技术栈方面,会采用Spring Boot 2.0 作为底层框架,主要为了后续能够接入Spring Cloud 进行学习拓展。并且Spring Boot 2.0基于Spring5,也可以提前预习一些Spring5的新特性。后续技术会在相应博客中提出。
项目GitHub地址: Spring-Blog
介绍一下目录结构:
为了让各位朋友能够更好理解这一模块的内容,演示代码将存放在Spring Boot 项目下:
Github 地址: 示例代码
在开始讲解前,我们需要先构建后我们的运行环境。 Spring Boot 引入 Mybatis 的教程 可以参考 传送门 。这里我们不细述了,首先来看一下我们的目录结构:
有使用过 Spring Boot 的童鞋应该清楚,当我们在 application.properties 配置好了我们的数据库连接信息后,Spring Boot 将会帮我们自动装载好 DataSource 。但如果我们需要进行读写分离操作是,如何配置自己的数据源,是我们必须掌握的。
首先我们来看一下配置文件中的信息:
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/charles_blog2 spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver #别名扫描目录 mybatis.type-aliases-package=com.jaycekon.demo.model #Mapper.xml扫描目录 mybatis.mapper-locations=classpath:mybatis-mappers/*.xml #tkmapper 帮助工具 mapper.mappers=com.jaycekon.demo.MyMapper mapper.not-empty=false mapper.identity=MYSQL 复制代码
我们首先来看一下使用 DataSourceBuilder 来构建出DataSource:
@Configuration @MapperScan("com.jaycekon.demo.mapper") @EnableTransactionManagement public class SpringJDBCDataSource { /** * 通过Spring JDBC 快速创建 DataSource * 参数格式 * spring.datasource.master.jdbcurl=jdbc:mysql://localhost:3306/charles_blog * spring.datasource.master.username=root * spring.datasource.master.password=root * spring.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver * * @return DataSource */ @Bean @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master") public DataSource dataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } } 复制代码
从代码中我们可以看出,使用 DataSourceBuilder 构建 DataSource 的方法非常简单,但是需要注意的是:
DataSourceBuilder 只能自动识别配置文件中的 jdbcurl,username,password,driver-class-name等命名,因此我们需要在方法体上加上 @ ConfigurationProperties 注解。
数据库连接地址变量名需要使用 jdbcurl
数据库连接池使用 com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
执行单元测试时,我们可以看到 DataSource 创建以及关闭的过程。
除了使用上述的构建方法外,我们可以选择使用阿里提供的 Druid 数据库连接池创建 DataSource
@Configuration @EnableTransactionManagement public class DruidDataSourceConfig { @Autowired private DataSourceProperties properties; @Bean public DataSource dataSoucre() throws Exception { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setUrl(properties.getUrl()); dataSource.setDriverClassName(properties.getDriverClassName()); dataSource.setUsername(properties.getUsername()); dataSource.setPassword(properties.getPassword()); dataSource.setInitialSize(5); dataSource.setMinIdle(5); dataSource.setMaxActive(100); dataSource.setMaxWait(60000); dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000); dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(300000); dataSource.setValidationQuery("SELECT 'x'"); dataSource.setTestWhileIdle(true); dataSource.setTestOnBorrow(false); dataSource.setTestOnReturn(false); dataSource.setPoolPreparedStatements(true); dataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(20); dataSource.setFilters("stat,wall"); return dataSource; } } 复制代码
使用 DruidDataSource 作为数据库连接池可能看起来会比较麻烦,但是换一个角度来说,这个更加可控。我们可以通过 DataSourceProperties 来获取 application.properties 中的配置文件:
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/charles_blog2 spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver 复制代码
需要注意的是,DataSourceProperties 读取的配置文件 前缀是 spring.datasource ,我们可以进入到 DataSourceProperties 的源码中观察:
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource") public class DataSourceProperties implements BeanClassLoaderAware, EnvironmentAware, InitializingBean 复制代码
可以看到,在源码中已经默认标注了前缀的格式。
除了使用 DataSourceProperties 来获取配置文件 我们还可以使用通用的环境变量读取类:
@Autowired private Environment env; env.getProperty("spring.datasource.write") 复制代码
配置多数据源主要需要以下几个步骤:
这里直接使用枚举类型区分,读数据源和写数据源
public enum DatabaseType { master("write"), slave("read"); DatabaseType(String name) { this.name = name; } private String name; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } @Override public String toString() { return "DatabaseType{" + "name='" + name + '/'' + '}'; } } 复制代码
