项目提交测试,趁着中当间的这个空档期,把springboot的多数据源配置学习一下,总体来说多数据源配置有两种方式,一种是静态的,一种是动态的。
静态的方式
我们以两套配置方式为例,在项目中有两套配置文件,两套mapper,两套SqlSessionFactory,各自处理各自的业务,这个两套mapper都可以进行增删改查的操作,在这两个主MYSQL后也可以各自配置自己的slave,实现数据的备份。如果在增加一个数据源就得从头到尾的增加一遍。先看看两个配置文件:
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## master 数据源配置
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master1.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
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master1.datasource.username=root
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master1.datasource.password=
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master1.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
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## slave 数据源配置
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master2.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3308/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
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master2.datasource.username=root
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master2.datasource.password=
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master2.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
这两个数据源的配置不分主从,看网上很多这种配置方式,说是主从配置,个人认为既然什么都是两套就没有必要分出主从,分出读写了,根据业务的需求以及数据库服务器的性能进行划分即可。两个配置类
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@Configuration
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// 扫描 Mapper 接口并容器管理
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@MapperScan(basePackages = Master1DataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "master1SqlSessionFactory")
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public class Master1DataSourceConfig {
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// 精确到 master 目录,以便跟其他数据源隔离
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static final String PACKAGE = "com.hui.readwrite.mapper.master1";
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static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master1.xml";
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@Value("${master1.datasource.url}")
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private String url;
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@Value("${master1.datasource.username}")
-
private String user;
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@Value("${master1.datasource.password}")
-
private String password;
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@Value("${master1.datasource.driverClassName}")
-
private String driverClass;
-
@Bean(name = "master1DataSource")
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@Primary
-
public DataSource masterDataSource() {
-
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
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dataSource.setDriverClassName(driverClass);
-
dataSource.setUrl(url);
-
dataSource.setUsername(user);
-
dataSource.setPassword(password);
-
return dataSource;
-
}
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@Bean(name = "master1TransactionManager")
-
@Primary
-
public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() {
-
return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource());
-
}
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@Bean(name = "master1SqlSessionFactory")
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@Primary
-
public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("master1DataSource") DataSource masterDataSource)
-
throws Exception {
-
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
-
sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
-
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
-
.getResources(Master1DataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
-
return sessionFactory.getObject();
-
}
-
}
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@Configuration
-
// 扫描 Mapper 接口并容器管理
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@MapperScan(basePackages = Master2DataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "master2SqlSessionFactory")
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public class Master2DataSourceConfig {
-
// 精确到 master 目录,以便跟其他数据源隔离
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static final String PACKAGE = "com.hui.readwrite.mapper.master2";
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static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master2.xml";
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@Value("${master2.datasource.url}")
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private String url;
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@Value("${master2.datasource.username}")
-
private String user;
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@Value("${master2.datasource.password}")
-
private String password;
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@Value("${master2.datasource.driverClassName}")
-
private String driverClass;
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@Bean(name = "master2DataSource")
-
public DataSource master2DataSource() {
-
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
-
dataSource.setDriverClassName(driverClass);
-
dataSource.setUrl(url);
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dataSource.setUsername(user);
-
dataSource.setPassword(password);
-
return dataSource;
-
}
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@Bean(name = "master2TransactionManager")
-
public DataSourceTransactionManager master2TransactionManager() {
-
return new DataSourceTransactionManager(master2DataSource());
-
}
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@Bean(name = "master2SqlSessionFactory")
-
public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("master2DataSource") DataSource master2DataSource) throws Exception {
-
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
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sessionFactory.setDataSource(master2DataSource);
-
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
-
.getResources(Master2DataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
-
return sessionFactory.getObject();
-
}
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}
@Primary 标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时,该 Bean 优先被考虑。「多数据源配置的时候注意,必须要有一个主数据源,用 @Primary 标志该 Bean」
@MapperScan 扫描 Mapper 接口并容器管理,包路径精确到 master,为了和下面 cluster 数据源做到精确区分
