注：本文转自：https://www.toutiao.com/article/7204651968885686787/?log_from=4fd44355ebbb6_1679021148713
背景
在高并发的项目中，单数据库已无法承载大数据量的访问，因此需要使用多个数据库进行对数据的读写分离，此外就是在微服化的今天，我们在项目中可能采用各种不同存储，因此也需要连接不同的数据库，居于这样的背景，这里简单分享实现的思路以及实现方案。
如何实现
多数据源实现思路有两种，一种是通过配置多个SqlSessionFactory实现多数据源;
另外一种是通过Spring提供的AbstractRoutingDataSource抽象了一个DynamicDataSource实现动态切换数据源；
实现方案
准备
采用Spring Boot2.7.8框架，数据库Mysql，ORM框架采用Mybatis，整个Maven依赖如下:
<properties>
<maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
<spring-boot.version>2.7.8</spring-boot.version>
<mysql-connector-java.version>5.1.46</mysql-connector-java.version>
<mybatis-spring-boot-starter.version>2.0.0</mybatis-spring-boot-starter.version>
<mybatis.version>3.5.1</mybatis.version>
</properties>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
<version>${spring-boot.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>${mysql-connector-java.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis</groupId>
<artifactId>mybatis</artifactId>
<version>${mybatis.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${mybatis-spring-boot-starter.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
指定数据源操作指定目录XML文件
该种方式需要操作的数据库的Mapper层和Dao层分别建立一个文件夹，分包放置，整体项目结构如下图:
Maven依赖如下:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.zaxxer</groupId>
<artifactId>HikariCP</artifactId>
<version>4.0.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis</groupId>
<artifactId>mybatis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
Yaml文件
spring:
datasource:
user:
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/study_user?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
#hikari连接池配置
hikari:
#pool name
pool-name: user
#最小空闲连接数
minimum-idle: 5
#最大连接池
maximum-pool-size: 20
#链接超时时间 3秒
connection-timeout: 3000
# 连接测试query
connection-test-query: SELECT 1
soul:
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/soul?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
#hikari连接池配置
hikari:
#pool name
pool-name: soul
#最小空闲连接数
minimum-idle: 5
#最大连接池
maximum-pool-size: 20
#链接超时时间 3秒
connection-timeout: 3000
# 连接测试query
connection-test-query: SELECT 1
不同库的Mapper指定不同的SqlSessionFactory
针对不同的库分别放置对用不同的SqlSessionFactory
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "org.datasource.demo1.usermapper",
sqlSessionFactoryRef = "userSqlSessionFactory")
public class UserDataSourceConfiguration {
public static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:usermapper/*.xml";
@Primary
@Bean("userDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.user")
public DataSource userDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean(name = "userTransactionManager")
@Primary
public PlatformTransactionManager userTransactionManager(@Qualifier("userDataSource") DataSource dataSource) {
return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
}
@Primary
@Bean(name = "userSqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory userSqlSessionFactory(@Qualifier("userDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactoryBean.setDataSource(dataSource);
sessionFactoryBean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(UserDataSourceConfiguration.MAPPER_LOCATION));
return sessionFactoryBean.getObject();
}
}
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "org.datasource.demo1.soulmapper",
sqlSessionFactoryRef = "soulSqlSessionFactory")
public class SoulDataSourceConfiguration {
public static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:soulmapper/*.xml";
@Bean("soulDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.soul")
public DataSource soulDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean(name = "soulTransactionManager")
public PlatformTransactionManager soulTransactionManager(@Qualifier("soulDataSource") DataSource dataSource) {
return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