该类主要用于记录当前线程使用的数据源,使用 ThreadLocal 进行记录数据
public class DatabaseContextHolder { private static final ThreadLocal<DatabaseType> contextHolder = new ThreadLocal<>(); public static void setDatabaseType(DatabaseType type) { contextHolder.set(type); } public static DatabaseType getDatabaseType() { return contextHolder.get(); } } 复制代码
该类继承 AbstractRoutingDataSource 用于管理 我们的数据源,主要实现了 determineCurrentLookupKey 方法。 后续细述这个类是如何进行多数据源管理的。
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { @Nullable @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { DatabaseType type = DatabaseContextHolder.getDatabaseType(); logger.info("====================dataSource ==========" + type); return type; } } 复制代码
最后一步就是配置我们的数据源,将数据源放置到 DynamicDataSource 中:
@Configuration @MapperScan("com.jaycekon.demo.mapper") @EnableTransactionManagement public class DataSourceConfig { @Autowired private DataSourceProperties properties; /** * 通过Spring JDBC 快速创建 DataSource * 参数格式 * spring.datasource.master.jdbcurl=jdbc:mysql://localhost:3306/charles_blog * spring.datasource.master.username=root * spring.datasource.master.password=root * spring.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver * * @return DataSource */ @Bean(name = "masterDataSource") @Qualifier("masterDataSource") @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master") public DataSource masterDataSource() { return DataSourceBuilder.create().build(); } /** * 手动创建DruidDataSource,通过DataSourceProperties 读取配置 * 参数格式 * spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/charles_blog * spring.datasource.username=root * spring.datasource.password=root * spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver * * @return DataSource * @throws SQLException */ @Bean(name = "slaveDataSource") @Qualifier("slaveDataSource") public DataSource slaveDataSource() throws SQLException { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setUrl(properties.getUrl()); dataSource.setDriverClassName(properties.getDriverClassName()); dataSource.setUsername(properties.getUsername()); dataSource.setPassword(properties.getPassword()); dataSource.setInitialSize(5); dataSource.setMinIdle(5); dataSource.setMaxActive(100); dataSource.setMaxWait(60000); dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000); dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(300000); dataSource.setValidationQuery("SELECT 'x'"); dataSource.setTestWhileIdle(true); dataSource.setTestOnBorrow(false); dataSource.setTestOnReturn(false); dataSource.setPoolPreparedStatements(true); dataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(20); dataSource.setFilters("stat,wall"); return dataSource; } /** * 构造多数据源连接池 * Master 数据源连接池采用 HikariDataSource * Slave 数据源连接池采用 DruidDataSource * @param master * @param slave * @return */ @Bean @Primary public DynamicDataSource dataSource(@Qualifier("masterDataSource") DataSource master, @Qualifier("slaveDataSource") DataSource slave) { Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>(); targetDataSources.put(DatabaseType.master, master); targetDataSources.put(DatabaseType.slave, slave); DynamicDataSource dataSource = new DynamicDataSource(); dataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);// 该方法是AbstractRoutingDataSource的方法 dataSource.setDefaultTargetDataSource(slave);// 默认的datasource设置为myTestDbDataSourcereturn dataSource; } @Bean public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource myTestDbDataSource, @Qualifier("slaveDataSource") DataSource myTestDb2DataSource) throws Exception { SqlSessionFactoryBean fb = new SqlSessionFactoryBean(); fb.setDataSource(this.dataSource(myTestDbDataSource, myTestDb2DataSource)); fb.setTypeAliasesPackage(env.getProperty("mybatis.type-aliases-package")); fb.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(env.getProperty("mybatis.mapper-locations"))); return fb.getObject(); } } 复制代码
