FreeSql 动态连接管理与读写分离实践指南
2025-06-14 03:13:05作者:彭桢灵Jeremy
动态连接管理需求背景
在现代应用开发中,数据库连接管理是一个关键环节。FreeSql 作为一款功能强大的 ORM 框架,提供了多种连接管理方式。在实际业务场景中,开发者经常面临以下需求:
- 运行时动态修改数据库连接字符串
- 实现读写分离架构
- 根据不同操作类型(查询/写入)自动选择数据源
传统解决方案的局限性
FreeSql 提供了 UseConnectionFactory 方法,允许开发者自定义连接创建逻辑。然而,这种方法存在以下限制:
- 无法感知当前操作是读操作还是写操作
- 难以在运行时动态切换主从库
- 缺乏对 SQL 类型的识别能力
FreeSql 提供的解决方案
方案一:连接池与从库配置
使用 UseAdoConnectionPool 结合 UseSlave 方法可以实现基础的读写分离:
var fsql = new FreeSqlBuilder()
.UseAdoConnectionPool(true)
.UseConnectionString(DataType.SqlServer, "主库连接字符串")
.UseSlave("从库1连接字符串", "从库2连接字符串")
.Build();
优点:
- 配置简单
- 自动负载均衡读请求
缺点:
- 运行时无法动态修改连接字符串
- 需要重建 FreeSql 实例才能更新配置
方案二:FreeSqlCloud 动态路由
FreeSqlCloud 提供了更灵活的数据库路由能力,可以基于实体类型或操作类型进行动态路由:
public enum DbEnum { Master, ReadReplica1, ReadReplica2 }
var fsql = new FreeSqlCloud();
// 注册多个数据库配置
fsql.Register(DbEnum.Master, () => new FreeSqlBuilder()
.UseConnectionString(DataType.SqlServer, "主库连接字符串")
.Build());
fsql.Register(DbEnum.ReadReplica1, () => new FreeSqlBuilder()
.UseConnectionString(DataType.SqlServer, "从库1连接字符串")
.Build());
// 配置实体路由规则
fsql.EntitySteering = (_, e) =>
{
// 按实体类型路由
if (e.EntityType == typeof(User)) e.DBKey = DbEnum.ReadReplica1;
// 或者按操作类型实现读写分离
if (e.MethodName == "Select" && e.DBKey == DbEnum.Master)
{
var replicas = new[] { DbEnum.ReadReplica1, DbEnum.ReadReplica2 };
e.DBKey = replicas[new Random().Next(0, replicas.Length)];
}
};
核心功能:
- 多数据库实例注册与管理
- 基于实体类型的自动路由
- 基于操作类型的动态切换
- 显式上下文切换能力
高级用法:
// 显式切换上下文
using (fsql.Change(DbEnum.Master))
{
// 此代码块内所有操作使用主库
fsql.Insert(new User()).ExecuteAffrows();
}
技术实现原理
FreeSqlCloud 的核心设计思想是:
- 多租户隔离:每个数据库实例独立管理连接池和配置
- 动态代理:在执行操作前拦截并路由到正确的数据库实例
- 上下文管理:通过 IDisposable 模式实现作用域内的数据库切换
最佳实践建议
-
连接管理:
- 主库连接池大小应适当大于从库
- 长时间运行的应用应监控连接泄漏
-
读写分离:
- 重要业务操作可强制使用主库
- 报表类查询优先路由到专用分析实例
-
异常处理:
- 实现从库故障自动降级到主库
- 考虑主从同步延迟对业务的影响
性能考量
- 连接池配置应根据实际并发量调整
- 频繁的上下文切换会带来性能开销
- 复杂路由逻辑可能增加请求延迟
总结
FreeSql 通过 FreeSqlCloud 提供了强大的动态数据库路由能力,能够满足各种复杂场景下的连接管理需求。开发者可以根据业务特点选择合适的实现方案,平衡灵活性、性能和维护成本。对于需要精细控制数据库访问的场景,FreeSqlCloud 的实体路由和操作拦截机制提供了极大的便利。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322