注：本文的多數據源配置及切換的實現方法是，在框架中封裝，具體項目中配置及使用，也適用于多模塊項目
配置文件數據源讀取
通過springboot的Envioment和Binder對象進行讀取，無需手動聲明DataSource的Bean
yml數據源配置格式如下:
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spring: datasource: master: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/main?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: 11111 cluster: - key: db1 type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/haopanframetest_db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: 11111 - key: db2 type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/haopanframetest_db2?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: 11111 |
master為主數據庫必須配置，cluster下的為從庫，選擇性配置
獲取配置文件信息代碼如下
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@Autowired private Environment env; @Autowired private ApplicationContext applicationContext; private Binder binder; binder = Binder.get(env); List<Map> configs = binder.bind("spring.datasource.cluster", Bindable.listOf(Map.class)).get(); for (int i = 0; i < configs.size(); i++) { config = configs.get(i); String key = ConvertOp.convert2String(config.get("key")); String type = ConvertOp.convert2String(config.get("type")); String driverClassName = ConvertOp.convert2String(config.get("driverClassName")); String url = ConvertOp.convert2String(config.get("url")); String username = ConvertOp.convert2String(config.get("username")); String password = ConvertOp.convert2String(config.get("password")); } |
動態加入數據源
定義獲取數據源的Service，具體項目中進行實現
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public interface ExtraDataSourceService { List<DataSourceModel> getExtraDataSourc();} |
獲取對應Service的所有實現類進行調用
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private List<DataSourceModel> getExtraDataSource(){ List<DataSourceModel> dataSourceModelList = new ArrayList<>(); Map<String, ExtraDataSourceService> res =applicationContext.getBeansOfType(ExtraDataSourceService.class); for (Map.Entry en :res.entrySet()) { ExtraDataSourceService service = (ExtraDataSourceService)en.getValue(); dataSourceModelList.addAll(service.getExtraDataSourc()); } return dataSourceModelList; } |
通過代碼進行數據源注冊
主要是用過繼承類AbstractRoutingDataSource，重寫setTargetDataSources/setDefaultTargetDataSource方法
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// 創建數據源 public boolean createDataSource(String key, String driveClass, String url, String username, String password, String databasetype) { try { try { // 排除連接不上的錯誤 Class.forName(driveClass); DriverManager.getConnection(url, username, password);// 相當于連接數據庫 } catch (Exception e) { return false; } @SuppressWarnings("resource") DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource(); druidDataSource.setName(key); druidDataSource.setDriverClassName(driveClass); druidDataSource.setUrl(url); druidDataSource.setUsername(username); druidDataSource.setPassword(password); druidDataSource.setInitialSize(1); //初始化時建立物理連接的個數。初始化發生在顯示調用init方法，或者第一次getConnection時 druidDataSource.setMaxActive(20); //最大連接池數量 druidDataSource.setMaxWait(60000); //獲取連接時最大等待時間，單位毫秒。當鏈接數已經達到了最大鏈接數的時候，應用如果還要獲取鏈接就會出現等待的現象，等待鏈接釋放并回到鏈接池，如果等待的時間過長就應該踢掉這個等待，不然應用很可能出現雪崩現象 druidDataSource.setMinIdle(5); //最小連接池數量 String validationQuery = "select 1 from dual"; druidDataSource.setTestOnBorrow(true); //申請連接時執行validationQuery檢測連接是否有效，這里建議配置為TRUE，防止取到的連接不可用 druidDataSource.setTestWhileIdle(true);//建議配置為true，不影響性能，并且保證安全性。申請連接的時候檢測，如果空閑時間大于timeBetweenEvictionRunsMillis，執行validationQuery檢測連接是否有效。 druidDataSource.setValidationQuery(validationQuery); //用來檢測連接是否有效的sql，要求是一個查詢語句。如果validationQuery為null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不會起作用。 druidDataSource.setFilters("stat");//屬性類型是字符串，通過別名的方式配置擴展插件，常用的插件有：監控統計用的filter:stat日志用的filter:log4j防御sql注入的filter:wall druidDataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000); //配置間隔多久才進行一次檢測，檢測需要關閉的空閑連接，單位是毫秒 druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(180000); //配置一個連接在池中最小生存的時間，單位是毫秒，這里配置為3分鐘180000 druidDataSource.setKeepAlive(true); //打開druid.keepAlive之后，當連接池空閑時，池中的minIdle數量以內的連接，空閑時間超過minEvictableIdleTimeMillis，則會執行keepAlive操作，即執行druid.validationQuery指定的查詢SQL，一般為select * from dual，只要minEvictableIdleTimeMillis設置的小于防火墻切斷連接時間，就可以保證當連接空閑時自動做保活檢測，不會被防火墻切斷 druidDataSource.setRemoveAbandoned(true); //是否移除泄露的連接/超過時間限制是否回收。 