}
@Bean(name = "soulSqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory soulSqlSessionFactory(@Qualifier("soulDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactoryBean.setDataSource(dataSource);
sessionFactoryBean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(SoulDataSourceConfiguration.MAPPER_LOCATION));
return sessionFactoryBean.getObject();
}
}
使用
@Service
public class AppAuthService {
@Autowired
private AppAuthMapper appAuthMapper;
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public int getCount() {
int a = appAuthMapper.listCount();
int b = 1 / 0;
return a;
}
}
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class TestDataSource {
@Autowired
private AppAuthService appAuthService;
@Autowired
private SysUserService sysUserService;
@Test
public void test_dataSource1(){
int b=sysUserService.getCount();
int a=appAuthService.getCount();
}
}
总结
此种方式使用起来分层明确，不存在任何冗余代码，不足地方就是每个库都需要对应一个配置类，该配置类中实现方式都基本类似，该种解决方案每个配置类中都存在事务管理器，因此不需要单独再去额外的关注。
AOP+自定义注解
关于采用Spring AOP方式实现原理就是把多个数据源存储在一个 Map中，当需要使用某个数据源时，从 Map中获取此数据源进行处理。
AbstractRoutingDataSource
在Spring中提供了AbstractRoutingDataSource来实现此功能，继承AbstractRoutingDataSource类并覆写其determineCurrentLookupKey()方法就可以完成数据源切换，该方法只需要返回数据源key即可，也就是存放数据源的Map的key，接下来我们来看一下AbstractRoutingDataSource整体的继承结构，看他是如何做到的。
在整体的继承结构上我们会发现AbstractRoutingDataSource最终是继承于DataSource，因此当我们继承AbstractRoutingDataSource是我们自身也是一个数据源，对于数据源必然有连接数据库的动作，如下代码:
public Connection getConnection() throws SQLException {
return this.determineTargetDataSource().getConnection();
}
public Connection getConnection(String username, String password) throws SQLException {
return this.determineTargetDataSource().getConnection(username, password);
}
只是AbstractRoutingDataSource的getConnection()方法里实际是调用determineTargetDataSource()返回的数据源的getConnection()方法。
protected DataSource determineTargetDataSource() {
Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");
Object lookupKey = this.determineCurrentLookupKey();
DataSource dataSource = (DataSource)this.resolvedDataSources.get(lookupKey);
if (dataSource == null && (this.lenientFallback || lookupKey == null)) {
dataSource = this.resolvedDefaultDataSource;
}
if (dataSource == null) {
throw new IllegalStateException("Cannot determine target DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");
} else {
return dataSource;
}
}
该方法通过determineCurrentLookupKey()方法获取一个key，通过key从resolvedDataSources中获取数据源DataSource对象。determineCurrentLookupKey()是个抽象方法，需要继承AbstractRoutingDataSource的类实现；而resolvedDataSources是一个Map<Object, DataSource>，里面应该保存当前所有可切换的数据源，接下来我们来聊聊实现，我们首先来看下目录，与分包的不同的是将所有的Mapper文件都放到一起，其他Maven依赖以及配置文件都保持一致。
DataSourceType
该枚举用来存放数据源的名称，
public enum DataSourceType {
USERDATASOURCE("userDataSource"),
SOULDATASOURCE("soulDataSource");
private String name;
DataSourceType(String name) {
this.name=name;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
}
DynamicDataSourceConfiguration
通过读取配置文件中的数据源配置信息，创建数据连接，将多个数据源放入Map中，注入到容器中：
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "org.datasource.demo2.mapper")
public class DynamicDataSourceConfiguration {
@Primary
@Bean(name = "userDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.user")
public DataSource userDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean(name = "soulDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.soul")
public DataSource soulDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean(name = "dynamicDataSource")
public DynamicDataSource DataSource(@Qualifier("userDataSource") DataSource userDataSource,
@Qualifier("soulDataSource") DataSource soulDataSource) {
//targetDataSource 集合是我们数据库和名字之间的映射
Map<Object, Object> targetDataSource = new HashMap<>();
targetDataSource.put(DataSourceType.USERDATASOURCE.getName(), userDataSource);
