一、为什么需要读写分离？
相信很多朋友都遇到过这样的场景：数据库的读请求远远多于写请求，主库的CPU经常飙到90%以上，而业务还在不断增长。这时候读写分离就像及时雨，把读请求分流到只读实例上，主库专心处理写请求，整个系统的吞吐量就能显著提升。
以电商系统为例，商品浏览、订单查询这类读操作占总请求量的80%以上。如果所有请求都走主库，就像把所有车辆都挤在一条车道上，不堵车才怪。PolarDB的读写分离功能，本质上就是给数据库开了条"公交专用道"。
二、配置中的常见陷阱
1. 连接串配置不当
新手最容易栽在连接串配置上。比如下面这个典型的错误示例：
// 错误示例：直接使用集群地址，无法实现读写分离
String url = "jdbc:mysql://pc-xxx.rwlb.rds.aliyuncs.com:3306/db";
正确的姿势应该是使用读写分离专用地址：
// 正确示例：使用读写分离地址
String url = "jdbc:mysql://pc-xxx.rwlb.rds.aliyuncs.com:3306/db?readOnly=true";
2. 事务中的读写混合
更隐蔽的问题是事务中的读写混合。看这段代码：
// 危险示例：事务中混合读写操作
@Transactional
public void updateProduct(Product product) {
// 先查询（读操作）
Product old = productMapper.selectById(product.getId());
if(old.getStock() > 0) {
// 后更新（写操作）
productMapper.updateById(product);
}
}
这种情况下，PolarDB会强制把所有操作都路由到主库，相当于读写分离白做了。正确的做法是把查询操作移到事务外部：
// 正确示例：分离读写操作
public void updateProduct(Product product) {
// 非事务环境查询
Product old = productMapper.selectById(product.getId());
if(old.getStock() > 0) {
// 开启事务只做写操作
transactionTemplate.execute(status -> {
productMapper.updateById(product);
return Boolean.TRUE;
});
}
}
3. 负载均衡策略缺失
很多开发者以为配置了读写分离就万事大吉，却忽略了读库的负载均衡。比如：
# 不够完善的配置
DATABASES = {
'read': {
'HOST': 'ro-xxx.rwlb.rds.aliyuncs.com',
'PORT': '3306'
}
}
更专业的做法是配合连接池实现负载均衡：
# 优化后的配置
DATABASES = {
'read': {
'HOST': 'ro-xxx.rwlb.rds.aliyuncs.com',
'PORT': '3306',
'OPTIONS': {
'read_default_file': '/etc/my.cnf',
'init_command': 'SET SESSION read_only=1',
'pool_size': 10,
'max_overflow': 20,
'pool_timeout': 30
}
}
}
三、高级技巧与优化
1. 读写权重调整
PolarDB允许为每个只读实例设置不同的权重。比如主库和只读库的配置比例为1:3：
-- 设置读库权重
ALTER DATABASE `read_db`
SET READ_ONLY_WEIGHT = 3;
这在业务高峰期特别有用，可以根据实例的配置差异合理分配流量。
2. 路由策略定制
对于需要强一致性的查询，可以强制走主库：
// 强制走主库的查询
@MasterRoute
public Product getProductById(Long id) {
return productMapper.selectById(id);
}
3. 延迟监控
通过系统表监控主从延迟：
-- 查看主从延迟
SELECT * FROM information_schema.ALIYUN_CLUSTER_STATUS
WHERE role = 'READONLY';
建议设置告警，当延迟超过阈值时自动切换路由策略。
四、避坑指南与最佳实践
连接池配置：建议使用HikariCP或Druid，并设置合理的空闲连接超时时间。连接泄漏会导致实例连接数爆满。
故障转移：代码中需要处理只读实例不可用的情况，自动降级到主库查询。
压力测试：上线前务必用JMeter等工具模拟真实流量，验证配置是否合理。
监控告警：配置完善的监控体系，包括：连接数、QPS、延迟等核心指标。
灰度发布：新功能上线时，先对小部分流量开启读写分离，观察无异常后再全量。
五、典型应用场景分析
1. 电商大促
双11期间，读请求可能是平时的10倍。通过读写分离+自动扩容，可以轻松应对流量洪峰。某客户配置了5个只读实例，QPS从2000提升到20000。
2. 报表查询
金融行业的复杂报表查询往往耗时较长，分流到只读实例后，既不影响核心交易，又能保证报表及时生成。
3. 微服务架构
在Spring Cloud体系中，可以通过自定义LoadBalancer实现更精细的路由控制：
@Bean
public ServiceInstanceListSupplier discoveryClientServiceInstanceListSupplier(
ConfigurableApplicationContext context) {
return ServiceInstanceListSupplier.builder()
.withDiscoveryClient()
.withHealthChecks()
.withReadOnlyRouting() // 自定义路由逻辑
.build(context);
}
六、技术对比与选型
与传统的MySQL主从复制相比，PolarDB的读写分离有以下优势：
- 自动故障转移：只读实例宕机时自动切换，业务无感知
- 秒级添加只读节点：传统方案需要数小时的数据同步
- 一致性读：提供会话级一致性保证
- 弹性扩展：根据负载自动调整资源
但也要注意其局限性：跨地域部署时，延迟问题仍然存在；某些特殊SQL可能无法路由到只读库。
七、总结与展望
配置读写分离不是简单的改个连接串，而需要从架构设计、代码规范、运维监控等多个维度综合考虑。随着PolarDB的持续迭代，未来可能会出现更智能的路由策略，比如基于机器学习的负载预测。
记住：没有银弹，只有适合自己业务的方案才是最好的。建议从小规模试点开始，逐步积累经验，最终构建出既稳定又高效的数据库架构。
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