23.Spring Boot 多数据源(读写分离)入门
23.Spring Boot 多数据源(读写分离)入门
1. 概述
在项目中,我们可能会碰到需要多数据源的场景。例如说:
- 读写分离:数据库主节点压力比较大,需要增加从节点提供读操作,以减少压力。
- 多数据源:一个复杂的单体项目,因为没有拆分成不同的服务,需要连接多个业务的数据源。
本质上,读写分离,仅仅是多数据源的一个场景,从节点是只提供读操作的数据源。所以只要实现了多数据源的功能,也就能够提供读写分离。
2. 实现方式
目前,实现多数据源有三种方案。我们逐个小节来看。
2.1 方案一
基于 Spring AbstractRoutingDataSource 做拓展。
简单来说,通过继承 AbstractRoutingDataSource 抽象类,实现一个管理项目中多个 DataSource 的动态 DynamicRoutingDataSource 实现类。这样,Spring 在获取数据源时,可以通过 DynamicRoutingDataSource 返回实际的 DataSource 。
然后,我们可以自定义一个 @DS
注解,可以添加在 Service 方法、Dao 方法上,表示其实际对应的 DataSource 。
如此,整个过程就变成,执行数据操作时,通过"配置"的 @DS
注解,使用 DynamicRoutingDataSource 获得对应的实际的 DataSource 。之后,在通过该 DataSource 获得 Connection 连接,最后发起数据库操作。
可能这么说,没有实现过多数据源的胖友会比较懵逼,比较大概率。所以推荐胖胖看看艿艿的基友写的 《剖析 Spring 多数据源》 文章。
不过呢,这种方式在结合 Spring 事务的时候,会存在无法切换数据源的问题。具体我们在 「3. baomidou 多数据源」 中,结合示例一起来看。
艿艿目前找了一圈开源的项目,发现比较好的是 baomidou 提供的 dynamic-datasource-spring-boot-starter
。所以我们在 「3. baomidou 多数据源」 和 「4. baomidou 读写分离」 中,会使用到它。
2.2 方案二
不同操作类,固定数据源。
关于这个方案,解释起来略有点晦涩。以 MyBatis 举例子,假设有 orders
和 users
两个数据源。 那么我们可以创建两个 SqlSessionTemplate ordersSqlSessionTemplate
和 usersSqlSessionTemplate
,分别使用这两个数据源。
然后,配置不同的 Mapper 使用不同的 SqlSessionTemplate 。
如此,整个过程就变成,执行数据操作时,通过 Mapper 可以对应到其 SqlSessionTemplate ,使用 SqlSessionTemplate 获得对应的实际的 DataSource 。之后,在通过该 DataSource 获得 Connection 连接,最后发起数据库操作。
咳咳咳,是不是又处于懵逼状态了?!没事,咱在 「5. MyBatis 多数据源」、「6. Spring Data JPA 多数据源」、「7. JdbcTemplate 多数据源」 中,结合案例一起看。「Talk is cheap. Show me the code」
不过呢,这种方式在结合 Spring 事务的时候,也会存在无法切换数据源的问题。淡定淡定。多数据源的情况下,这个基本是逃不掉的问题。
2.3 方案三
分库分表中间件。
对于分库分表的中间件,会解析我们编写的 SQL ,路由操作到对应的数据源。那么,它们天然就支持多数据源。如此,我们仅需配置好每个表对应的数据源,中间件就可以透明的实现多数据源或者读写分离。
目前,Java 最好用的分库分表中间件,就是 Apache ShardingSphere ,没有之一。
那么,这种方式在结合 Spring 事务的时候,会不会存在无法切换数据源的问题呢?答案是不会。在上述的方案一和方案二中,在 Spring 事务中,会获得对应的 DataSource ,再获得 Connection 进行数据库操作。而获得的 Connection 以及其上的事务,会通过 ThreadLocal 的方式和当前线程进行绑定。这样,就导致我们无法切换数据源。
难道分库分表中间件不也是需要 Connection 进行这些事情么?答案是的,但是不同的是分库分表中间件返回的 Connection 返回的实际是动态的 DynamicRoutingConnection ,它管理了整个请求(逻辑)过程中,使用的所有的 Connection ,而最终执行 SQL 的时候,DynamicRoutingConnection 会解析 SQL ,获得表对应的真正的 Connection 执行 SQL 操作。
难道方案一和方案二不可以这么做吗?答案是,当然可以。前提是,他们要实现解析 SQL 的能力。
那么,分库分表中间件就是多数据源的完美方案落?从一定程度上来说,是的。但是,它需要解决多个 Connection 可能产生的多个事务的一致性问题,也就是我们常说的,分布式事务。关于这块,艿艿最近有段时间没跟进 Sharding-JDBC 的版本,所以无法给出肯定的答案。不过我相信,Sharding-JDBC 最终会解决分布式事务的难题,提供透明的多数据源的功能。
在 「8. Sharding-JDBC 多数据源」、「9. Sharding-JDBC 读写分离」 中,我们会演示这种方案。
3. baomidou 多数据源
示例代码对应仓库:lab-17-dynamic-datasource-baomidou-01 。
本小节,我们使用实现开源项目 dynamic-datasource-spring-boot-starter
,来实现多数据源的功能。我们会使用 test_orders
和 test_users
两个数据源作为两个数据源,然后实现在其上的 SQL 操作。并且,会结合在 Spring 事务的不同场景下,会发生的结果以及原因。
另外,关于 dynamic-datasource-spring-boot-starter
的介绍,胖友自己看 官方文档 。😈 它和 MyBatis-Plus 都是开发者 baomidou 提供的。
3.1 引入依赖
在 pom.xml
文件中,引入相关依赖。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.3.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>lab-17-dynamic-datasource-baomidou-01</artifactId>
<dependencies>
<!-- 实现对数据库连接池的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency> <!-- 本示例,我们使用 MySQL -->
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.48</version>
</dependency>
<!-- 实现对 MyBatis 的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
<!-- 实现对 dynamic-datasource 的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.5.7</version>
</dependency>
<!-- 不造为啥 dynamic-datasource-spring-boot-starter 会依赖这个 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-actuator</artifactId>
</dependency>
<!-- 方便等会写单元测试 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
3.2 Application
创建 Application.java
类,代码如下:
// Application.java
@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = "cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper")
@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true) // http://www.voidcn.com/article/p-zddcuyii-bpt.html
public class Application {
}
- 添加
@MapperScan
注解,cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper
包路径下,就是我们 Mapper 接口所在的包路径。 - 添加
@EnableAspectJAutoProxy
注解,重点是配置exposeProxy = true
,因为我们希望 Spring AOP 能将当前代理对象设置到 AopContext 中。具体用途,我们会在下文看到。想要提前看的胖友,可以看看 《Spring AOP 通过获取代理对象实现事务切换》 文章。
3.3 应用配置文件
在 resources
目录下,创建 application.yaml
配置文件。配置如下:
spring:
datasource:
# dynamic-datasource-spring-boot-starter 动态数据源的配置内容
dynamic:
primary: users # 设置默认的数据源或者数据源组,默认值即为 master
datasource:
# 订单 orders 数据源配置
orders:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# 用户 users 数据源配置
users:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# mybatis 配置内容
mybatis:
config-location: classpath:mybatis-config.xml # 配置 MyBatis 配置文件路径
mapper-locations: classpath:mapper/*.xml # 配置 Mapper XML 地址
type-aliases-package: cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.dataobject # 配置数据库实体包路径
spring.datasource.dynamic
配置项,设置 dynamic-datasource-spring-boot-starter
动态数据源的配置内容。primary
配置项,设置默认的数据源或者数据源组,默认值即为 master 。datasource
配置项,配置每个 动态数据源。这里,我们配置了orders
、users
两个动态数据源。
mybatis
配置项,设置mybatis-spring-boot-starter
MyBatis 的配置内容。
3.4 MyBatis 配置文件
在 resources
目录下,创建 mybatis-config.xml
配置文件。配置如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
<settings>
<!-- 使用驼峰命名法转换字段。 -->
<setting name="mapUnderscoreToCamelCase" value="true"/>
</settings>
<typeAliases>
<typeAlias alias="Integer" type="java.lang.Integer"/>
<typeAlias alias="Long" type="java.lang.Long"/>
<typeAlias alias="HashMap" type="java.util.HashMap"/>
<typeAlias alias="LinkedHashMap" type="java.util.LinkedHashMap"/>
<typeAlias alias="ArrayList" type="java.util.ArrayList"/>
