浅聊读写分离

一、前言

  开始今天主题读写分离

二、为啥要用读写分离

  首先明白什么是读写分离，读写分离基本原理就是将数据库的读写操作分配到不同的节点上，如下图:

  读写分离就是主从集群，一主多从或者一主一丛都是可以的，就是数据库主机复制写入操作，从机负责读的操作，主机写入以后再同步给从机；这里我简单说下当时我接触的一个项目的场景，当时我们是做了一个类似于钉钉发送内部消息用的一个东西，大概用户在30W左右，但是实际肯定不可能一起上线的，但是每次发总归会有一波大批量读取的操作和批量写入的操作，这个时候我们发现一台单机已经不够用了，那时候我们数据库和业务已经做过分离，我们就考虑用到了主从复制这一手段，在这个的基础上我们已经按照地区分表的操作，有机会我们也可以谈谈当时是怎么实现的；那段时间进步还是蛮大的，这个项目我也是花了很多心思，但是由于公司内部和很多很多原因，我看不到希望，这个项目发展以及大家迎合上层内部的原因我还是离开了，到了现在的公司，最近我把当时我的另外的想法简单进行实现，还有当时我们怎么实现的思路谈谈；

三、代码层去聊聊实现的思路

  明确一点，那就是我们读的时候用从库，写的时候用主库，这一点必须要声明的，这个是我们的需求，根据这个需求我们去演化我们的代码，无非就是用两个或者多个连接字符串的，这个是C#的名词，Java的小伙伴可能不是很清楚，也就是配置2个数据DataSource,这篇文章代码层的实现主要是针对C#的，Java的话我感觉可能这种文章遍地都是，C#相对还是比较少吧，我也稍微做点贡献嘛，一下偏题了，这里在说下字符串的内容，一个是主连接字符串，另外是一个或者多个从的字符配置，我们要实现读写分离就是去实现读取的时候用从库的连接字符串，写入的时候用主库的连接字符串，说到这里我想大家应该很明确自己的思路，接下来看看我的2种思路和你的想法一样不一样，或许能给你带来一些思想上的突破；

 1.写两份ORM的操作

  这个怎么讲的，根据我们上面的操作来明确下两份ORM的操作指的是什么，一份是读的ORM操作，另外一份是写的ORM操作，这个时候我想你应该明白怎么去做，那就是Get操作的方法在DB层去调用读的ORM，POST的操作去调用写操作的ORM，这个我们当时就是用这种方式去实现的，我用EF还是相对比较少的，我喜欢用杰哥的Sqlsugar或者Dapper,这里我推荐下我杰哥的博客:http://www.codeisbug.com/Doc/8;这里在推荐下EF的实现，感觉这个作者也是比较用心的，https://blog.csdn.net/slowlifes/article/details/72874582，上面我们只是说进行一主一从，一组多从我们如何去实现，这个地方我们采用的类似于EF作者随机操作方式，具体大家可以去实现下，应该不是很难，我主要想要介绍我另外的想法；

 2.采用AOP的方式去实现

 上面的方式我感觉还是过于手动化操作，我感觉还是不是很满意，我在想有什么自动化的方式没有，这里我想到用AOP去实现，为什么能实现？AOP在MVC或者WebApi种的体现主要在于过滤器，这里面可以拿到请求的上下问，根据这个我们能拿到这个方法是GET还是POST请求，这个根据这个我们就能去区分这个请求是要定位到主库还是从库，但是这样还会存在一个问题，那就定位到以后我们必须在每个方法传入这个字符串的参数，这个代码耦合度太过于高了，不是我想要的效果，这个时候我想到ThreadLoacl这个类，这个类能干什,官方的话是提供数据的线程本地存储，这个可能你不是很明白，我用比较通俗的话给大家解释下，但是能不是很严谨，就是说每个线程id只能对应自己的变量的操作，不会影响其他变量，这个时候就解决多个用户访问的时候，正确的将这个字符串变量传递给DB层，保证了变量不会在多线程的情况下发生错误，另外也对各层之间做了解耦，这个时候我们解决了一组一丛的问题，那对于一主多从的问题我们怎么平均去分配到从库上，我采用的取余的操作，这个时候还是要解决一个问题，多线程时候的变量共享问题和原子性的问题，这个时候我采用了Interlocked对全局的变量进行新增，然后取余，就这样就能平均分配到每个从库上面了，简单的把代码贴一下，后续可以在加一些东西上github上；这个上面存在一个问题POST请求不一定是写入请求，这个地方大家可以根据自己情况自己来判断，因为在过滤器中还可以获取到Action和Controller名字，具体怎么组合看大家；

