读写分离

yexiu • 2025年5月22日 pm7:32 • 代码实践 • 阅读 151

总体介绍

Oinone的读写分离方案是基于Sharding-JDBC的整合方案，要先具备一些Sharding-JDBC的知识。
[Sharding-JDBC]
读写分离依赖于主从复制来同步数据，从库复制数据后，才能通过读写分离策略将读请求分发到从库，实现读写操作的分流，请根据业务需求自行实现主从配置。

配置读写策略

配置 top_demo 模块走读写分离的逻辑数据源 pamirsSharding。
配置数据源。
为 pamirsSharding 配置数据源以及 sharding 规则。

指定需要被sharding-jdbc接管的模块

指定top_demo模块给 Sharding-JDBC 接管，接管逻辑数据源名为 pamirsSharding

pamirs:
  framework:
    data:
      ds-map:
        base: base
        top_demo: pamirsSharding

配置数据源

pamirs:
  datasource:
    pamirsMaster:
      driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
      url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/61_pamirs_mydemo_master?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
      username: root
      password: ma123456
      initialSize: 5
      maxActive: 200
      minIdle: 5
      maxWait: 60000
      timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
      testWhileIdle: true
      testOnBorrow: false
      testOnReturn: false
      poolPreparedStatements: true
      asyncInit: true
    pamirsSlaver: # 从库数据源配置
      driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
      url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/61_pamirs_mydemo_slaver?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
      username: root
      password: ma123456
      initialSize: 5
      maxActive: 200
      minIdle: 5
      maxWait: 60000
      timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
      testWhileIdle: true
      testOnBorrow: false
      testOnReturn: false
      poolPreparedStatements: true
      asyncInit: true

配置读写数据源及规则

pamirs:
  sharding:
    define:
      data-sources:
        pamirsSharding: pamirsMaster # 为逻辑数据源pamirsSharding指向主数据源pamirsMaster。
      models:
        "[trigger.PamirsSchedule]":
          tables: 0..13
    rule:
      pamirsSharding: 
        actual-ds:  # 指定逻辑数据源pamirsSharding代理的数据源为pamirsMaster、pamirsSlaver
          - pamirsMaster
          - pamirsSlaver
          # 以下配置跟sharding-jdbc配置一致
        replicaQueryRules:
          - data-sources:
              pamirsSharding:
                primaryDataSourceName: pamirsMaster # 写库数据源
                replicaDataSourceNames:
                  - pamirsSlaver # 读库数据源
                loadBalancerName: round_robin
            load-balancers:
              round_robin:
                type: ROUND_ROBIN # 读写规则

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代码实践

Oinone引入搜索引擎(增强模型)

场景描述在碰到大数据量并且需要全文检索的场景，我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景，其背后也是整合了ElasticSearch; 使用前你应该了解ElasticSearch，包括不限于：Index(索引)、分词、Node(节点)、Document(文档)、Shards(分片) & Replicas(副本)。参考官方网站：https://www.elastic.co/cn/ 有一个可用的ElasticSearch环境(本地项目能引用到) 前置约束增强模型增量依赖数据变更实时消息，因此确保项目的event是开启的，mq配置正确。项目引入搜索步骤 1、boot工程加入相关依赖包 boot工程需要指定ES客户端包版本，不指定版本会隐性依赖顶层spring-boot依赖管理指定的低版本 boot工程加入pamris-channel的工程依赖 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId> <version>8.4.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>jakarta.json</groupId> <artifactId>jakarta.json-api</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel-core</artifactId> </dependency> 2、api工程加入相关依赖包在XXX-api中增加入pamirs-channel-api的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel-api</artifactId> </dependency> 3、yml文件配置在pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加channel，即在启动模块中增加channel模块。同时注意es的配置，是否跟es的服务一致 pamirs: record: sql: #改成自己本地路径(或服务器路径) store: /Users/oinone/record boot: modules: – channel ## 确保也安装了sql_record – sql_record channel: packages: # 增强模型扫描包配置 – com.xxx.xxx elastic: url: 127.0.0.1:9200 4、项目的模块增加模块依赖 XXXModule增加对ChannelModule的依赖 @Module(dependencies = {ChannelModule.MODULE_MODULE}) 5、增加增强模型(举例) package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Model(displayName = "测试EnhanceModel") @Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL}) @Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN) public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance"; } 6、重启系统看效果 1、进入【传输增强模型】应用，访问增强模型列表我们会发现一条记录，并点击【全量同步】初始化ES，并全量dump数据 2、再次回到Demo应用，进入增强模型页面，可以正常访问并进增删改查操作个性化dump逻辑通常dump逻辑是有个性化需求，那么我们可以重写模型的synchronize方法，函数重写特性在“面向对象-继承与多态”部分中已经有详细介绍。重写ShardingModelEnhance模型的synchronize方法重写后，如果针对老数据记录需要把新增的字段都自动填充，可以进入【传输增强模型】应用，访问增强模型列表，找到对应的记录并点击【全量同步】 package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; import java.util.List; @Model(displayName = "测试EnhanceModel") @Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL}) @Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN) public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance"; @Field(displayName = "nick") private String nick;…