<typeAlias alias="LinkedList" type="java.util.LinkedList"/>
</typeAliases>
</configuration>
因为在数据库中的表的字段,我们是使用下划线风格,而数据库实体的字段使用驼峰风格,所以通过 mapUnderscoreToCamelCase = true
来自动转换。
3.5 实体类
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.dataobject
包路径下,创建 UserDO.java
和 OrderDO.java
类。代码如下:
// OrderDO.java
/**
* 订单 DO
*/
public class OrderDO {
/**
* 订单编号
*/
private Integer id;
/**
* 用户编号
*/
private Integer userId;
// 省略 setting/getting 方法
}
// UserDO.java
/**
* 用户 DO
*/
public class UserDO {
/**
* 用户编号
*/
private Integer id;
/**
* 账号
*/
private String username;
// 省略 setting/getting 方法
}
对应的创建表的 SQL 如下:
-- 在 `test_orders` 库中。
CREATE TABLE `orders` (
`id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '订单编号',
`user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';
-- 在 `test_users` 库中。
CREATE TABLE `users` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户编号',
`username` varchar(64) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '账号',
`password` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '密码',
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;
3.6 Mapper
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper
包路径下,创建 UserDO.java
和 UserMapper.java
接口。代码如下:
// OrderMapper.java
@Repository
@DS(DBConstants.DATASOURCE_ORDERS)
public interface OrderMapper {
OrderDO selectById(@Param("id") Integer id);
}
// UserMapper.java
@Repository
@DS(DBConstants.DATASOURCE_USERS)
public interface UserMapper {
UserDO selectById(@Param("id") Integer id);
}
DBConstants.java
类,枚举了DATASOURCE_ORDERS
和DATASOURCE_USERS
两个数据源。@DS
注解,是dynamic-datasource-spring-boot-starter
提供,可添加在 Service 或 Mapper 的类/接口上,或者方法上。在其value
属性种,填写数据源的名字。- OrderMapper 接口上,我们添加了
@DS(DBConstants.DATASOURCE_ORDERS)
注解,访问orders
数据源。 - UserMapper 接口上,我们添加了
@DS(DBConstants.DATASOURCE_USERS)
注解,访问users
数据源。
- OrderMapper 接口上,我们添加了
- 为了让整个测试用例精简,我们在 OrderMapper 和 UserMapper 中,只添加了根据编号查询单条记录的方法。
在 resources/mapper
路径下,创建 OrderMapper.xml
和 UserMapper.xml
配置文件。代码如下:
<!-- OrderMapper.xml -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper.OrderMapper">
<sql id="FIELDS">
id, user_id
</sql>
<select id="selectById" parameterType="Integer" resultType="OrderDO">
SELECT
<include refid="FIELDS" />
FROM orders
WHERE id = #{id}
</select>
</mapper>
<!-- UserMapper.xml -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper.UserMapper">
<sql id="FIELDS">
id, username
</sql>
<select id="selectById" parameterType="Integer" resultType="UserDO">
SELECT
<include refid="FIELDS" />
FROM users
WHERE id = #{id}
</select>
</mapper>
3.7 简单测试
创建 UserMapperTest 和 OrderMapperTest 测试类,我们来测试一下简单的 UserMapper 和 OrderMapper 的每个操作。代码如下:
// OrderMapperTest.java
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderMapperTest {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Test
public void testSelectById() {
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
}
// UserMapperTest.java
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class UserMapperTest {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Test
public void testSelectById() {
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
}
3.8 详细测试
在本小节,我们会编写 5 个测试用例,尝试阐述 dynamic-datasource-spring-boot-starter
在和 Spring 事务结合碰到的情况,以便胖友更好的使用。当然,这个不仅仅是 dynamic-datasource-spring-boot-starter
独有的,而是方案一【基于 Spring AbstractRoutingDataSource 做拓展】都存在的情况。
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.service
包路径下,创建 OrderService.java
类。代码如下:
// OrderService.java
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Autowired
private UserMapper userMapper;
private OrderService self() {
return (OrderService) AopContext.currentProxy();
}
public void method01() {
// ... 省略代码
}
@Transactional
public void method02() {
// ... 省略代码
}
public void method03() {
// ... 省略代码
}
public void method04() {
// ... 省略代码
}
@Transactional
@DS(DBConstants.DATASOURCE_ORDERS)
public void method05() {
// ... 省略代码
}
}
#self()
方法,通过 AopContext 获得自己这个代理对象。举个例子,在#method01()
方法中,如果直接使用this.method02()
方法进行调用,因为this
代表的是 OrderService Bean 自身,而不是其 AOP 代理对象。这样会导致,无法触发 AOP 的逻辑,在此处,就是 Spring 事务的逻辑。因此,我们通过 AopContext 获得自己这个代理对象。- 每一个
#methodXX()
方法,都代表一个测试用例,胖友可以使用 OrderServiceTest 进行测试。
下面,我们来一个一个看。
场景一:#method01()
// OrderService.java
public void method01() {
// 查询订单
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
// 查询用户
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
- 方法未使用
@Transactional
注解,不会开启事务。 - 对于 OrderMapper 和 UserMapper 的查询操作,分别使用其接口上的
@DS
注解,找到对应的数据源,执行操作。 - 这样一看,在未开启事务的情况下,我们已经能够自由的使用多数据源落。
场景二:#method02()
// OrderService.java
@Transactional
public void method02() {
// 查询订单
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
// 查询用户
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
和
#method01()
方法,差异在于,方法上增加了@Transactional
注解,声明要使用 Spring 事务。执行方法,抛出如下异常:
Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Table 'test_users.orders' doesn't exist
- 在执行 OrderMapper 查询订单操作时,抛出在
test_users
库中,不存在orders
表。
- 在执行 OrderMapper 查询订单操作时,抛出在
这是为什么呢?咱不是在 OrderMapper 上,声明使用
orders
数据源了么?结果为什么会使用users
数据库,路由到test_users
库上呢。- 这里,就和 Spring 事务的实现机制有关系。因为方法添加了
@Transactional
注解,Spring 事务就会生效。此时,Spring TransactionInterceptor 会通过 AOP 拦截该方法,创建事务。而创建事务,势必就会获得数据源。那么,TransactionInterceptor 会使用 Spring DataSourceTransactionManager 创建事务,并将事务信息通过 ThreadLocal 绑定在当前线程。 - 而事务信息,就包括事务对应的 Connection 连接。那也就意味着,还没走到 OrderMapper 的查询操作,Connection 就已经被创建出来了。并且,因为事务信息会和当前线程绑定在一起,在 OrderMapper 在查询操作需要获得 Connection 时,就直接拿到当前线程绑定的 Connection ,而不是 OrderMapper 添加
@DS