druidDataSource.setRemoveAbandonedTimeout(3600); //泄露連接的定義時間(要超過最大事務的處理時間)；單位為秒。這里配置為1小時 druidDataSource.setLogAbandoned(true); //移除泄露連接發生是是否記錄日志 druidDataSource.init(); this.dynamicTargetDataSources.put(key, druidDataSource); setTargetDataSources(this.dynamicTargetDataSources);// 將map賦值給父類的TargetDataSources super.afterPropertiesSet();// 將TargetDataSources中的連接信息放入resolvedDataSources管理 log.info(key+"數據源初始化成功"); //log.info(key+"數據源的概況："+druidDataSource.dump()); return true; } catch (Exception e) { log.error(e + ""); return false; } } |
通過切面注解統一切換
定義注解
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@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE, ElementType.PARAMETER})@Documentedpublic @interface TargetDataSource { String value() default "master"; //該值即key值} |
定義基于線程的切換類
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public class DBContextHolder { private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(DBContextHolder.class); // 對當前線程的操作-線程安全的 private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<String>(); // 調用此方法，切換數據源 public static void setDataSource(String dataSource) { contextHolder.set(dataSource); log.info("已切換到數據源:{}",dataSource); } // 獲取數據源 public static String getDataSource() { return contextHolder.get(); } // 刪除數據源 public static void clearDataSource() { contextHolder.remove(); log.info("已切換到主數據源"); } } |
定義切面
方法的注解優先級高于類注解，一般用于Service的實現類
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@Aspect@Component@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)public class DruidDBAspect { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DruidDBAspect.class); @Autowired private DynamicDataSource dynamicDataSource; /** * 切面點 指定注解 * */ @Pointcut("@annotation(com.haopan.frame.common.annotation.TargetDataSource) " + "|| @within(com.haopan.frame.common.annotation.TargetDataSource)") public void dataSourcePointCut() { } /** * 攔截方法指定為 dataSourcePointCut * */ @Around("dataSourcePointCut()") public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable { MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature(); Class targetClass = point.getTarget().getClass(); Method method = signature.getMethod(); TargetDataSource targetDataSource = (TargetDataSource)targetClass.getAnnotation(TargetDataSource.class); TargetDataSource methodDataSource = method.getAnnotation(TargetDataSource.class); if(targetDataSource != null || methodDataSource != null){ String value; if(methodDataSource != null){ value = methodDataSource.value(); }else { value = targetDataSource.value(); } DBContextHolder.setDataSource(value); logger.info("DB切換成功，切換至{}",value); } try { return point.proceed(); } finally { logger.info("清除DB切換"); DBContextHolder.clearDataSource(); } }} |
分庫切換
開發過程中某個庫的某個表做了拆分操作，相同的某一次數據庫操作可能對應到不同的庫，需要對方法級別進行精確攔截，可以定義一個業務層面的切面，規定每個方法必須第一個參數為dbName，根據具體業務找到對應的庫傳參
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@Around("dataSourcePointCut()") public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable { MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature(); Class targetClass = point.getTarget().getClass(); Method method = signature.getMethod(); ProjectDataSource targetDataSource =(ProjectDataSource)targetClass.getAnnotation(ProjectDataSource.class); ProjectDataSource methodDataSource = method.getAnnotation(ProjectDataSource.class); String value = ""; if(targetDataSource != null || methodDataSource != null){ //獲取方法定義參數 DefaultParameterNameDiscoverer discover = new DefaultParameterNameDiscoverer(); String[] parameterNames = discover.getParameterNames(method); //獲取傳入目標方法的參數 Object[] args = point.getArgs(); for (int i=0;i<parameterNames.length;i++){ String pName = parameterNames[i]; if(pName.toLowerCase().equals("dbname")){ value = ConvertOp.convert2String(args[i]); } } if(!StringUtil.isEmpty(value)){ DBContextHolder.setDataSource(value); logger.info("DB切換成功，切換至{}",value); } } try { return point.proceed(); } finally { if(!StringUtil.isEmpty(value)){ logger.info("清除DB切換"); DBContextHolder.clearDataSource(); } } } |
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