Spring Boot 集成Mybatis实现多数据源

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：

## master 数据源配置master1.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8master1.datasource.username=rootmaster1.datasource.password=master1.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver## slave 数据源配置master2.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3308/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8master2.datasource.username=rootmaster2.datasource.password=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

@Configuration// 扫描 Mapper 接口并容器管理@MapperScan(basePackages = Master1DataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "master1SqlSessionFactory")public class Master1DataSourceConfig {    // 精确到 master 目录，以便跟其他数据源隔离    static final String PACKAGE = "com.hui.readwrite.mapper.master1";    static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master1.xml";    @Value("${master1.datasource.url}")    private String url;    @Value("${master1.datasource.username}")    private String user;    @Value("${master1.datasource.password}")    private String password;    @Value("${master1.datasource.driverClassName}")    private String driverClass;    @Bean(name = "master1DataSource")    @Primary    public DataSource masterDataSource() {        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();        dataSource.setDriverClassName(driverClass);        dataSource.setUrl(url);        dataSource.setUsername(user);        dataSource.setPassword(password);        return dataSource;    }    @Bean(name = "master1TransactionManager")    @Primary    public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() {        return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource());    }    @Bean(name = "master1SqlSessionFactory")    @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();    }}

@Configuration// 扫描 Mapper 接口并容器管理@MapperScan(basePackages = Master2DataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "master2SqlSessionFactory")public class Master2DataSourceConfig {        // 精确到 master 目录，以便跟其他数据源隔离        static final String PACKAGE = "com.hui.readwrite.mapper.master2";        static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master2.xml";        @Value("${master2.datasource.url}")        private String url;        @Value("${master2.datasource.username}")        private String user;        @Value("${master2.datasource.password}")        private String password;        @Value("${master2.datasource.driverClassName}")        private String driverClass;        @Bean(name = "master2DataSource")        public DataSource master2DataSource() {            DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();            dataSource.setDriverClassName(driverClass);            dataSource.setUrl(url);            dataSource.setUsername(user);            dataSource.setPassword(password);            return dataSource;        }        @Bean(name = "master2TransactionManager")        public DataSourceTransactionManager master2TransactionManager() {            return new DataSourceTransactionManager(master2DataSource());        }        @Bean(name = "master2SqlSessionFactory")        public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("master2DataSource") DataSource master2DataSource) throws Exception {            final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();            sessionFactory.setDataSource(master2DataSource);            sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()                    .getResources(Master2DataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));            return sessionFactory.getObject();    }}

@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

@Configurationpublic class DataBaseConfiguration{    @Value("${spring.datasource.type}")    private Class<? extends DataSource> dataSourceType;    @Bean(name="writeDataSource", destroyMethod = "close", initMethod="init")    @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

@Configuration@ConditionalOnClass({EnableTransactionManagement.class})@Import({ DataBaseConfiguration.class})@MapperScan(basePackages={"com.hui.readwrite.mapper.master1"})public class TxxsbatisConfiguration {    @Value("${spring.datasource.type}")    private Class<? extends DataSource> dataSourceType;    @Value("${datasource.readSize}")    private String dataSourceSize;    @Resource(name = "writeDataSource")    private DataSource dataSource;    @Resource(name = "readDataSources")    private List<DataSource> readDataSources;    @Bean    @ConditionalOnMissingBean    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {        SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();        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     */    @Bean    public AbstractRoutingDataSource roundRobinDataSouceProxy() {        int size = Integer.parseInt(dataSourceSize);        TxxsAbstractRoutingDataSource proxy = new TxxsAbstractRoutingDataSource(size);        Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<Object, Object>();        targetDataSources.put(DataSourceType.write.getType(),dataSource);        for (int i = 0; i < size; i++) {            targetDataSources.put(i, readDataSources.get(i));        }        proxy.setDefaultTargetDataSource(dataSource);        proxy.setTargetDataSources(targetDataSources);        return proxy;    }}

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

public class TxxsAbstractRoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource {    private final int dataSourceNumber;    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);    public TxxsAbstractRoutingDataSource(int dataSourceNumber) {        this.dataSourceNumber = dataSourceNumber;    }    @Override    protected Object determineCurrentLookupKey() {        String typeKey = DataSourceContextHolder.getJdbcType();        if (typeKey.equals(DataSourceType.write.getType()))            return DataSourceType.write.getType();        // 读 简单负载均衡        int number = count.getAndAdd(1);        int lookupKey = number % dataSourceNumber;        return new Integer(lookupKey);    }}

利用AOP的方式实现，方法的控制

@Aspect@Componentpublic 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：

#一些总的配置文件spring.aop.auto=truespring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedatasource.readSize=2# 主数据源，默认的spring.write.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driverspring.write.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8spring.write.datasource.username=rootspring.write.datasource.password=root# 从数据源spring.read.one.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driverspring.read.one.url=jdbc:mysql://localhost:3307/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8spring.read.one.username=rootspring.read.one.password=rootspring.read.two.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driverspring.read.two.url=jdbc:mysql://localhost:3308/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8spring.read.two.username=rootspring.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。

源码地址

感谢：

http://www.itwendao.com/article/detail/210530.html
http://www.jianshu.com/p/8813ec02926a
http://blog.csdn.net/dream_broken/article/details/72851329