注解所对应的 DataSource 所对应的 Connection 。 - OK ,那么我们现在可以把问题聚焦到 DataSourceTransactionManager 是怎么获取 DataSource 从而获得 Connection 的了。对于每个 DataSourceTransactionManager 数据库事务管理器,创建时都会传入其需要管理的 DataSource 数据源。在使用
dynamic-datasource-spring-boot-starter
时,它创建了一个 DynamicRoutingDataSource ,传入到 DataSourceTransactionManager 中。 - 而 DynamicRoutingDataSource 负责管理我们配置的多个数据源。例如说,本示例中就管理了
orders
、users
两个数据源,并且默认使用users
数据源。那么在当前场景下,DynamicRoutingDataSource 需要基于@DS
获得数据源名,从而获得对应的 DataSource ,结果因为我们在 Service 方法上,并没有添加@DS
注解,所以它只好返回默认数据源,也就是users
。故此,就发生了Table 'test_users.orders' doesn't exist
的异常。 - 咳咳咳,这里涉及 Spring 事务的实现机制,如果胖友不是很了解源码会比较懵逼,推荐可以尝试将 TransactionInterceptor 作为入口,进行调试。当然,也欢迎胖友给艿艿留言。
- 这里,就和 Spring 事务的实现机制有关系。因为方法添加了
场景三:#method03()
// OrderService.java
public void method03() {
// 查询订单
self().method031();
// 查询用户
self().method032();
}
@Transactional // 报错,因为此时获取的是 primary 对应的 DataSource ,即 users 。
public void method031() {
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
@Transactional
public void method032() {
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
- 执行方法,抛出如下异常:
Table 'test_users.orders' doesn't exist
按照在场景二的解释,胖友可以思考下原因。
😈 其实,场景三和场景二是等价的。
如果此时,我们将
#self()
代码替换成this
之后,诶,结果就正常执行。这又是为什么呢?胖友在思考一波。😈 其实,这样调整后,因为
this
不是代理对象,所以#method031()
和#method032()
方法上的@Transactional
直接没有作用,Spring 事务根本没有生效。所以,最终结果和场景一是等价的。
场景四:#method04()
// OrderService.java
public void method04() {
// 查询订单
self().method041();
// 查询用户
self().method042();
}
@Transactional
@DS(DBConstants.DATASOURCE_ORDERS)
public void method041() {
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
@Transactional
@DS(DBConstants.DATASOURCE_USERS)
public void method042() {
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
- 和
@method03()
方法,差异在于,#method041()
和#method042()
方法上,添加@DS
注解,声明对应使用的 DataSource 。 - 执行方法,正常结束,未抛出异常。是不是觉得有点奇怪?
- 在执行
#method041()
方法前,因为有@Transactional
注解,所以 Spring 事务机制触发。DynamicRoutingDataSource 根据@DS
注解,获得对应的orders
的 DataSource ,从而获得 Connection 。所以后续 OrderMapper 执行查询操作时,即使使用的是线程绑定的 Connection ,也可能不会报错。😈 嘿嘿,实际上,此时 OrderMapper 上的@DS
注解,也没有作用。 - 对于
#method042()
,也是同理。但是,我们上面不是提了 Connection 会绑定在当前线程么?那么,在#method042()
方法中,应该使用的是#method041()
的orders
对应的 Connection 呀。在 Spring 事务机制中,在一个事务执行完成后,会将事务信息和当前线程解绑。所以,在执行#method042()
方法前,又可以执行一轮事务的逻辑。 - 【重要】总的来说,对于声明了
@Transactional
的 Service 方法上,也同时通过@DS
声明对应的数据源。
场景五:#method05()
// OrderService.java
@Transactional
@DS(DBConstants.DATASOURCE_ORDERS)
public void method05() {
// 查询订单
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
// 查询用户
self().method052();
}
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
@DS(DBConstants.DATASOURCE_USERS)
public void method052() {
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
- 和
@method04()
方法,差异在于,我们直接在#method05()
方法中,此时处于一个事务中 ,直接调用了#method052()
方法。 - 执行方法,正常结束,未抛出异常。是不是觉得有点奇怪?
- 我们仔细看看
#method052()
方法,我们添加的@Transactionl
注解,使用的事务传播级别是Propagation.REQUIRES_NEW
。此时,在执行#method052()
方法之前,TransactionInterceptor 会将原事务挂起 ,暂时性的将原事务信息和当前线程解绑。- 所以,在执行
#method052()
方法前,又可以执行一轮事务的逻辑。 - 之后,在执行
#method052()
方法完成后,会将原事务恢复,重新将原事务信息和当前线程绑定。
- 所以,在执行
- 编写这个场景的目的,是想告诉胖友,如果在使用方案一【基于 Spring AbstractRoutingDataSource 做拓展】,在事务中时,如何切换数据源。当然,一旦切换数据源,可能产生多个事务,就会碰到多个事务一致性的问题,也就是分布式事务。😈
😝 五个场景,胖友在好好理解。可以尝试调试下源码,更好的帮助理解。
4. baomidou 读写分离
示例代码对应仓库:lab-17-dynamic-datasource-baomidou-02 。
在绝大多数情况下,我们使用多数据源的目的,是为了实现读写分离。所以,在本小节中,我们来使用 dynamic-datasource-spring-boot-starter
,实现一个读写分离的示例。
4.1 引入依赖
和 「3.1 引入依赖」 一致。
4.2 Application
和 「3.2 Application」 一致。
4.3 应用配置文件
在 resources
目录下,创建 application.yaml
配置文件。配置如下:
spring:
datasource:
# dynamic-datasource-spring-boot-starter 动态数据源的配置内容
dynamic:
primary: master # 设置默认的数据源或者数据源组,默认值即为 master
datasource:
# 订单 orders 主库的数据源配置
master:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# 订单 orders 从库数据源配置
slave_1:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders_01?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# 订单 orders 从库数据源配置
slave_2:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders_02?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# mybatis 配置内容
mybatis:
config-location: classpath:mybatis-config.xml # 配置 MyBatis 配置文件路径
mapper-locations: classpath:mapper/*.xml # 配置 Mapper XML 地址
type-aliases-package: cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.dataobject # 配置数据库实体包路径
- 相比 「3.3 应用配置」 来说,我们配置了订单库的多个数据源:
master
:订单库的主库。slave_1
和slave_2
:订单库的两个从库。
- 在
dynamic-datasource-spring-boot-starter
中,多个相同角色的数据源可以形成一个数据源组。判断标准是,数据源名以下划线_
分隔后的首部 即为组名。例如说,slave_1
和slave_2
形成了slave
组。- 我们可以使用
@DS("slave_1")
或@DS("slave_2")
注解,明确访问数据源组的指定数据源。 - 也可以使用
@DS("slave")
注解,此时会负载均衡,选择分组中的某个数据源进行访问。目前,负载均衡默认采用轮询的方式。
- 我们可以使用
- 因为本地并未搭建 MySQL 一主多从的环境,所以是通过创建了
test_orders_01
、test_orders_02
库,手动模拟作为test_orders
的从库。
4.4 MyBatis 配置文件
和 「3.4 MyBatis 配置文件」 一致。
4.5 OrderDO
只使用 「3.5 实体类」 的 OrderDO.java
类。
4.6 OrderMapper
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper
包路径下,创建 OrderMapper.java
接口。代码如下:
// OrderMapper.java
@Repository
public interface OrderMapper {
@DS(DBConstants.DATASOURCE_SLAVE)
OrderDO selectById(@Param("id") Integer id);
@DS(DBConstants.DATASOURCE_MASTER)
int insert(OrderDO entity);
}
DBConstants.java
类,枚举了DATASOURCE_MASTER
和DATASOURCE_SLAVE
两个数据源。- 对
#selectById(Integer id)
读操作,我们配置了@DS(DBConstants.DATASOURCE_SLAVE)
,访问从库。 - 对
#insert(OrderDO entity)
写操作,我们配置了@DS(DBConstants.DATASOURCE_MASTER)
,访问主库。
在 resources/mapper
路径下,创建 OrderMapper.xml
配置文件。代码如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper.OrderMapper">
<sql id="FIELDS">
id, user_id
</sql>
