.yaml
		hikari:
			pool-name: golive-user-pool
			minimum-idle: 150
			maximum-pool-size: 300
			connection-init-sql: select 1
			connection-timeout: 4000
			max-lifetime: 60000

ShardingJDBC 的读写分离配置：

配置golive-db-sharding.yaml：

# 文件名取golive-db-sharding.yaml，对应application.yml中的url字段
dataSources:
	user_master: # 新表，重建的分表，主库
		dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
		driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
		jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:8808/qiyu_live_user?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
		username: root
		password: root
	user_slave0: # 新表，重建的分表，从库
		dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
		driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
		jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:8809/qiyu_live_user?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
		username: root
		password: root
rules:
	- !READWRITE_SPLITTING
		dataSources:
			user_ds:
				staticStrategy:
					writeDataSourceName: user_master
					readDataSourceNames:
						- user_slave0
	- !SINGLE
	defaultDataSource: user_ds  # 不分表分库时的默认数据源
	- !SHARDING
	tables:
		t_user:
			actualDataNodes: user_ds.t_user_${(0..99).collect(){it.toString().padLeft(2,'0')}}
			tableStrategy:
				standard:
					shardingColumn: user_id
					shardingAlgorithmName: t_user-inline
	shardingAlgorithms:
		t_user-inline:
			type: INLINE
			props:
				algorithm-expression: t_user_${(user_id % 100).toString().padLeft(2,'0')}  # %100 ： 分了100张表
props:
	sql-show: true