从零搭建MySQL主从复制并集成Spring Boot实现读写分离-EW帮帮网

1. 概述

1.1 主从复制概述

在生产环境中，随着业务量增长，数据库的读写压力会不断加大。为了提升系统的可用性、扩展性与数据安全性，主从复制（Replication） 成为一种常见的数据库架构方案。通过主从复制：

读写分离：主库处理写操作，从库处理读操作，提升整体性能。
高可用性：主库故障后可快速切换到从库，提高系统稳定性。
数据备份：从库作为热备份，提升数据安全。
数据分析：从库可用于数据分析、报表查询等业务，减少对主库影响。

1.2 主从复制类型

MySQL 提供多种主从复制模式：

类型	简介	特点
基于语句（Statement-Based Replication, SBR）	复制 SQL 语句	简单、可能因非确定性函数出错
基于行（Row-Based Replication, RBR）	复制变更的数据行	精确、安全但数据量大
混合模式（Mixed-Based Replication, MBR）	自动在 SBR 与 RBR 之间切换	综合两者优点

当前多数生产环境推荐使用 Row-Based（RBR）。

2. 主从复制原理

MySQL 主从复制（Replication）是通过**复制主库上的二进制日志（binlog）**来实现从库数据同步的过程。整个过程可以分为 五个步骤 和 三个关键线程，分别在主库与从库之间协作完成。

2.1 主从复制的关键线程

线程	所在节点	作用
Binlog Dump Thread	主库	监听并推送 binlog 变更给从库
I/O Thread	从库	向主库请求 binlog，并写入本地中继日志（relay log）
SQL Thread	从库	读取 relay log，并按顺序执行日志中的 SQL 操作

2.2 主从复制的具体步骤

主库记录 binlog 日志
当主库执行 INSERT、UPDATE、DELETE 等 DML 操作时，会将这些更改以事件（event）的形式按顺序写入到 binlog（二进制日志）中。这个日志记录的是数据变化的“描述”。
从库发起连接请求（I/O Thread）
从库通过 I/O 线程连接主库，并向主库请求从某个位置（指定的 binlog 文件和偏移量）开始读取 binlog 数据。
主库启动 Binlog Dump Thread 发送日志
主库接收到从库连接请求后，会启动一个专用的 Binlog Dump 线程，实时监听 binlog 的变化，并将新生成的 binlog 内容发送给对应的从库。
从库接收并写入 relay log（中继日志）
从库的 I/O Thread 接收到主库发送的 binlog 数据后，会将这些日志写入到本地的 relay log（中继日志）文件中，作为一个临时的日志缓冲。
从库重放 relay log 执行 SQL（SQL Thread）
从库的 SQL Thread 会不断读取 relay log 中的日志内容，并解析并按顺序执行日志中的操作，从而在从库上“重放”主库的数据更改，实现数据同步。

在这里插入图片描述

3. 搭建主从复制环境

这里以一主一从为例，假设两台服务器，主库 IP 为 192.168.10.10，从库 IP 为 192.168.10.20，MySQL 版本为 8.0。

3.1 主库配置

（1）修改配置文件 `my.cnf`（或 `my.ini`）

[mysqld]
server-id=1
log-bin=mysql-bin
binlog_format=row

server-id：每个节点必须唯一。
log-bin：启用 binlog 日志。
binlog_format=row：推荐使用 RBR。

重启 MySQL 服务：

sudo systemctl restart mysqld

mysqld 是 MySQL 数据库服务器的核心进程，负责处理所有客户端请求、SQL 执行和数据管理等核心功能。

（2）创建复制用户

CREATE USER 'repl'@'192.168.10.%' IDENTIFIED BY 'repl_pass';
GRANT REPLICATION SLAVE,REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'repl'@'192.168.10.%';
FLUSH PRIVILEGES;

（3）查看主库状态

SHOW MASTER STATUS;

记录下 File 和 Position，后续配置从库时使用。

3.2 从库配置

（1）修改配置文件 `my.cnf`

[mysqld]
server-id=2
relay-log=relay-log
read_only=1

server-id 必须与主库不同。
relay-log 指定中继日志名。
read_only=1 可防止从库被误写（非 root 用户）。

重启服务：

sudo systemctl restart mysqld

（2）连接主库配置复制信息

CHANGE MASTER TO
  MASTER_HOST='192.168.10.10',
  MASTER_USER='repl',
  MASTER_PASSWORD='repl_pass',
  MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',
  MASTER_LOG_POS=120;

注意：MASTER_LOG_FILE 和 MASTER_LOG_POS 使用主库 SHOW MASTER STATUS 的结果。

（3）启动复制进程

START SLAVE;

（4）查看复制状态

SHOW SLAVE STATUS\G

重点关注：

Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: Yes

如果两项均为 Yes，表示复制正常。

4. 验证主从复制是否成功

你可以通过以下方式验证主从复制是否成功并生效：

4.1 在主库插入数据，在从库查询

主库：

USE test;
CREATE TABLE test_rep (id INT PRIMARY KEY, val VARCHAR(100));
INSERT INTO test_rep VALUES (1, 'hello replication');

从库：

SELECT * FROM test.test_rep;