<select id="selectById" parameterType="Integer" resultType="OrderDO">
SELECT
<include refid="FIELDS" />
FROM orders
WHERE id = #{id}
</select>
<insert id="insert" parameterType="OrderDO" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id">
INSERT INTO orders (
user_id
) VALUES (
#{userId}
)
</insert>
</mapper>
3.7 简单测试
创建 UserMapperTest 测试类,我们来测试一下简单的 UserMapper 的读写操作。代码如下:
// UserMapperTest.java
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderMapperTest {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Test
public void testSelectById() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
}
@Test
public void testInsert() {
OrderDO order = new OrderDO();
order.setUserId(10);
orderMapper.insert(order);
}
}
另外,在 #testSelectById()
测试方法中,看看 slave
分组是不是真的在负载均衡。所以在数据库中,分别插入数据如下。
主库:[id = 1, user_id = 1]
从库 01:[id = 1, user_id = 2]
从库 02:[id = 1, user_id = 3]
- 这样,通过手动设置相同
id = 1
的记录,对应不同的user_id
,那么我们就可以观察#testSelectById()
测试方法的输出结果。如果是,user_id = 2
和user_i = 3
循环输出,说明就正常了。
3.8 详细测试
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.service
包路径下,创建 OrderService.java
类。代码如下:
// OrderService.java
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Transactional
@DS(DBConstants.DATASOURCE_MASTER)
public void add(OrderDO order) {
// 这里先假模假样的读取一下
orderMapper.selectById(order.getId());
// 插入订单
orderMapper.insert(order);
}
public OrderDO findById(Integer id) {
return orderMapper.selectById(id);
}
}
- 对于
#add(OrderDO order)
方法,我们希望在@Transactional
声明的事务中,读操作也访问主库,所以声明了@DS(DBConstants.DATASOURCE_MASTER)
。因此,后续的所有 OrderMapper 的操作,都访问的是订单库的MASTER
数据源。 - 对于
#findById(Integer id)
方法,读取指定订单信息,使用 OrderMapper 的#selectById(Integer id)
配置的SLAVE
数据源即可。
创建 OrderServiceTest 测试类,测试 OrderService 的读写逻辑。代码如下:
// OrderServiceTest.java
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderServiceTest {
@Autowired
private OrderService orderService;
@Test
public void testAdd() {
OrderDO order = new OrderDO();
order.setUserId(20);
orderService.add(order);
}
@Test
public void testFindById() {
OrderDO order = orderService.findById(1);
System.out.println(order);
}
}
另外,如果胖友的业务场景,是纯的读写分离,可以看看 《纯读写分离(mybatis 环境)》 文档。
5. MyBatis 多数据源
示例代码对应仓库:lab-17-dynamic-datasource-mybatis 。
本小节,我们会基于方案二【不同操作类,固定数据源】的方式,实现 MyBatis 多数据源。
整个配置过程会相对繁琐,胖友请保持耐心。
如果胖友对 Spring Data JPA 不了解的话,可以看看 《芋道 Spring Boot MyBatis 入门》》 文章。
5.1 引入依赖
在 pom.xml
文件中,引入相关依赖。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.3.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>lab-17-dynamic-datasource-mybatis</artifactId>
<dependencies>
<!-- 实现对数据库连接池的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency> <!-- 本示例,我们使用 MySQL -->
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.48</version>
</dependency>
<!-- MyBatis 相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
<!-- 保证 Spring AOP 相关的依赖包 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-aspects</artifactId>
</dependency>
<!-- 方便等会写单元测试 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
- 对于
mybatis-spring-boot-starter
依赖,这里并不使用它实现对 MyBatis 的自动化配置。这么引入,只是单纯方便,实际只要引入mybatis
和mybatis-spring
即可。
5.2 Application
创建 Application.java
类,代码如下:
@SpringBootApplication
@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true) // http://www.voidcn.com/article/p-zddcuyii-bpt.html
public class Application {
}
- 我们并没有添加
@MapperScan
注解,为什么呢?答案我们在 「5.5 配置类」 上看。
5.3 应用配置文件
在 resources
目录下,创建 application.yaml
配置文件。配置如下:
spring:
# datasource 数据源配置内容
datasource:
# 订单数据源配置
orders:
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# 用户数据源配置
users:
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# mybatis 配置内容
#mybatis:
# config-location: classpath:mybatis-config.xml # 配置 MyBatis 配置文件路径
# type-aliases-package: cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.dataobject # 配置数据库实体包路径
- 在
spring.datasource
配置项中,我们设置了orders
和users
两个数据源。 - 注释掉
mybatis
配置项,因为我们不使用mybatis-spring-boot-starter
自动化配置 MyBatis ,而是自己写配置类,自定义配置 MyBatis 。
5.4 MyBatis 配置文件
和 「3.4 MyBatis 配置文件」 一致。
5.5 MyBatis 配置类
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.config
包路径下,我们会分别创建:
- MyBatisOrdersConfig 配置类,配置使用
orders
数据源的 MyBatis 配置。 - MyBatisUsersConfig 配置类,配置使用
users
数据源的 MyBatis 配置。
两个 MyBatis 配置类代码是一致的,只是部分配置项的值不同。所以我们仅仅来看下 MyBatisOrdersConfig 配置类,而 MyBatisUsersConfig 配置类胖友自己看看即可。代码如下:
// MyBatisOrdersConfig.java
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper.orders", sqlSessionTemplateRef = "ordersSqlSessionTemplate")
public class MyBatisOrdersConfig {
/**
* 创建 orders 数据源
*/
@Bean(name = "ordersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")
public DataSource dataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
/**
* 创建 MyBatis SqlSessionFactory
*/
@Bean(name = "ordersSqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
// <2.1> 设置 orders 数据源
bean.setDataSource(this.dataSource());
// <2.2> 设置 entity 所在包
bean.setTypeAliasesPackage("cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.dataobject");
// <2.3> 设置 config 路径
bean.setConfigLocation(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResource("classpath:mybatis-config.xml"));
// <2.4> 设置 mapper 路径
bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mapper/orders/*.xml"));
return bean.getObject();
}
/**
* 创建 MyBatis SqlSessionTemplate
*/
@Bean(name = "ordersSqlSessionTemplate")
public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate() throws Exception {
return new SqlSessionTemplate(this.sqlSessionFactory());
}
/**
* 创建 orders 数据源的 TransactionManager 事务管理器
*/
@Bean(name = DBConstants.TX_MANAGER_ORDERS)