@Value 获取全局配置文件 application.properties 的 kv 配置,并自动装配
sqlSessionFactoryRef 表示定义了 key ,表示一个唯一 SqlSessionFactory 实例
两个mapper接口的路径和xml文件的路径如下:
这样就可以实现同一个项目使用多个数据配置,缺点是不易维护和扩展。
动态方式
这种方式实现了一个写库多个读库,使用的是同一套Mapper接口和XML文件,这样就有很好的拓展性,具体代码如下:
先是生成不同的数据源,其中多个读数据源合并
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@Configuration
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public class DataBaseConfiguration{
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@Value("${spring.datasource.type}")
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private Class<? extends DataSource> dataSourceType;
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@Bean(name="writeDataSource", destroyMethod = "close", initMethod="init")
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@Primary
-
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.write.datasource")
-
public DataSource writeDataSource() {
-
return DataSourceBuilder.create().type(dataSourceType).build();
-
}
-
/**
-
* 有多少个从库就要配置多少个
-
* @return
-
*/
-
@Bean(name = "readDataSourceOne")
-
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.read.one")
-
public DataSource readDataSourceOne(){
-
return DataSourceBuilder.create().type(dataSourceType).build();
-
}
-
@Bean(name = "readDataSourceTwo")
-
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.read.two")
-
public DataSource readDataSourceTwo() {
-
return DataSourceBuilder.create().type(dataSourceType).build();
-
}
-
@Bean("readDataSources")
-
public List<DataSource> readDataSources(){
-
List<DataSource> dataSources=new ArrayList<DataSource>();
-
dataSources.add(readDataSourceOne());
-
dataSources.add(readDataSourceTwo());
-
return dataSources;
-
}
-
}
生成一套SqlSessionFactory,进行动态切换
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@Configuration
-
@ConditionalOnClass({EnableTransactionManagement.class})
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@Import({ DataBaseConfiguration.class})
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@MapperScan(basePackages={"com.hui.readwrite.mapper.master1"})
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public class TxxsbatisConfiguration {
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@Value("${spring.datasource.type}")
-
private Class<? extends DataSource> dataSourceType;
-
@Value("${datasource.readSize}")
-
private String dataSourceSize;
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@Resource(name = "writeDataSource")
-
private DataSource dataSource;
-
@Resource(name = "readDataSources")
-
private List<DataSource> readDataSources;
-
@Bean
-
@ConditionalOnMissingBean
-
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
-
SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
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sqlSessionFactoryBean.setDataSource(roundRobinDataSouceProxy());
-
sqlSessionFactoryBean.setTypeAliasesPackage("com.hui.readwrite.po");
-
sqlSessionFactoryBean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
-
.getResources("classpath:mapper/master1*//*.xml"));
-
sqlSessionFactoryBean.getObject().getConfiguration().setMapUnderscoreToCamelCase(true);
-
return sqlSessionFactoryBean.getObject();
-
}
-
/**
-
* 有多少个数据源就要配置多少个bean
-
* @return
-
*/
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@Bean
-
public AbstractRoutingDataSource roundRobinDataSouceProxy() {
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int size = Integer.parseInt(dataSourceSize);
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TxxsAbstractRoutingDataSource proxy = new TxxsAbstractRoutingDataSource(size);
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Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<Object, Object>();
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targetDataSources.put(DataSourceType.write.getType(),dataSource);
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for (int i = 0; i < size; i++) {
-
targetDataSources.put(i, readDataSources.get(i));
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}
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proxy.setDefaultTargetDataSource(dataSource);
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proxy.setTargetDataSources(targetDataSources);
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return proxy;
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}
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}
进行选择,和读库的简单负载。Spring boot提供了AbstractRoutingDataSource根据用户定义的规则选择当前的数据库,这样我们可以在执行查询之前,设置读取从库,在执行完成后,恢复到主库。实现可动态路由的数据源,在每次数据库查询操作前执行
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public class TxxsAbstractRoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
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private final int dataSourceNumber;
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private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
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public TxxsAbstractRoutingDataSource(int dataSourceNumber) {
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this.dataSourceNumber = dataSourceNumber;
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}
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@Override
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protected Object determineCurrentLookupKey() {
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String typeKey = DataSourceContextHolder.getJdbcType();
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if (typeKey.equals(DataSourceType.write.getType()))
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return DataSourceType.write.getType();
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// 读 简单负载均衡
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int number = count.getAndAdd(1);
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int lookupKey = number % dataSourceNumber;
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return new Integer(lookupKey);
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}
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}
利用AOP的方式实现,方法的控制
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@Aspect
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@Component
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public class DataSourceAop {
-
public static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataSourceAop.class);
-
@Before("execution(* com.hui.readwrite.mapper..*.select*(..)) || execution(* com.hui.readwrite.mapper..*.get*(..))")