如果看到相同数据，说明复制成功。

4.2 观察从库 `Seconds_Behind_Master`

SHOW SLAVE STATUS\G

字段 Seconds_Behind_Master 为 0 表示从库基本无延迟。

明白了！以下是你博客的第五部分内容，基于 ShardingSphere-JDBC 实现 Spring Boot 中的 MySQL 主从读写分离，避开了繁琐的手动路由切换，采用官方推荐的配置方式实现自动读写分离，更贴合真实项目场景，步骤完整，开箱即用。

5. 应用层读写分离

在主从复制搭建完成后，我们可以借助 Apache ShardingSphere-JDBC 快速实现 读写分离，让应用层自动将写操作路由到主库，将读操作路由到从库，简化开发，提升系统性能。

相比手动多数据源和注解控制的方式，ShardingSphere-JDBC 更加灵活、配置集中，且支持负载均衡、读写一致性策略、分库分表等高级功能。

5.1 实现原理

ShardingSphere-JDBC 在应用层以 JDBC Driver 的形式接入，通过解析 SQL 并结合配置的读写策略，自动将：

写请求（INSERT/UPDATE/DELETE） 路由到主库；
读请求（SELECT） 路由到从库（可设置负载均衡策略）；

整个过程对业务代码透明，无需更改 Mapper 接口或注解。

5.2 实现步骤

5.2.1 添加依赖

<dependencies>
        <!-- Spring Boot Starter Web -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <version>3.1.5</version>
        </dependency>
 
        <!-- MyBatis Starter -->
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>3.0.3</version>
        </dependency>
 
        <!-- ShardingSphere JDBC -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>5.4.1</version>
        </dependency>
 
        <!-- Druid -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.2.16</version>
        </dependency>
 
        <!-- MySQL Connector -->
        <dependency>
            <groupId>com.mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
            <version>8.0.33</version>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
 
        <!-- Lombok -->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.30</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

    </dependencies>

5.2.2 配置 `application.yml`

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: master, slave1, slave2  # 定义数据源名称
      master:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/master_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
        username: root
        password: password
        # Druid连接池配置
        druid:
          initial-size: 5
          min-idle: 5
          max-active: 20
          max-wait: 60000
          time-between-eviction-runs-millis: 60000
          min-evictable-idle-time-millis: 300000
          test-while-idle: true
          test-on-borrow: false
          test-on-return: false
          filters: stat,wall  # 监控统计和SQL防火墙
      slave1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3307/slave_db1?useSSL=false&serverTimezone=UTC
        username: root
        password: password
        druid:
          initial-size: 5
          min-idle: 5
          max-active: 20
      slave2:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3308/slave_db2?useSSL=false&serverTimezone=UTC
        username: root
        password: password
        druid:
          initial-size: 5
          min-idle: 5
          max-active: 20

    masterslave:
      name: ms_ds  # 主从数据源名称
      master-data-source-name: master  # 主库数据源
      slave-data-source-names: slave1, slave2  # 从库数据源列表
      load-balance-algorithm-type: round_robin  # 从库负载均衡策略

    props:
      sql-show: true  # 打印SQL日志（调试用）

注意：这里如果不配置masterslave也可以实现数据的读取，但是往数据库里面写入数据会报错，因为shardingsphere无法确定哪一个是主节点，默认情况下都是从节点。

5.2.3 Mapper 和 Service代码

@Mapper
public interface UserMapper {
    @Insert("INSERT INTO user (name, email) VALUES (#{name}, #{email})")
    void insert(User user);

    @Select("SELECT * FROM user WHERE id = #{id}")
    User findById(Long id);
}

@Service
public class UserService {
    public void create(User user) {
        userMapper.insert(user); // 自动走主库
    }

    public User query(Long id) {
        return userMapper.findById(id); // 自动走从库
    }
}

5.2.4 验证读写分离

启动应用后执行读写操作；
查看控制台打印 SQL，对应的数据库连接地址即为执行的库（主/从）；
也可开启数据库日志或通过慢查询日志判断实际访问库。

示例日志片段：

Logic SQL: SELECT * FROM user WHERE id = ?
Actual SQL: slave ::: SELECT * FROM user WHERE id = ?

从零搭建MySQL主从复制并集成Spring Boot实现读写分离

1. 概述

1.1 主从复制概述

1.2 主从复制类型

2. 主从复制原理

2.1 主从复制的关键线程

2.2 主从复制的具体步骤

3. 搭建主从复制环境

3.1 主库配置

（1）修改配置文件 `my.cnf`（或 `my.ini`）

（2）创建复制用户

（3）查看主库状态

3.2 从库配置

（1）修改配置文件 `my.cnf`

（2）连接主库配置复制信息

（3）启动复制进程

（4）查看复制状态

4. 验证主从复制是否成功

4.1 在主库插入数据，在从库查询

4.2 观察从库 `Seconds_Behind_Master`

5. 应用层读写分离

5.1 实现原理

5.2 实现步骤

5.2.1 添加依赖

5.2.2 配置 `application.yml`

5.2.3 Mapper 和 Service代码

5.2.4 验证读写分离

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（2）连接主库配置复制信息

（3）启动复制进程

（4）查看复制状态

4. 验证主从复制是否成功

4.1 在主库插入数据，在从库查询

4.2 观察从库 Seconds_Behind_Master

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