望闲
2024年5月14日
1.5K000
代码实践

非存储字段搜索，适应灵活的搜索场景

1、非存储字段搜索 1.1 描述通常根据本模型之外的信息作为搜索条件时，通常会把这些字段放在代理模型上。这类场景我们称之为非存储字段搜索 1.2 场景一非存储字段为基本的String。1.代码定义：非存储字段为基本的包装数据类型 @Field(displayName = "确认密码", store = NullableBoolEnum.FALSE) private String confirmPassword; 2.设计器拖拽：列表中需要有退拽这个字段，字段是否隐藏的逻辑自身业务是否需要决定。3.页面通过非存储字段为基本的包装数据类型进行搜索时。会拼在 queryWrapper 的属性queryData中，queryData为Map，key为字段名，value为搜索值。4.后台逻辑处理代码示例： Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); if (null != queryData) { Object productIdObj = queryData.get(PRODUCT_ID); if (Objects.nonNull(productIdObj)) { String productId = productIdObj.toString(); queryWrapper.lambda().eq(MesProduceOrderProxy::getProductId, productId); } } 1.3 场景二非存储字段为非存储对象。定义为非存储的 @Field(displayName = "款", store = NullableBoolEnum.FALSE) @Field.many2one @Field.Relation(store = false) private MesProduct product; 2.页面在搜索栏拖拽非存储字段作为搜索条件 3.后台逻辑处理代码示例： try { if (null != queryData && !queryData.isEmpty()) { List<Long> detailId = null; BasicSupplier supplier = JsonUtils.parseMap2Object((Map<String, Object>) queryData.get(supplierField), BasicSupplier.class); MesProduct product = JsonUtils.parseMap2Object((Map<String, Object>) queryData.get(productField), MesProduct.class); MesMaterial material = JsonUtils.parseMap2Object((Map<String, Object>) queryData.get(materialField), MesMaterial.class); if (supplier != null) { detailId = bomService.queryBomDetailIdBySupplierId(supplier.getId()); if (CollectionUtils.isEmpty(detailId)) { detailId.add(-1L); } } if (product != null) { List<Long> produceOrderId = produceOrderService.queryProductOrderIdByProductIds(product.getId()); if (CollectionUtils.isNotEmpty(produceOrderId)) { queryWrapper.lambda().in(MesProduceBomSizes::getProduceOrderId, produceOrderId); } } if (material != null) { //找出两个bom列表的并集 List<Long> materBomDetailId = bomService.queryBomDetailIdByMaterialId(material.getId()); if (CollectionUtils.isNotEmpty(detailId)) { detailId = detailId.stream().filter(materBomDetailId::contains).collect(Collectors.toList()); } else { detailId = new ArrayList<>(); if (CollectionUtils.isEmpty(materBomDetailId)) { detailId.add(-1L); } else { detailId.addAll(materBomDetailId); } } } if (CollectionUtils.isNotEmpty(detailId)) { queryWrapper.lambda().in(MesProduceBomSizes::getProductBomId, detailId); } } } catch (Exception e) { log.error("queryData处理异常", e); } 注意:…