public PlatformTransactionManager transactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(this.dataSource());
}
}
#dataSource()
方法,创建orders
数据源。#sqlSessionFactory()
方法,创建 MyBatis SqlSessionFactory Bean 。<2.1>
处,设置orders
数据源。<2.2>
处,设置entity
所在包,作为类型别名。<2.3>
处,设置config
路径,这里我们使用classpath:mybatis-config.xml"
配置文件。<2.4>
处,设置 Mapper 路径,这里我们使用classpath:mapper/orders/*.xml
。我们将resource/mapper
路径下,拆分为orders
路径下的 Mapper XML 用于orders
数据源,users
路径下的 Mapper XML 用于users
数据源。- 通过上述设置,我们就创建出使用
orders
数据源的 SqlSessionFactory Bean 对象。
#sqlSessionTemplate()
方法,创建 MyBatis SqlSessionTemplate Bean 。其内部的sqlSessionFactory
使用的就是对应orders
数据源的 SqlSessionFactory 对象。- 在类上,有
@MapperScan
注解:- 配置
basePackages
属性,它会扫描cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper
包下的orders
包下的 Mapper 接口。和resource/mapper
路径一样,我们也将mapper
包路径,拆分为orders
包下的 Mapper 接口用于orders
数据源,users
包下的 Mapper 接口用于users
数据源。 - 配置
sqlSessionTemplateRef
属性,它会使用#sqlSessionTemplate()
方法创建的 SqlSessionTemplate Bean 对象。 - 这样,我们就能保证
cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper.orders
下的 Mapper 使用的是操作orders
数据源的 SqlSessionFactory ,从而操作orders
数据源。
- 配置
#transactionManager()
方法,创建orders
数据源的 Spring 事务管理器。因为,我们项目中,一般使用 Spring 管理事务。另外,我们在DBConstants.java
枚举了TX_MANAGER_ORDERS
和TX_MANAGER_USERS
两个事务管理器的名字。
艿艿:相比来说,这种方式会相对繁琐。但是如果项目中大量采用,可以封装自己的 Spring Boot Starter ,以实现自动化配置。
5.6 实体类
和 「3.5 实体类」 一致。
5.7 Mapper
和 「3.6 Mapper」 基本一致,差别在于分出了 orders
和 users
两个。具体看如下两个传送门:
5.8 简单测试
创建 UserMapperTest 和 OrderMapperTest 测试类,我们来测试一下简单的 UserMapper 和 OrderMapper 的每个操作。代码如下:
// OrderMapperTest.java
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderMapperTest {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Test
public void testSelectById() {
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
}
// UserMapperTest.java
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class UserMapperTest {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Test
public void testSelectById() {
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
}
5.9 详细测试
在本小节,我们会编写 4 个测试用例,尝试方案二【不同操作类,固定数据源】存在的情况。
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.service
包路径下,创建 OrderService.java
类。代码如下:
// OrderService.java
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Autowired
private UserMapper userMapper;
private OrderService self() {
return (OrderService) AopContext.currentProxy();
}
public void method01() {
// ... 省略代码
}
@Transactional // 报错,找不到事务管理器
public void method02() {
// ... 省略代码
}
public void method03() {
// ... 省略代码
}
@Transactional(transactionManager = DBConstants.TX_MANAGER_ORDERS)
public void method05() {
// 查询订单
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
// 查询用户
self().method052();
}
}
- 每个测试场景,和 「3.8 详细测试」 的测试场景是相对应的,按照编号。
- 每一个
#methodXX()
方法,都代表一个测试用例,胖友可以使用 OrderServiceTest 进行测试。
下面,我们来一个一个看。
场景一:#method01()
// OrderService.java
public void method01() {
// 查询订单
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
// 查询用户
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
- 方法未使用
@Transactional
注解,不会开启事务。 - 对于 OrderMapper 和 UserMapper 的查询操作,分别使用其接口对应的 SqlSessionTemplate ,找到对应的数据源,执行操作。
- 这样一看,在未开启事务的情况下,我们已经能够自由的使用多数据源落。
场景二:#method02()
// OrderService.java
@Transactional // 报错,找不到事务管理器
public void method02() {
// 查询订单
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
// 查询用户
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
和
#method02()
方法,差异在于,方法上增加了@Transactional
注解,声明要使用 Spring 事务。执行方法,抛出如下异常:
NoUniqueBeanDefinitionException: No qualifying bean of type 'org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager' available: expected single matching bean but found 2: ordersTransactionManager,usersTransactionManager
- 在
@Transactional
注解上,如果未设置使用的事务管理器,它会去选择一个事务管理器。但是,我们这里创建了ordersTransactionManager
和usersTransactionManager
两个事务管理器,它就不知道怎么选了。此时,它只好抛出 NoUniqueBeanDefinitionException 异常。
场景三:#method03()
// OrderService.java
public void method03() {
// 查询订单
self().method031();
// 查询用户
self().method032();
}
@Transactional(transactionManager = DBConstants.TX_MANAGER_ORDERS)
public void method031() {
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
@Transactional(transactionManager = DBConstants.TX_MANAGER_USERS)
public void method032() {
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
- 执行方法,正常结束,未抛出异常。
#method031()
和#method032()
方法上,声明的事务管理器,和后续 Mapper 操作是同一个 DataSource 数据源,从而保证不报错。
场景四:#method05()
// OrderService.java
@Transactional(transactionManager = DBConstants.TX_MANAGER_ORDERS)
public void method05() {
// 查询订单
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
// 查询用户
self().method052();
}
@Transactional(transactionManager = DBConstants.TX_MANAGER_USERS,
propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
public void method052() {
UserDO user = userMapper.selectById(1);
System.out.println(user);
}
- 执行方法,正常结束,未抛出异常。
- 我们仔细看看
#method052()
方法,我们添加的@Transactionl
注解,使用的事务传播级别是Propagation.REQUIRES_NEW
。此时,在执行#method052()
方法之前,TransactionInterceptor 会将原事务挂起 ,暂时性的将原事务信息和当前线程解绑。- 所以,在执行
#method052()
方法前,又可以执行一轮事务的逻辑。 - 之后,在执行
#method052()
方法完成后,会将原事务恢复,重新将原事务信息和当前线程绑定。
- 所以,在执行
- 编写这个场景的目的,是想告诉胖友,如果在使用方案二【不同操作类,固定数据源】,在事务中时,如何切换数据源。当然,一旦切换数据源,可能产生多个事务,就会碰到多个事务一致性的问题,也就是分布式事务。😈
😝 四个场景,胖友在好好理解。可以尝试调试下源码,更好的帮助理解。
咳咳咳,如果有解释不到位的地方,欢迎胖友给艿艿留言。
5.10 读写分离
按照这个思路,如果想要实现 MyBatis 读写分离。还是类似的思路。只是将从库 作为一个"特殊"的数据源,需要做的是:
- 应用配置文件增加从库的数据源。
- 增加一套从库的 MyBatis 配置类。
- 增加一套从库相关的 MyBatis Mapper 接口、Mapper XML 文件。
相比方案一【基于 Spring AbstractRoutingDataSource 做拓展】来说,更加麻烦。并且,万一有多从呢?嘿嘿。