targetDataSource.put(DataSourceType.SOULDATASOURCE.getName(), soulDataSource);
DynamicDataSource dataSource = new DynamicDataSource();
dataSource.setTargetDataSources(targetDataSource);
//设置默认对象
dataSource.setDefaultTargetDataSource(userDataSource);
return dataSource;
}
@Bean(name = "sqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(@Qualifier("dynamicDataSource") DataSource dynamicDataSource)
throws Exception {
SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
bean.setTransactionFactory(new MultiDataSourceTransactionFactory());
bean.setDataSource(dynamicDataSource);
//设置我们的xml文件路径
bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(
"classpath*:mapper/*.xml"));
return bean.getObject();
}
}
DataSourceContext
DataSourceContext使用ThreadLocal存放当前线程使用的数据源类型信息；
public class DataSourceContext {
private final static ThreadLocal<String> LOCAL_DATASOURCE =
new ThreadLocal<>();
public static void set(String name) {
LOCAL_DATASOURCE.set(name);
}
public static String get() {
return LOCAL_DATASOURCE.get();
}
public static void remove() {
LOCAL_DATASOURCE.remove();
}
}
DynamicDataSource
DynamicDataSource继承AbstractRoutingDataSource，重写determineCurrentLookupKey()方法，可以选择对应Key；
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
return DataSourceContext.get();
}
}
CurrentDataSource
定义数据源的注解；
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface CurrentDataSource {
DataSourceType value() default DataSourceType.USERDATASOURCE;
}
DataSourceAspect
定义切面切点，用来切换数据源,
@Aspect
@Order(-1)
@Component
public class DataSourceAspect {
@Pointcut("@annotation(org.datasource.demo2.constant.CurrentDataSource)")
public void dsPointCut() {
}
@Around("dsPointCut()")
public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
CurrentDataSource dataSource = method.getAnnotation(CurrentDataSource.class);
if (Objects.nonNull(dataSource)) {
System.out.println("切换数据源为" + dataSource.value().getName());
DataSourceContext.set(dataSource.value().getName());
}
try {
return point.proceed();
} finally {
// 销毁数据源 在执行方法之后
System.out.println("销毁数据源" + dataSource.value().getName());
DataSourceContext.remove();
}
}
}
多数据源切换以后事务问题
Spring使用事务的方式有两种，一种是声明式事务，一种是编程式事务，我们讨论的都是关于声明式事务，这种方式很方便，也是大家常用的，这里为什么讨论这个问题，当我们想将不同库的表放在同一个事务使用的时候，这个是时候我们会报错，如下图:
这部分也就是其他技术贴没讲解的部分，因此这里我们来补充一下这个话题，背过八股们的小伙伴都知道Spring事务是居于AOP实现，从这个角度很容易会理解到这个问题，当我们将两个Service方法放在同一个Transactional下的时候，这个代理对象就是当前类，因此导致数据源对象也是当前类下的DataSource，导致就出现表不存在问题，当Transactional分别放在不同Service的时候没有这种情况。
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void update(){
sysUserMapper.updateSysUser("111");
appAuthService.update("111");
}
有没有办法解决这个问题呢，当然是有的，这里我就不一步一步去探讨源码问题，我就直接直捣黄龙，把问题本质说一下，在Spring事务管理中有一个核心类DataSourceTransactionManager，该类是Spring事务核心的默认实现，AbstractPlatformTransactionManager是整体的Spring事务实现模板类，整体的继承结构如下图，
在方案一中，我们针对每个DataSourece都创建对应的DataSourceTransactionManager实现，也可以看出DataSourceTransactionManager就是管理我们整体的事务的，当我们配置了事物管理器以及拦截Service中的方法后，每次执行Service中方法前会开启一个事务，并且同时会缓存DataSource、SqlSessionFactory、Connection，因为DataSource、Conneciton都是从缓存中拿的，因此我们怎么切换数据源也没用，因此就出现表不存在的报错，具体源码可参考下面截图部分:
看到这里我们大致明白了为什么会报错，那么我们该如何做才能实现这种情况呢？其实我们要做的事就是动态的根据DataSourceType获取不同的Connection，不从缓存中获取Connection。
解决方案
我们来自定义一个MultiDataSourceTransaction实现Mybatis的事务接口，使用Map存储Connection相关连接，所有事务都采用手动提交，之后将MultiDataSourceTransaction交给SpringManagedTransactionFactory处理。
public class MultiDataSourceTransaction implements Transaction {
private final DataSource dataSource;
private ConcurrentMap<String, Connection> concurrentMap;
private boolean autoCommit;
public MultiDataSourceTransaction(DataSource dataSource) {
this.dataSource = dataSource;
concurrentMap = new ConcurrentHashMap<>();
}
@Override
public Connection getConnection() throws SQLException {
String databaseIdentification = DataSourceContext.get();
if (StringUtils.isEmpty(databaseIdentification)) {
