sharding-sphere是强大的读写分离、分表分库中间件，sharding-jdbc是sharding-sphere的核心模块。官方网站

springboot项目中集成sharding-jdbc也非常简单。

首先，引入sharding-jdbc和druid的jar包：

io.shardingsphere

sharding-jdbc-spring-boot-starter

${sharding-sphere.version}

io.shardingsphere

sharding-jdbc-spring-namespace

${sharding-sphere.version}

com.alibaba

druid

1.1.13

在properties或者yml中配置读写分离：

sharding.jdbc.datasource.names=master,slave0,slave1

sharding.jdbc.datasource.master.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

sharding.jdbc.datasource.master.driver-class=com.mysql.cj.jdbc.Driver

sharding.jdbc.datasource.master.url=xxx

sharding.jdbc.datasource.master.username=xxx

sharding.jdbc.datasource.master.password=xxx

sharding.jdbc.datasource.master.max-active=100

sharding.jdbc.datasource.master.min-idle=10

sharding.jdbc.datasource.master.initial-size=10

sharding.jdbc.datasource.master.test-on-borrow=true

sharding.jdbc.datasource.slave0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

sharding.jdbc.datasource.slave0.driver-class=com.mysql.cj.jdbc.Driver

sharding.jdbc.datasource.slave0.url=xx

sharding.jdbc.datasource.slave0.username=xx

sharding.jdbc.datasource.slave0.password=xx

sharding.jdbc.datasource.slave0.max-active=100

sharding.jdbc.datasource.slave0.min-idle=10

sharding.jdbc.datasource.slave0.initial-size=10

sharding.jdbc.datasource.slave0.test-on-borrow=true

sharding.jdbc.datasource.slave1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

sharding.jdbc.datasource.slave1.driver-class=com.mysql.cj.jdbc.Driver

sharding.jdbc.datasource.slave1.url=xx

sharding.jdbc.datasource.slave1.username=xx

sharding.jdbc.datasource.slave1.password=xx

sharding.jdbc.datasource.slave1.max-active=100

sharding.jdbc.datasource.slave1.min-idle=10

sharding.jdbc.datasource.slave1.initial-size=10

sharding.jdbc.datasource.slave1.test-on-borrow=true

sharding.jdbc.config.masterslave.name=ds-ms

sharding.jdbc.config.masterslave.master-data-source-name=master

sharding.jdbc.config.masterslave.slave-data-source-names=slave0,slave1

注意这段配置，除了前缀，后面部分都是druid连接池相关的参数。所以，如果你使用的不是 druid连接池，那么后面的参数也要根据连接池属性做相应的变更。

当然，如果你想配置更多连接池属性，也可以继续添加配置。

到这里，读写分离的配置就完成了，读写分离的功能已经实现了。具体什么情况下走master，什么情况下走slave，根据我的测试，直接写结论吧。

sharding-jdbc是根据sql类型决定在master或者slave上面执行的，跟事务没关系

同一个方法中，遇到dml语句，那么该语句和其后面的所有sql都会在主库执行

查询sql默认会走slave库，但是一旦遇到dml语句，就会设置一个查询主库的标志，而这个对象是存在ThreadLocal中的，所以，其后的所以sql都会在主库执行。

强制读主

有些情况下，查询语句需要强制在master上执行，可以通过代码实现：

Object result;

HintManager hintManager = HintManager.getInstance();

hintManager.setMasterRouteOnly();

try {

result = xxxxx;

} finally {

hintManager.close();

}

return result;

为了方便，我们可以通过aop和自定注解实现这一功能：

// 定义注解

@Inherited

@Target(ElementType.METHOD)

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

public @interface MasterRoute {

//

}

// 定义aop

@Aspect

@Slf4j

@Component

public class MasterRouteAspect {

@Around(value = "@annotation(me.heys.anno.MasterRoute)")

public Object readMaster(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {

Object result;

HintManager hintManager = HintManager.getInstance();

hintManager.setMasterRouteOnly();

try {

result = joinPoint.proceed();

} finally {

hintManager.close();

}

return result;

}

}

sharding-jdbc更多用于分表分库，用它只进行读写分离，有点杀鸡用牛刀的感觉。后面会介绍如何通过mysql的驱动实现读写分离。

原文：https://www.cnblogs.com/ahhyong/p/10405889.html