所以呢,实际项目在选型时,方案一会优于方案二,被更普遍的采用。
6. Spring Data JPA 多数据源
示例代码对应仓库:lab-17-dynamic-datasource-springdatajpa 。
本小节,我们会基于方案二【不同操作类,固定数据源】的方式,实现 Spring Data JPA 多数据源。
整个配置过程会相对繁琐,胖友请保持耐心。
艿艿:整个过程,和 「5. MyBatis 多数据源」 是类似的,所以讲解会想对精简一些。
内心 OS :就是想偷懒,嘿嘿。
如果胖友对 Spring Data JPA 不了解的话,可以看看 《芋道 Spring Boot JPA 入门》》 文章。
6.1 引入依赖
在 pom.xml
文件中,引入相关依赖。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.3.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>lab-17-dynamic-datasource-springdatajpa</artifactId>
<dependencies>
<!-- 实现对数据库连接池的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency> <!-- 本示例,我们使用 MySQL -->
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.48</version>
</dependency>
<!-- JPA 相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<!-- 方便等会写单元测试 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
- 对于
spring-boot-starter-data-jpa
依赖,这里并不使用它实现对 JPA 的自动化配置。这么引入,只是单纯方便,不然需要引入spring-data-jpa
和hibernate-core
等等依赖。
6.2 Application
创建 Application.java
类,代码如下:
@SpringBootApplication
@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true) // http://www.voidcn.com/article/p-zddcuyii-bpt.html
public class Application {
}
6.3 应用配置文件
在 resources
目录下,创建 application.yaml
配置文件。配置如下:
spring:
# datasource 数据源配置内容
datasource:
# 订单数据源配置
orders:
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# 用户数据源配置
users:
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
jpa:
show-sql: true # 打印 SQL 。生产环境,建议关闭
# Hibernate 配置内容,对应 HibernateProperties 类
hibernate:
ddl-auto: none
- 在
spring.datasource
配置项中,我们设置了orders
和users
两个数据源。
6.4 Spring Data JPA 配置类
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.config
包路径下,创建 HibernateConfig.java
配置类。代码如下:
// HibernateConfig.java
@Configuration
public class HibernateConfig {
@Autowired
private JpaProperties jpaProperties;
@Autowired
private HibernateProperties hibernateProperties;
/**
* 获取 Hibernate Vendor 相关配置
*/
@Bean(name = "hibernateVendorProperties")
public Map<String, Object> hibernateVendorProperties() {
return hibernateProperties.determineHibernateProperties(
jpaProperties.getProperties(), new HibernateSettings());
}
}
- 目的是获得 Hibernate Vendor 相关配置。不用纠结它是什么,知道需要获得即可。
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.config
包路径下,我们会分别创建:
- JpaOrdersConfig 配置类,配置使用
orders
数据源的 Spring Data JPA 配置。 - JpaUsersConfig 配置类,配置使用
users
数据源的 Spring Data JPA 配置。
两个 Spring Data JPA 配置类代码是一致的,只是部分配置项的值不同。所以我们仅仅来看下 JpaOrdersConfig 配置类,而 JpaUsersConfig 配置类胖友自己看看即可。代码如下:
// JpaOrdersConfig.java
@Configuration
@EnableJpaRepositories(
entityManagerFactoryRef = DBConstants.ENTITY_MANAGER_FACTORY_ORDERS,
transactionManagerRef = DBConstants.TX_MANAGER_ORDERS,
basePackages = {"cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.repository.orders"}) // 设置 Repository 接口所在包
public class JpaOrdersConfig {
@Resource(name = "hibernateVendorProperties")
private Map<String, Object> hibernateVendorProperties;
/**
* 创建 orders 数据源
*/
@Bean(name = "ordersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")
@Primary // 需要特殊添加,否则初始化会有问题
public DataSource dataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
/**
* 创建 LocalContainerEntityManagerFactoryBean
*/
@Bean(name = DBConstants.ENTITY_MANAGER_FACTORY_ORDERS)
public LocalContainerEntityManagerFactoryBean entityManagerFactory(EntityManagerFactoryBuilder builder) {
return builder
.dataSource(this.dataSource()) // 数据源
.properties(hibernateVendorProperties) // 获取并注入 Hibernate Vendor 相关配置
.packages("cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.dataobject") // 数据库实体 entity 所在包
.persistenceUnit("ordersPersistenceUnit") // 设置持久单元的名字,需要唯一
.build();
}
/**
* 创建 PlatformTransactionManager
*/
@Bean(name = DBConstants.TX_MANAGER_ORDERS)
public PlatformTransactionManager transactionManager(EntityManagerFactoryBuilder builder) {
return new JpaTransactionManager(entityManagerFactory(builder).getObject());
}
}
#dataSource()
方法,创建orders
数据源。#entityManagerFactoryPrimary(EntityManagerFactoryBuilder builder)
方法,创建 LocalContainerEntityManagerFactoryBean Bean ,它是创建 EntityManager 实体管理器的工厂 Bean ,最终会创建对应的 EntityManager Bean 。<2.1>
处,设置使用的数据源是orders
。<2.2>
处,设置 Hibernate Vendor 相关配置。<2.3>
处,设置数据库实体 Entity 所在包。<2.4>
处,设置持久单元的名字,需要唯一。
#transactionManager(EntityManagerFactoryBuilder builder)
方法,创建使用上述 EntityManager 的 JpaTransactionManager Bean 对象。这样,该事务管理器使用的也是orders
数据源。- 最终,通过
@EnableJpaRepositories
注解,串联在一起:entityManagerFactoryRef
属性,保证了使用orders
数据源的 EntityManager 实体管理器的工厂 Bean 。transactionManagerRef
属性,保证了使用orders
数据源的 PlatformTransactionManager 事务管理器 Bean 。basePackages
属性,它会扫描cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.repository
包下的orders
包下的 Repository 接口。我们将repository
包路径,拆分为orders
包下的 Repository 接口用于orders
数据源,users
包下的 Repository 接口用于users
数据源。
- 另外,我们在 DBConstants.java 类中,枚举了:
TX_MANAGER_ORDERS
和TX_MANAGER_USERS
两个事务管理器的名字,方便代码中使用。ENTITY_MANAGER_FACTORY_ORDERS
和ENTITY_MANAGER_FACTORY_USERS
两个实体管理器的名字。
艿艿:相比来说,这种方式会相对繁琐。但是如果项目中大量采用,可以封装自己的 Spring Boot Starter ,以实现自动化配置。
6.5 实体类
和 「3.5 实体类」 基本一致,差别在于增加了 JPA 相关注解。具体看如下两个传送门:
6.6 Repository
和 「3.6 Mapper」 基本一致,差别在于使用 Spring Data Repository 接口。具体看如下两个传送门:
6.7 简单测试
和 「5.8 简单测试」 基本一致,具体看如下两个传送门:
6.8 详细测试
和 「5.9 详细测试」 基本一致,具体看如下两个传送门:
6.9 读写分离
和 「5.10 读写分离」 思路基本一致。
7. JdbcTemplate 多数据源
示例代码对应仓库:lab-17-dynamic-datasource-jdbctemplate 。
本小节,我们会基于方案二【不同操作类,固定数据源】的方式,实现 Spring JdbcTemplate 多数据源。
整个配置过程会相对繁琐,胖友请保持耐心。
艿艿:整个过程,和 「5. MyBatis 多数据源」 是类似的,所以讲解会想对精简一些。
内心 OS :我只是想赶紧进入 Sharding-JDBC 的环节,真的不是想偷懒,哈哈哈哈。