databaseIdentification = DataSourceType.USERDATASOURCE.getName();
}
//获取数据源
if (!this.concurrentMap.containsKey(databaseIdentification)) {
try {
Connection conn = this.dataSource.getConnection();
autoCommit=false;
conn.setAutoCommit(false);
this.concurrentMap.put(databaseIdentification, conn);
} catch (SQLException ex) {
throw new CannotGetJdbcConnectionException("Could bot get JDBC otherConnection", ex);
}
}
return this.concurrentMap.get(databaseIdentification);
}
@Override
public void commit() throws SQLException {
for (Connection connection : concurrentMap.values()) {
if (!autoCommit) {
connection.commit();
}
}
}
@Override
public void rollback() throws SQLException {
for (Connection connection : concurrentMap.values()) {
connection.rollback();
}
}
@Override
public void close() throws SQLException {
for (Connection connection : concurrentMap.values()) {
DataSourceUtils.releaseConnection(connection, this.dataSource);
}
}
@Override
public Integer getTimeout() throws SQLException {
return null;
}
}
public class MultiDataSourceTransactionFactory extends SpringManagedTransactionFactory {
@Override
public Transaction newTransaction(DataSource dataSource, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) {
return new MultiDataSourceTransaction(dataSource);
}
}
为什么可以这么做
在Mybatis自动装配式会将配置文件装配为Configuration对象，也就是在方案一种SqlSessionFactory配置的过程，其中SqlSessionFactoryBean类实现了InitializingBean接口，初始化后执行afterPropertiesSet()方法，在afterPropertiesSet()方法中会执行 BuildSqlSessionFactory() 方法生成一个SqlSessionFactory对象。在BuildSqlSessionFactory中，会创建SpringManagedTransactionFactory对象，该对象就是MyBatis跟 Spring的桥梁。
在MapperScan自动扫描Mapper过程中，会通过ClassPathMapperScanner扫描器找到Mapper接口，封装成各自的BeanDefinition，然后循环遍历对Mapper的BeanDefinition修改beanClass为MapperFactoryBean。
由于MapperFactoryBean实现了FactoryBean，在Bean生命周期管理时会调用getObject方法，通过JDK动态代理生成代理对象MapperProxy，Mapper接口请求的时候，执行MapperProxy代理类的invoke方法，执行的过程中通过SqlSessionFactory创建的SqlSession去调用Executor执行器，进行数据库操作。下图是SqlSession创建的整个过程:
openSession方法是将Spring事务管理关联起来的核心代码，首先这里将通过 getTransactionFactoryFromEnvironment()方法获取TransactionFactory。这个操作会得到初始化时候注入的 SpringManagedTransactionFactory对象。然后将执行TransactionFactory#newTransaction() 方法，初始化 MyBatis的Transaction。
这里通过Configuration.newExecutor()创建一个Executor，Configuration指定在Executor默认为Simple，因此这里会创建一个SimpleExecutor，并初始化Transaction属性。接下来我们来看下SimpleExecutor执行执行update方法时候执行prepareStatement方法，在prepareStatement方法中执行了getConnection方法，
这里我们可以看到Connection获取过程，是通过Transaction获取的getConnection()，也就是通过之前注入的Transaction来获取Connection，这个Transaction就是SpringManagedTransaction，整体的时序图如下:
在整个调用链过程中，我们看到在DataSourceUtils有我们熟悉的TransactionSynchronizationManager，在上面Spring事务的时候我们也提到这个类，在开始Spring事务以后就会把Connetion绑定到当前线程，在DataSourceUtils获取到的Connection对象就是Srping开启事务时候创建的对象，这样就保证了Spring Transaction中的Connection跟MyBatis中执行SQL语句用的Connection为同一个 Connection，也就可以通过Spring事务管理机制进行事务管理了。
明白了整个流程，我们要做的事也就很简单，也就是每次切换DataSoure的同时获取最新的Connection，然后用一个Map对象来记录整个过程中的Connection，出现回滚这个Map对象里面Connection对象都回滚就可以了，然后将我们自定义的Transaction，委托给Spring在进行管理。
总结
采用AOP的方式是切换数据源已经非常好了，唯一不太好的地方就在于依然要手动去创建DataSource，每次增加都需要增加一个Bean，那有没有办法解决呢？当然是有的，让我们来更上一层楼，解放双手。
更上一层楼
ImportBeanDefinitionRegistrar
ImportBeanDefinitionRegistrar接口是Spring提供一个扩展点，主要用来注册BeanDefinition，常见的第三方框架在集成Spring的时候，都会通过该接口，实现扫描指定的类，然后注册到Spring容器中。比如 Mybatis中的Mapper接口，SpringCloud中的Feignlient接口，都是通过该接口实现的自定义注册逻辑。 我们要做的事情就是通过ImportBeanDefinitionRegistrar帮助我们动态的将DataSource扫描的到容器中去，不在采用增加Bean的方式，整体代码如下:
public class DynamicDataSourceBeanDefinitionRegistrar implements ImportBeanDefinitionRegistrar, EnvironmentAware {
/**
* 默认dataSource
*/
private DataSource defaultDataSource;
/**
* 数据源map
*/
private Map<String, DataSource> dataSourcesMap = new HashMap<>();
@Override
public void setEnvironment(Environment environment) {
initConfig(environment);
}
private void initConfig(Environment env) {
//读取配置文件获取更多数据源
