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Spring多数据源实现的方式大概有2中,一种是新建多个MapperScan扫描不同包,另外一种则是通过继承AbstractRoutingDataSource实现动态路由。今天作者主要基于后者做的实现,且方式1的实现比较简单这里不做过多探讨。
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实现方式
方式1的实现(核心代码):
@Configuration @MapperScan(basePackages = "com.goofly.test1", sqlSessionTemplateRef = "test1SqlSessionTemplate") public class DataSource1Config1 { @Bean(name = "dataSource1") @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.test1") @Primary public DataSource testDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } // .....略 } @Configuration @MapperScan(basePackages = "com.goofly.test2", sqlSessionTemplateRef = "test1SqlSessionTemplate") public class DataSourceConfig2 { @Bean(name = "dataSource2") @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.test2") @Primary public DataSource testDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } // .....略 }
方式2的实现(核心代码):
public class DynamicRoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource { private static final Logger log = Logger.getLogger(DynamicRoutingDataSource.class); @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { //从ThreadLocal中取值 return DynamicDataSourceContextHolder.get(); } }
第1种方式虽然实现比较加单,劣势就是不同数据源的mapper文件不能在同一包名,就显得不太灵活了。所以为了更加灵活的作为一个组件的存在,作者采用的第二种方式实现。
设计思路
源码解读
org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource,如下:
public abstract class AbstractRoutingDataSource extends AbstractDataSource implements InitializingBean { private Map
targetDataSources是一个map结构,保存了key与数据源的对应关系;
dataSourceLookup是一个DataSourceLookup类型,默认实现是JndiDataSourceLookup。点开该类源码会发现,它实现了通过key获取DataSource的逻辑。当然,这里可以通过setDataSourceLookup()来改变其属性,因为关于此处有一个坑,后面会讲到。
public class JndiDataSourceLookup extends JndiLocatorSupport implements DataSourceLookup { public JndiDataSourceLookup() { setResourceRef(true); } @Override public DataSource getDataSource(String dataSourceName) throws DataSourceLookupFailureException { try { return lookup(dataSourceName, DataSource.class); } catch (NamingException ex) { throw new DataSourceLookupFailureException( "Failed to look up JNDI DataSource with name '" + dataSourceName + "'", ex); } } }
组件使用
多数据源
# db1 spring.datasource.master.url = jdbc:MySQL://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false spring.datasource.master.username = root spring.datasource.master.password = 123456 spring.datasource.master.driverClassName = com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.master.validationQuery = true spring.datasource.master.testOnBorrow = true ## db2 spring.datasource.slave.url = jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false spring.datasource.slave.username = root spring.datasource.slave.password = 123456 spring.datasource.slave.driverClassName = com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.slave.validationQuery = true spring.datasource.slave.testOnBorrow = true #主数据源名称 spring.maindb=master #mapperper包路径 mapper.basePackages =com.btps.xli.multidb.demo.mapper
单数据源
为了让使用者能够用最小的改动实现最好的效果,作者对单数据源的多种配置做了兼容。
示例配置1(配置数据源名称):
spring.datasource.master.url = jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false spring.datasource.master.username = root spring.datasource.master.password = 123456 spring.datasource.master.driverClassName = com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.master.validationQuery = true spring.datasource.master.testOnBorrow = true # mapper包路径 mapper.basePackages = com.goofly.xli.multidb.demo.mapper # 主数据源名称 spring.maindb=master
示例配置2(不配置数据源名称):
spring.datasource.url = jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false spring.datasource.username = root spring.datasource.password = 123456 spring.datasource.driverClassName = com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.validationQuery = true spring.datasource.testOnBorrow = true # mapper包路径 mapper.basePackages = com.goofly.xli.multidb.demo.mapper
踩坑之路
多数据源的循环依赖
Description: The dependencies of some of the beans in the application context form a cycle: happinessController (field private com.db.service.HappinessService com.db.controller.HappinessController.happinessService) ↓ happinessServiceImpl (field private com.db.mapper.MasterDao com.db.service.HappinessServiceImpl.masterDao) ↓ masterDao defined in file [E:\GitRepository\framework-gray\test-db\target\classes\com\db\mapper\MasterDao.class] ↓ sqlSessionFactory defined in class path resource [com/goofly/xli/datasource/core/DynamicDataSourceConfiguration.class] ┌─────┐ | dynamicDataSource defined in class path resource [com/goofly/xli/datasource/core/DynamicDataSourceConfiguration.class] ↑ ↓ | firstDataSource defined in class path resource [com/goofly/xli/datasource/core/DynamicDataSourceConfiguration.class] ↑ ↓ | dataSourceInitializer
解决方案:
在Spring boot启动的时候排除DataSourceAutoConfiguration即可。如下:
@SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class}) public class DBMain { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(DBMain.class, args); } }
但是作者在创建多数据源的时候由于并未创建多个DataSource的Bean,而是只创建了一个即需要做动态数据源的那个Bean。 其他的DataSource则直接创建实例然后存放在Map里面,然后再设置到DynamicRoutingDataSource#setTargetDataSources即可。
因此这种方式也不会出现循环依赖的问题!
动态刷新数据源
笔者在设计之初是想构建一个动态刷新数据源的方案,所以利用了SpringCloud的@RefreshScope去标注数据源,然后利用RefreshScope#refresh实现刷新。但是在实验的时候发现由Druid创建的数据源会因此而关闭,由Spring的DataSourceBuilder创建的数据源则不会发生任何变化。
最后关于此也没能找到解决方案。同时思考,如果只能的可以实现动态刷新的话,那么数据源的原有连接会因为刷新而中断吗还是会有其他处理?
多数据源事务
有这么一种特殊情况,一个事务中调用了两个不同数据源,这个时候动态切换数据源会因此而失效。
翻阅了很多文章,大概找了2中解决方案,一种是Atomikos进行事务管理,但是貌似性能并不是很理想。
另外一种则是通过优先级控制,切面的的优先级必须要大于数据源的优先级,用注解@Order控制。
此处留一个坑!
git代码地址
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持创新互联。