如果胖友对 Spring JdbcTemplate 不了解的话,可以看看 《芋道 Spring Boot JdbcTemplate 入门》》 文章。
7.1 引入依赖
在 pom.xml
文件中,引入相关依赖。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.3.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>lab-17-dynamic-datasource-jdbctemplate</artifactId>
<dependencies>
<!-- 实现对数据库连接池的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency> <!-- 本示例,我们使用 MySQL -->
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.48</version>
</dependency>
<!-- 保证 Spring AOP 相关的依赖包 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-aspects</artifactId>
</dependency>
<!-- 方便等会写单元测试 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
7.2 Application
创建 Application.java
类,代码如下:
@SpringBootApplication
@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true) // http://www.voidcn.com/article/p-zddcuyii-bpt.html
public class Application {
}
7.3 应用配置文件
在 resources
目录下,创建 application.yaml
配置文件。配置如下:
spring:
# datasource 数据源配置内容
datasource:
# 订单数据源配置
orders:
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
# 用户数据源配置
users:
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
username: root
password:
- 在
spring.datasource
配置项中,我们设置了orders
和users
两个数据源。
7.4 JdbcTemplate 配置类
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.config
包路径下,我们会分别创建:
- JdbcTemplateOrdersConfig 配置类,配置使用
orders
数据源的 MyBatis 配置。 - JdbcTemplateUsersConfig 配置类,配置使用
users
数据源的 MyBatis 配置。
两个 JdbcTemplate 配置类代码是一致的,只是部分配置项的值不同。所以我们仅仅来看下 JdbcTemplateOrdersConfig 配置类,而 JdbcTemplateUsersConfig 配置类胖友自己看看即可。代码如下:
// JdbcTemplateOrdersConfig.java
@Configuration
public class JdbcTemplateOrdersConfig {
/**
* 创建 orders 数据源
*/
@Bean(name = "ordersDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.orders")
public DataSource dataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
/**
* 创建 orders JdbcTemplate
*/
@Bean(name = DBConstants.JDBC_TEMPLATE_ORDERS)
public JdbcTemplate jdbcTemplate() {
return new JdbcTemplate(this.dataSource());
}
/**
* 创建 orders 数据源的 TransactionManager 事务管理器
*/
@Bean(name = DBConstants.TX_MANAGER_ORDERS)
public PlatformTransactionManager transactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(this.dataSource());
}
}
#dataSource()
方法,创建orders
数据源。#jdbcTemplate()
方法,创建使用orders
数据源的 JdbcTemplate Bean 。#transactionManager()
方法,创建orders
数据源的 Spring 事务管理器。因为,我们项目中,一般使用 Spring 管理事务。另外,我们在DBConstants.java
枚举了TX_MANAGER_ORDERS
和TX_MANAGER_USERS
两个事务管理器的名字。
艿艿:相比来说,这种方式会相对繁琐。但是如果项目中大量采用,可以封装自己的 Spring Boot Starter ,以实现自动化配置。
7.5 实体类
和 「3.5 实体类」 一致。
7.6 Dao
和 「5.8 简单测试」 基本一致,具体看如下两个传送门:
7.7 简单测试
和 「5.8 简单测试」 基本一致,具体看如下两个传送门:
7.8 详细测试
和 「5.9 详细测试」 基本一致,具体看如下两个传送门:
7.9 读写分离
和 「5.10 读写分离」 思路基本一致。
8. Sharding-JDBC 多数据源
示例代码对应仓库:lab-17-dynamic-datasource-sharding-jdbc-01 。
Sharding-JDBC 是 Apache ShardingSphere 下,基于 JDBC 的分库分表组件。对于 Java 语言来说,我们推荐选择 Sharding-JDBC 优于 Sharding-Proxy ,主要原因是:
- 减少一层 Proxy 的开销,性能更优。
- 去中心化,无需多考虑一次 Proxy 的高可用。
下面,我们来使用 Sharding-JDBC 来实现多数据源。整个的示例,我们会和 「2. baomidou 多数据源」 是一样的功能,方便胖友做类比。
8.1 引入依赖
在 pom.xml
文件中,引入相关依赖。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.3.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>lab-17-dynamic-datasource-sharding-jdbc-01</artifactId>
<dependencies>
<!-- 实现对数据库连接池的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency> <!-- 本示例,我们使用 MySQL -->
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.48</version>
</dependency>
<!-- 实现对 MyBatis 的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
<!-- 实现对 Sharding-JDBC 的自动化配置 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
<version>4.0.0-RC2</version>
</dependency>
<!-- 保证 Spring AOP 相关的依赖包 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-aspects</artifactId>
</dependency>
<!-- 方便等会写单元测试 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
</project>
8.2 Application
创建 Application.java
类,代码如下:
// Application.java
@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = "cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.mapper")
@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true) // http://www.voidcn.com/article/p-zddcuyii-bpt.html
public class Application {
}
- 和 「3.2 Application」 是完全一致的。
8.3 应用配置文件
在 resources
目录下,创建 application.yaml
配置文件。配置如下:
spring:
# ShardingSphere 配置项
shardingsphere:
datasource:
# 所有数据源的名字
names: ds-orders, ds-users
# 订单 orders 数据源配置
ds-orders:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
# 订单 users 数据源配置
ds-users:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_users?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
# 分片规则
sharding:
tables:
# orders 表配置
orders:
actualDataNodes: ds-orders.orders # 映射到 ds-orders 数据源的 orders 表
# users 表配置
users:
actualDataNodes: ds-users.users # 映射到 ds-users 数据源的 users 表
# mybatis 配置内容
mybatis:
config-location: classpath:mybatis-config.xml # 配置 MyBatis 配置文件路径
mapper-locations: classpath:mapper/*.xml # 配置 Mapper XML 地址
type-aliases-package: cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.dataobject # 配置数据库实体包路径
spring.shardingsphere.datasource
配置项下,我们配置了ds_orders
和ds_users
两个数据源。spring.shardingsphere.sharding
配置项下,我们配置了分片规则,将orders
逻辑表的操作路由到ds-orders
数据源的orders
真实表 ,将users
逻辑表的操作路由到ds-users
数据源的users
真实表 。艿艿:这里涉及到了一些 ShardingSphere 的概念,后续胖友最好可以看看 官方文档 。
mybatis
配置项,设置mybatis-spring-boot-starter
MyBatis 的配置内容。
8.4 MyBatis 配置文件
和 「3.4 MyBatis 配置文件」 一致。
8.5 实体类
和 「3.5 实体类」 一致。
8.6 Mapper
和 「3.6 Mapper」 一致。
8.7 简单测试
和 「3.7 简单测试」 一致。
8.8 详细测试
和 「3.8 详细测试」 代码一致,结果略有差异。
在 「3.8 详细测试」 的场景二 #method02()
的测试,它会抛出异常。而对于本小节使用 Sharding-JDBC 的情况下,正常跑通。这是为什么呢?