String dsNames = env.getProperty("spring.datasource.names");
for (String dsName : dsNames.split(",")) {
HikariConfig hikariConfig = new HikariConfig();
hikariConfig.setPoolName(dsName);
hikariConfig.setDriverClassName(env.getProperty("spring.datasource." + dsName.trim() + ".driver-class-name"));
hikariConfig.setJdbcUrl(env.getProperty("spring.datasource." + dsName.trim() + ".jdbc-url"));
hikariConfig.setUsername(env.getProperty("spring.datasource." + dsName.trim() + ".username"));
hikariConfig.setPassword(env.getProperty("spring.datasource." + dsName.trim() + ".password"));
hikariConfig.setConnectionTimeout(Long.parseLong(Objects.requireNonNull(env.getProperty("spring.datasource." + dsName.trim() + ".hikari.connection-timeout"))));
hikariConfig.setMinimumIdle(Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(env.getProperty("spring.datasource." + dsName.trim() + ".hikari.minimum-idle"))));
hikariConfig.setMaximumPoolSize(Integer.parseInt(Objects.requireNonNull(env.getProperty("spring.datasource." + dsName.trim() + ".hikari.maximum-pool-size"))));
hikariConfig.setConnectionInitSql("SELECT 1");
HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource(hikariConfig);
if (dataSourcesMap.size() == 0) {
defaultDataSource = dataSource;
}
dataSourcesMap.put(dsName, dataSource);
}
}
@Override
public void registerBeanDefinitions(AnnotationMetadata importingClassMetadata, BeanDefinitionRegistry registry) {
Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<Object, Object>();
//添加其他数据源
targetDataSources.putAll(dataSourcesMap);
//创建DynamicDataSource
GenericBeanDefinition beanDefinition = new GenericBeanDefinition();
beanDefinition.setBeanClass(DynamicDataSource.class);
beanDefinition.setSynthetic(true);
MutablePropertyValues mpv = beanDefinition.getPropertyValues();
//defaultTargetDataSource 和 targetDataSources属性是 AbstractRoutingDataSource的两个属性Map
mpv.addPropertyValue("defaultTargetDataSource", defaultDataSource);
mpv.addPropertyValue("targetDataSources", targetDataSources);
//注册
registry.registerBeanDefinition("dataSource", beanDefinition);
}
}
@Import
@Import模式是向容器导入Bean是一种非常重要的方式，在注解驱动的Spring项目中，@Enablexxx的设计模式中有大量的使用，我们通过ImportBeanDefinitionRegistrar完成Bean的扫描，通过@Import导入到容器中，然后将EnableDynamicDataSource放入SpringBoot的启动项之上，到这里有没有感觉到茅塞顿开的感觉。
@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Import({DynamicDataSourceBeanDefinitionRegistrar.class})
public @interface EnableDynamicDataSource {
}
@SpringBootApplication
@EnableAspectJAutoProxy
@EnableDynamicDataSource
public class DataSourceApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DataSourceApplication.class, args);
}
}
DynamicDataSourceConfig
该类负责将Mapper扫描以及SpringFactory定义;
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "org.datasource.demo3.mapper")
public class DynamicDataSourceConfig {
@Autowired
private DataSource dynamicDataSource;
@Bean(name = "sqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory()
throws Exception {
SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
bean.setTransactionFactory(new MultiDataSourceTransactionFactory());
bean.setDataSource(dynamicDataSource);
//设置我们的xml文件路径
bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(
"classpath*:mapper/*.xml"));
return bean.getObject();
}
}
yaml
关于yaml部分我们增加了names定义，方便识别出来配置了几个DataSource，剩下的部分与AOP保持一致。
spring:
datasource:
names: user,soul
user:
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/study_user?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
#hikari连接池配置
hikari:
#最小空闲连接数
minimum-idle: 5
#最大连接池
maximum-pool-size: 20
#链接超时时间 3秒
connection-timeout: 3000
soul:
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/soul?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
#hikari连接池配置
hikari:
#最小空闲连接数
minimum-idle: 5
#最大连接池
maximum-pool-size: 20
#链接超时时间 3秒
connection-timeout: 3000