public class MasterSlaveThreadLocal
    {
        //private static volatile int slaveCount = 0;
        private static  int slaveCount = 0;
        private static ThreadLocal<string> threadLocal = new ThreadLocal<string>();
        private static string masterConnection = ConfigurationManager.ConnectionStrings["MasterConnection"].ToString();
        private static string slaveConnection0 = ConfigurationManager.ConnectionStrings["SlaveConnection0"].ToString();
        private static string slaveConnection1 = ConfigurationManager.ConnectionStrings["SlaveConnection1"].ToString();
        private static string slaveConnection2 = ConfigurationManager.ConnectionStrings["SlaveConnection2"].ToString();
        public static void setDataSourceKey(string httpType)
        {
            if (httpType == "GET")
            {
                Interlocked.Add(ref slaveCount, 1);
                if (slaveCount % 3 == 0)
                {
                    threadLocal.Value = slaveConnection0;
                }
                else if (slaveCount % 3 == 1)
                {
                    threadLocal.Value = slaveConnection1;
                }
                else
                {
                    threadLocal.Value = slaveConnection2;
                }
            }
            if(httpType=="POST")
                threadLocal.Value = masterConnection;
        }
        public static string getDataSourceKey()
        {
            return threadLocal.Value;
        }
    }
    /// <summary>
    /// 主从过滤器
    /// 设置为全局过滤器
    /// </summary>
    public class MasterSlaveFilterAttribute: ActionFilterAttribute
    {
        public override void OnActionExecuting(ActionExecutingContext filterContext)
        {
            base.OnActionExecuting(filterContext);
            MasterSlaveThreadLocal.setDataSourceKey(filterContext.HttpContext.Request.HttpMethod);
        }
    }
    public class FilterConfig
    {
        public static void RegisterGlobalFilters(GlobalFilterCollection filters)
        {
            filters.Add(new HandleErrorAttribute());
            filters.Add(new MasterSlaveFilterAttribute());
        }
    }

四、读写分离带来的问题以及我自己的一些思考

 读写分离以后，我们数据库在同步数据的时候，会存在延迟这个问题，这个延迟是数据量的增加延迟也会越来越久，但是有些业务是要求实时，那我们怎么去处理这个问题，还是举个比较例子，就按照登录来说，假设在某网站注册一个账号，该网站祖册这个业务采用的是读写分离的设计，这个时候我们在注册完成以后，需要立即登录，比如说这个延迟在2-3之间，这个时候我们做登录的时候会访问不到该注册信息，这个时候会提示该用户不存在，那么我们怎么处理这种问题，接下来我谈谈我的处理方式，当然我还是感觉这种问题还是根据业务来，如果业务没有要求必须实时，那我是提倡忽略这种问题，要是业务必须处理我认为可以从两方面处理：

 1.数据库层面

   数据库层面可以采用暴力读取也就是在读取一次主机的办法，什么是再读一次主机，比如说我们登录操作，如果从库读取不到，我们再次读取下主机看该条数据是否存在，这样主机压力很大，可能导致主机奔溃；

   另外还有一个比较推荐的一个方式，这个方式我没有尝试过，也是我在别的地方学习到的，但是本质还是读不到读主机，我们可以这样操作，我们记录一个K-V缓存，key是由数据库:表:主键，设置过期时间大于等于数据库同步延迟的时间，当我们访问判断下有无这个key，如果存在这个则读取主库，否者读取从库；

 2.从界面层面

  还是以登录为案例，我们在很多网站注册完成以后，会出现这样情况，比等待几秒跳转或者阅读下什么规则，这个时候我们考虑下为什么他要这么做，当让一部分可能真的是规定，但是我们脑袋大开一下，其实这也是一种数据同步，在等待的那段时间，主从已经完成了同步，这也是我脑洞大开想的，这个大家可以当做看笑话，但是我认为还是可以尝试下；

五、结束

  有什么不懂的我们可以一起探讨！！GO！