shao
2024年2月20日
958000
代码实践

如何选择适合的模型类型？

介绍通过Oinone 7天从入门到精通的模型的类型章节我们可以知道模型有抽象模型、存储模型、代理模型、传输模型这四种。但是在在定义模型的时候我们可能不知道该如何选择类型，下面结合业务场景为大家讲解几种模型的典型使用场景。抽象模型抽象模型往往是提供公共能力和字段的模型，它本身不会直接用于构建协议和基础设施（如表结构等）。场景：猫、鸟都继承自动物这个抽象模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.sys.Base; import pro.shushi.pamirs.meta.base.IdModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Base @Model.model(AbstractAnimal.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = "动物") public abstract class AbstractAnimal extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "demo.AbstractAnimal"; @Field.String @Field(displayName = "名称") private String name; @Field.String @Field(displayName = "颜色") private String color; } package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(Cat.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "猫") public class Cat extends AbstractAnimal { private static final long serialVersionUID = -5104390780952634397L; public static final String MODEL_MODEL = "demo.Cat"; @Field.Integer @Field(displayName = "尾巴长度") private Integer tailLength; } package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(Bird.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "鸟") public class Bird extends AbstractAnimal { private static final long serialVersionUID = -5144390780952634397L; public static final String MODEL_MODEL = "demo.Bird"; @Field.Integer @Field(displayName = "翼展宽度") private Integer wingSpanWidth; } 存储模型存储模型用于定义数据表结构和数据的增删改查（数据管理器）功能，是直接与连接器进行交互的数据容器。场景：存储模型对应传统开发模式中的数据表，上面例子中的Cat和Birdd都属于传输模型，由于模型定义的注解@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.STORE)默认值就是存储模型，所以一般不用手动指定代理模型代理模型是用于代理存储模型的数据管理器能力，同时又可以扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。场景一：隔离数据权限场景二：增强列表的搜索项场景三：导入导出的时候增加其他特殊信息场景四：重写下拉组件的查询逻辑做数据过滤传输模型传输模型不会在数据库生成的表，只是作为数据的传输使用，跟传统开发模式中的DTO有一点相似。场景一：批量处理数据场景二：处理一些跟数据表无关的操作，如：清理指定业务的缓存、查看一些系统监控信息，可以根据业务信息建立对应的传输模型，在传输模型上创建action动作场景三：通过传输模型完成复杂页面数据传输

nation
2024年4月7日
1.1K002
代码实践

字段类型之关系描述的特殊场景(常量关联)

场景概述【字段类型之关系与引用】一文中已经描述了各种关系字段的常规写法，还有一些特殊场景如：关系映射中存在常量，或者M2M中间表是大于两个字段构成。场景描述 1、PetTalent模型增加talentType字段2、PetItem与PetTalent的多对多关系增加talentType（达人类型），3、PetItemRelPetTalent中间表维护petItemId、petTalentId以及talentType，PetDogItem和PetCatItem分别重写petTalents字段，关系中增加常量描述。示意图如下：实际操作步骤 Step1 新增 TalentTypeEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = TalentTypeEnum.DICTIONARY,displayName = "达人类型") public class TalentTypeEnum extends BaseEnum<TalentTypeEnum,Integer> { public static final String DICTIONARY ="demo.TalentTypeEnum"; public final static TalentTypeEnum DOG =create("DOG",1,"狗达人","狗达人"); public final static TalentTypeEnum CAT =create("CAT",2,"猫达人","猫达人"); } Step2 PetTalent模型增加talentType字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.TalentTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物达人",summary="宠物达人",labelFields ={"name"}) public class PetTalent extends AbstractDemoIdModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetTalent"; @Field(displayName = "达人") private String name; @Field(displayName = "达人类型") private TalentTypeEnum talentType; } Step3 修改PetItem的petTalents字段，在关系描述中增加talentType（达人类型） @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = PetItemRelPetTalent.MODEL_MODEL ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step4 PetDogItem增加petTalents字段，重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量，填入枚举的值增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#1#"}, domain = " talentType == DOG") private List<PetTalent> petTalents; Step5 PetCatItem增加petTalents字段，重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量，填入枚举的值增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#2#"}, domain = " talentType == CAT") private List<PetTalent> petTalents; Step6 PetCatItem增加petTalents字段，many2one关系示例 talentType配置为常量，填入枚举的值增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Model.model(PetPet.MODEL_MODEL) @Model(displayName…