原因实际在 「2.3 方案三」 已经解释了:分库分表中间件返回的 Connection 返回的实际是动态的 DynamicRoutingConnection ,它管理了整个请求(逻辑)过程中,使用的所有的 Connection ,而最终执行 SQL 的时候,DynamicRoutingConnection 会解析 SQL ,获得表对应的真正的 Connection 执行 SQL 操作。
所以,即使在和 Spring 事务结合的时候,会通过 ThreadLocal 的方式将 Connection 和当前线程进行绑定。此时这个 Connection 也是一个 动态的 DynamicRoutingConnection 连接。
9. Sharding-JDBC 读写分离
示例代码对应仓库:lab-17-dynamic-datasource-sharding-jdbc-02 。
Sharding-JDBC 已经提供了读写分离的支持,胖友可以看看如下两个文档:
当然,也可以先不看。
下面,我们来使用 Sharding-JDBC 来实现读写分离。整个的示例,我们会和 「3. baomidou 读写分离」 是一样的功能,方便胖友做类比。
9.1 引入依赖
和 「8.1 引入依赖」 一致。
9.2 Application
和 「8.2 Application」 一致。
9.3 应用配置文件
在 resources
目录下,创建 application.yaml
配置文件。配置如下:
spring:
# ShardingSphere 配置项
shardingsphere:
# 数据源配置
datasource:
# 所有数据源的名字
names: ds-master, ds-slave-1, ds-slave-2
# 订单 orders 主库的数据源配置
ds-master:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
# 订单 orders 从库数据源配置
ds-slave-1:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders_01?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
# 订单 orders 从库数据源配置
ds-slave-2:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders_02?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
# 读写分离配置,对应 YamlMasterSlaveRuleConfiguration 配置类
masterslave:
name: ms # 名字,任意,需要保证唯一
master-data-source-name: ds-master # 主库数据源
slave-data-source-names: ds-slave-1, ds-slave-2 # 从库数据源
# mybatis 配置内容
mybatis:
config-location: classpath:mybatis-config.xml # 配置 MyBatis 配置文件路径
mapper-locations: classpath:mapper/*.xml # 配置 Mapper XML 地址
type-aliases-package: cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.dataobject # 配置数据库实体包路径
spring.shardingsphere.datasource
配置项下,我们配置了 一个主数据源ds-master
、两个从数据源ds-slave-1
、ds-slave-2
。spring.shardingsphere.masterslave
配置项下,配置了读写分离。对于从库来说,Sharding-JDBC 提供了多种负载均衡策略,默认为轮询。mybatis
配置项,设置mybatis-spring-boot-starter
MyBatis 的配置内容。- 因为艿艿本地并未搭建 MySQL 一主多从的环境,所以是通过创建了
test_orders_01
、test_orders_02
库,手动模拟作为test_orders
的从库。
9.4 MyBatis 配置文件
和 「3.4 MyBatis 配置文件」 一致。
9.5 OrderDO
只使用 「3.5 实体类」 的 OrderDO.java
类。
9.6 OrderMapper
和 「4.6 OrderMapper」 基本一致,差别是无需 @DS
注解,具体看如下两个传送门:
9.7 简单测试
创建 OrderMapperTest 测试类,我们来测试一下简单的 OrderMapper 的读写操作。代码如下:
// OrderMapper.java
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderMapperTest {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Test
public void testSelectById() { // 测试从库的负载均衡
for (int i = 0; i < 10; i++) {
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
}
@Test
public void testSelectById02() { // 测试强制访问主库
try (HintManager hintManager = HintManager.getInstance()) {
// 设置强制访问主库
hintManager.setMasterRouteOnly();
// 执行查询
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
}
@Test
public void testInsert() { // 插入
OrderDO order = new OrderDO();
order.setUserId(10);
orderMapper.insert(order);
}
}
#testSelectById()
方法,测试从库的负载均衡查询。#testSelectById02()
方法,测试强制访问主库。在一些业务场景下,对数据延迟敏感,所以只能强制读取主库。此时,可以使用 HintManager 强制访问主库。- 不过要注意,在使用完后,需要去清理下 HintManager (HintManager 是基于线程变量,透传给 Sharding-JDBC 的内部实现),避免污染下次请求,一直强制访问主库。
- Sharding-JDBC 比较贴心,HintManager 实现了 AutoCloseable 接口,可以通过 Try-with-resources 机制,自动关闭。
#testInsert()
方法,测试主库的插入。
胖友自己跑下测试用例。如果跑通,说明配置就算成功了。
另外,在 #testSelectById()
测试方法中,艿艿会了看看 slave
分组是不是真的在负载均衡。所以在数据库中,分别插入数据如下。
主库:[id = 1, user_id = 1]
从库 01:[id = 1, user_id = 2]
从库 02:[id = 1, user_id = 3]
- 这样,通过手动设置相同
id = 1
的记录,对应不同的user_id
,那么我们就可以观察#testSelectById()
测试方法的输出结果。如果是,user_id = 2
和user_i = 3
循环输出,说明就正常了。
9.8 详细测试
在 cn.iocoder.springboot.lab17.dynamicdatasource.service
包路径下,创建 OrderService.java
类。代码如下:
// OrderService.java
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Transactional
public void add(OrderDO order) {
// <1.1> 这里先假模假样的读取一下。读取从库
OrderDO exists = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(exists);
// <1.2> 插入订单
orderMapper.insert(order);
// <1.3> 这里先假模假样的读取一下。读取主库
exists = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(exists);
}
public OrderDO findById(Integer id) {
return orderMapper.selectById(id);
}
}
- 我们创建了 OrderServiceTest 测试类,可以测试上面编写的两个方法。
- 在
#add(OrderDO order)
方法中,开启事务,插入一条订单记录。<1.1>
处,往从库发起一次订单查询。在 Sharding-JDBC 的读写分离策略里,默认读取从库。<1.2>
处,往主库发起一次订单写入。写入,肯定是操作主库的。<1.3>
处,往主库 发起一次订单查询。在 Sharding-JDBC 中,读写分离约定:同一线程且同一数据库连接内,如有写入操作,以后的读操作均从主库读取,用于保证数据一致性。
- 在
#findById(Integer id)
方法,往从库发起一次订单查询。
我们看完了三种多数据源的方案,实际场景下怎么选择呢?
首先,我们基本排除了方案二【不同操作类,固定数据源】。配置繁琐,使用不变。艿艿也去问了一圈朋友,暂时没有这么做的。这种方案,更加适合不同类型的数据源,例如说一个项目中,既有 MySQL 数据源,又有 MongoDB、Elasticsarch 等其它数据源。
然后,对于大多数场景下,方案一【基于 SpringAbstractRoutingDataSource 做拓展】,基本能够满足。这种方案,目前是比较主流的方案,大多数项目都采用。在实现上,我们可以比较容易的自己封装一套,当然也可以考虑使用 dynamic-datasource-spring-boot-starter
开源项目。不过呢,建议可以把它的源码撸一下,核心代码估计 1000 行左右,不要慌。
当然,方案一和方案二,会存在和 Spring 事务结合的时候,在事务中无法切换数据源。这是因为 Spring 事务会将 Connection 和当前线程变量绑定定,后续会通过线程变量重用该 Connection ,导致无法切换数据源。所以,方案一和方案二,可以理解成 DataSource 级别上实现的数据源方案。
最后,方案三【分库分表中间件】是完美解决方案,基本满足了所有的场景。艿艿个人强烈推荐使用 Apache ShardingSphere 的 Sharding-JDBC 组件,无论胖友是有多数据源,还是分库分表,还是读写分离,都能完美的匹配。并且,Apache ShardingSphere 已经提供多种分布式事务方案,也能解决在文章的开头,艿艿提到的分布式事务的问题。这种类型的方案,目前很多大厂都是这样去玩的。
- 京东:采用 client 模式的读写分离和分库分表。
- 美团:采用 client 模式的读写分离和分库分表。
- 陌陌:采用 client 模式的读写分离和分库分表。
来源:https://blog.csdn.net/weixin_42073629/article/details/105670030