忆梦|利用Sharding-JDBC解决数据库读写分离查询延时问题( 二 ) 前言一般熟知Mysql数据库的朋友知道

<>();filterList.add(wallFilter());druidDataSource.setProxyFilters(filterList);} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();}}}强制路由到主库查询关键代码：
public ArticleEntity getWithMasterDB(Long id, String wid) {HintManager hintManager = HintManager.getInstance() ;hintManager.setMasterRouteOnly();ArticleEntity article = baseMapper.queryObject(id, wid);}通过强制路由到主库查询有个风险，对于更新并实时查询业务场景比较多，如果都切到主库查询，势必会对主库服务器性能造成影响，可能还会影响到主从数据同步，所以要根据实际业务场景评估采用这种方式带来的系统性能问题。
【忆梦|利用Sharding-JDBC解决数据库读写分离查询延时问题】另外，如果业务层面可以做妥协的话，尽量减少这种更新并实时查询方式，一种思路是实时更新库，利用 Java Future 特性异步查询（例如更新后，睡眠1-2秒再查询），伪代码如下：
Callable c1 = new Callable(){@Overridepublic String call() throws Exception {ArticleEntity articleEntity = nulltry {Thread.sleep(2000);articleEntity = articleService.get(id)} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}return articleEntity;}};FutureTask f = new FutureTask(c1);new Thread(f).start();ArticleEntity article = f.get()后台私信回复 1024 免费领取微服务、SpringCloud&SpringBoot ，微信小程序、Java面试等视频资料。