上述代码块比较长,我们来解析一下:
接下来我们来简单观察一下 DataSource 的创建过程:
首先我们可以看到我们的两个数据源以及构建好了,分别使用的是 HikariDataSource 和 DruidDataSource ,然后我们会将两个数据源放入到 targetDataSource 中,并且这里讲我们的 slave 作为默认数据源 defaultTargetDataSource
然后到获取数据源这一块:
主要是从 AbstractRoutingDataSource 这个类中的 determineTargetDataSource( ) 方法中进行判断,这里会调用到我们在 DynamicDataSource 中的方法, 去判断需要使用哪一个数据源。如果没有设置数据源,将采用默认数据源,就是我们刚才设置的 DruidDataSource 数据源。
在最后的代码运行结果中:
我们可以看到确实是使用了我们设置的默认数据源。
在经历了千山万水后,终于来到我们的读写分离模块了,首先我们需要添加一些我们的配置信息:
spring.datasource.read = get,select,count,list,query spring.datasource.write = add,create,update,delete,remove,insert 复制代码
这两个变量主要用于切面判断中,区分哪一些部分是需要使用 读数据源,哪些是需要使用写的。
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { static final Map<DatabaseType, List<String>> METHOD_TYPE_MAP = new HashMap<>(); @Nullable @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { DatabaseType type = DatabaseContextHolder.getDatabaseType(); logger.info("====================dataSource ==========" + type); return type; } void setMethodType(DatabaseType type, String content) { List<String> list = Arrays.asList(content.split(",")); METHOD_TYPE_MAP.put(type, list); } } 复制代码
在这里我们需要添加一个Map 进行记录一些读写的前缀信息。
在DataSourceConfig 中,我们再设置DynamicDataSource 的时候,将前缀信息设置进去。
@Bean @Primary public DynamicDataSource dataSource(@Qualifier("masterDataSource") DataSource master, @Qualifier("slaveDataSource") DataSource slave) { Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>(); targetDataSources.put(DatabaseType.master, master); targetDataSources.put(DatabaseType.slave, slave); DynamicDataSource dataSource = new DynamicDataSource(); dataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);// 该方法是AbstractRoutingDataSource的方法 dataSource.setDefaultTargetDataSource(slave);// 默认的datasource设置为myTestDbDataSource String read = env.getProperty("spring.datasource.read"); dataSource.setMethodType(DatabaseType.slave, read); String write = env.getProperty("spring.datasource.write"); dataSource.setMethodType(DatabaseType.master, write); return dataSource; } 复制代码
在配置好读写的方法前缀后,我们需要配置一个切面,监听在进入Mapper 方法前将数据源设置好:
主要的操作点在于 DatabaseContextHolder.setDatabaseType(type); 结合我们上面多数据源的获取数据源方法,这里就是我们设置读或写数据源的关键了。
@Aspect @Component @EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass = true) public class DataSourceAspect { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataSourceAspect.class); @Pointcut("execution(* com.jaycekon.demo.mapper.*.*(..))") public void aspect() { } @Before("aspect()") public void before(JoinPoint point) { String className = point.getTarget().getClass().getName(); String method = point.getSignature().getName(); String args = StringUtils.join(point.getArgs(), ","); logger.info("className:{}, method:{}, args:{} ", className, method, args); try { for (DatabaseType type : DatabaseType.values()) { List<String> values = DynamicDataSource.METHOD_TYPE_MAP.get(type); for (String key : values) { if (method.startsWith(key)) { logger.info(">>{} 方法使用的数据源为:{}<<", method, key); DatabaseContextHolder.setDatabaseType(type); DatabaseType types = DatabaseContextHolder.getDatabaseType(); logger.info(">>{}方法使用的数据源为:{}<<", method, types); } } } } catch (Exception e) { logger.error(e.getMessage(), e); } } } 复制代码
方法启动后,先进入切面中,根据methodName 设置数据源类型。
然后进入到determineTargetDataSource 方法中 获取到数据源:
运行结果:
希望看完后觉得有帮助的朋友,帮博主到github 上面点个Start 或者 fork
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