望闲
2024年5月25日
1.3K000
代码实践

模型定义在数据库中的映射

模型定义在数据库中的映射 Oinone中通过定义模型来建立数据表，使用注解的方式来使多张表之间的关联。数据库字段与模型定义字段映射 package pro.shushi.pamirs.top.api.model; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.DataStatusEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.IdModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.DateFormatEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.DateTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.MimeTypeEnum; import java.math.BigDecimal; import java.util.Date; @Model.model(PamirsDemo.MODEL_MODEL) @Model(displayName = “PamirsDemo”) public class PamirsDemo extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = “top.PamirsDemo”; @Field.Binary(mime = MimeTypeEnum.html) @Field(displayName = “二进制类型”) private Byte[] byteType; @Field.Integer @Field(displayName = “整数”) private Long longType; @Field.Float @Field(displayName = “浮点数”) private BigDecimal floatType; @Field.Boolean @Field(displayName = “布尔类型”) private Boolean booleanType; @Field.Enum @Field(displayName = “枚举”) private DataStatusEnum enumType; @Field.String @Field(displayName = “字符串”) private String stringType; @Field.Text @Field(displayName = “多行文本”) private String textType; @Field.Html @Field(displayName = “富文本”) private String richText; @Field.Date(type = DateTypeEnum.DATE, format = DateFormatEnum.DATE) @Field(displayName = “日期类型”) private Date dataType; @Field.Date(type = DateTypeEnum.DATETIME, format = DateFormatEnum.DATETIME) @Field(displayName = “日期时间类型”) private Date dataTimeType; @Field.Money @Field(displayName = “金额”) private BigDecimal amount; } 更多字段基础请参考文档字段基础与复合多对一的关系映射例：设计一张教师表，一张科目表，教师表对科目表属于多对一的关系，在教师表中使用科目id管理关联关系。教师表teacher 科目表professional 那么在Oinone的模型定义中，这两张表定义是这样的; 教师模型 package pro.shushi.pamirs.top.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.IdModel; @Model.model(Teacher.MODEL_MODEL) @Model(displayName = “教师”, summary = “教师”) public class Teacher extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = “top.Teacher”; @Field.String @Field(displayName = “教师名字”) private String teacherName; @Field.Integer @Field(displayName = “科目id”) private Long professionalId; @Field(displayName…

yexiu
2024年8月16日
842001

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shao 2024年11月25日

支持其他的国家的语言，需要在资源里面创建，如果有其他的疑问，也可以群内联系我们哈

评论于 6.4 国际化之多语言
xiao3 2024年11月25日

只支持英语吗？如何添加其他语种？

评论于 6.4 国际化之多语言
psyy 2024年8月21日

1.4 Oinone对软件特性的思考，技术原理一段，几余（几->冗） 1.4 Oinone对软件特性的思考，协同演进一段，新特生（生->性）

评论于 1.4 Oinone对软件特性的思考
望闲 2024年6月21日

感谢反馈，已修正

评论于 1.5 Oinone与行业对比
xinf 2024年6月14日

bug反馈：采用无一体设计 -> 采用低无一体设计

评论于 1.5 Oinone与行业对比

读写分离

总体介绍

配置读写策略

指定需要被sharding-jdbc接管的模块

配置数据源

配置读写数据源及规则

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