-
public void setReadDataSourceType() {
-
DataSourceContextHolder.read();
-
logger.info("dataSource切换到:Read");
-
}
-
@Before("execution(* com.hui.readwrite.mapper..*.insert*(..)) || execution(* com.hui.readwrite.mapper..*.update*(..))")
-
public void setWriteDataSourceType() {
-
DataSourceContextHolder.write();
-
logger.info("dataSource切换到:write");
-
}
-
}
配置文件:
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#一些总的配置文件
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spring.aop.auto=true
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spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
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datasource.readSize=2
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# 主数据源,默认的
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spring.write.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
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spring.write.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
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spring.write.datasource.username=root
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spring.write.datasource.password=root
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# 从数据源
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spring.read.one.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
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spring.read.one.url=jdbc:mysql://localhost:3307/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
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spring.read.one.username=root
-
spring.read.one.password=root
-
spring.read.two.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
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spring.read.two.url=jdbc:mysql://localhost:3308/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
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spring.read.two.username=root
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spring.read.two.password=root
我们可以看到效果:
关于事务的观点
核心思想,spring提供了一个DataSource的子类,该类支持多个数据源
org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource
上述静态多个数据库的这种配置是不支持分布式事务的,也就是同一个事务中,不能操作多个数据库。
一些实时性要求很高的select语句,我们也可能需要放到master上执行,这些查询可能也需要放在master上执行,而不能放在slave上去执行,因为slave上可能存在延时。
如果有多台 master 或者有多台 slave。多台master组成一个HA,要实现当其中一台master挂了是,自动切换到另一台master,这个功能可以使用LVS/Keepalived来实现,也可以通过进一步扩展ThreadLocalRountingDataSource来实现,可以另外加一个线程专门来每个一秒来测试mysql是否正常来实现。同样对于多台slave之间要实现负载均衡,同时当一台slave挂了时,要实现将其从负载均衡中去除掉,这个功能既可以使用LVS/Keepalived来实现,同样也可以通过近一步扩展ThreadLocalRountingDataSource来实现。
因为事务是依赖数据源的,你用注解切换数据源的操作 跟 用注解加事务控制的操作应该是注意下先后关系。切换数据源的注解配置是要放在事务注解配置前面的,不然有问题。
解决方案添加分布式的事务,Atomikos和spring结合来处理。
配置多个不同的数据源,使用一个sessionFactory,在业务逻辑使用的时候自动切换到不同的数据源,有一个种是在拦截器里面根据不同的业务现切换到不同的datasource;有的会在业务层根据业务来自动切换。但这种方案在多线程并发的时候会出现一些问题,需要使用threadlocal等技术来实现多线程竞争切换数据源的问题。
由于我使用的注解式事务,和我们的AOP数据源切面有一个顺序的关系。数据源切换必须先执行,数据库事务才能获取到正确的数据源。所以要明确指定 注解式事务和 我们AOP数据源切面的先后顺序。我们数据源切换的AOP是通过注解来实现的,只需要在AOP类上加上一个order(1)注解即可,其中1代表顺序号。
spring的事务管理,是基于数据源的,所以如果要实现动态数据源切换,而且在同一个数据源中保证事务是起作用的话,就需要注意二者的顺序问题,即:在事物起作用之前就要把数据源切换回来。
举一个例子:web开发常见是三层结构:controller、service、dao。一般事务都会在service层添加,如果使用spring的声明式事物管理,在调用service层代码之前,spring会通过aop的方式动态添加事务控制代码,所以如果要想保证事物是有效的,那么就必须在spring添加事务之前把数据源动态切换过来,也就是动态切换数据源的aop要至少在service上添加,而且要在spring声明式事物aop之前添加.根据上面分析:
最简单的方式是把动态切换数据源的aop加到controller层,这样在controller层里面就可以确定下来数据源了。不过,这样有一个缺点就是,每一个controller绑定了一个数据源,不灵活。对于这种:一个请求,需要使用两个以上数据源中的数据完成的业务时,就无法实现了。
针对上面的这种问题,可以考虑把动态切换数据源的aop放到service层,但要注意一定要在事务aop之前来完成。这样,对于一个需要多个数据源数据的请求,我们只需要在controller里面注入多个service实现即可。但这种做法的问题在于,controller层里面会涉及到一些不必要的业务代码,例如:合并两个数据源中的list…
此外,针对上面的问题,还可以再考虑一种方案,就是把事务控制到dao层,然后在service层里面动态切换数据源。
感谢:
http://www.itwendao.com/article/detail/210530.html
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