摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载,保留摘要,谢谢!
“清醒时做事,糊涂时跑步,大怒时睡觉,独处时思考”
本文提纲
一、多数据源的应用场景
二、运行 springboot-mybatis-mutil-datasource 工程案例
三、springboot-mybatis-mutil-datasource 工程代码配置详解
一、多数据源的应用场景
目前,业界流行的数据操作框架是 Mybatis,那 Druid 是什么呢?
Druid 是 Java 的数据库连接池组件。Druid 能够提供强大的监控和扩展功能。比如可以监控 SQL ,在监控业务可以查询慢查询 SQL 列表等。Druid 核心主要包括三部分:
1. DruidDriver 代理 Driver,能够提供基于 Filter-Chain 模式的插件体系。
2. DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池
3. SQLParser
当业务数据量达到了一定程度,DBA 需要合理配置数据库资源。即配置主库的机器高配置,把核心高频的数据放在主库上;把次要的数据放在从库,低配置。开源节流嘛,就这个意思。把数据放在不同的数据库里,就需要通过不同的数据源进行操作数据。这里我们举个 springboot-mybatis-mutil-datasource 工程案例:
user 用户表在主库 master 上,地址表 city 在从库 cluster 上。下面实现获取 根据用户名获取用户信息,包括从库的地址信息 REST API,那么需要从主库和从库中分别获取数据,并在业务逻辑层组装返回。逻辑如图:
下面就运行这个案例。
二、运行 springboot-mybatis-mutil-datasource 工程案例
git clone 下载工程 springboot-learning-example ,项目地址见 GitHub – https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example。下面开始运行工程步骤(Quick Start):
1.数据库准备
a.创建 cluster 数据库 springbootdb:
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CREATE DATABASE springbootdb; |
b.创建表 city :(因为我喜欢徒步)
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DROP TABLE IF EXISTS `city`; CREATE TABLE `city` ( ` id ` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '城市编号' , `province_id` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '省份编号' , `city_name` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT '城市名称' , `description` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT '描述' , PRIMARY KEY (` id `) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8; |
c.插入数据
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INSERT city VALUES (1 ,1, '温岭市' , 'BYSocket 的家在温岭。' ); |
然后,再创建一个 master 数据库
a.创建数据库 springbootdb_cluster:
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CREATE DATABASE springbootdb_cluster; |
b.创建表 user :
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DROP TABLE IF EXISTS `city`; CREATE TABLE user ( id INT(10) unsigned PRIMARY KEY NOT NULL COMMENT '用户编号' AUTO_INCREMENT, user_name VARCHAR(25) COMMENT '用户名称' , description VARCHAR(25) COMMENT '描述' )ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8; |
c.插入数据
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INSERT user VALUES (1 ,’泥瓦匠 ',' 他有一个小网站 bysocket.com'); |
(以上数据库创建无先后顺序)
2. 项目结构介绍
项目结构如下图所示:
org.spring.springboot.config.ds – 配置层,这里是数据源的配置,包括 master 和 cluster 的数据源配置
org.spring.springboot.controller – Controller 层
org.spring.springboot.dao – 数据操作层 DAO,细分了 master 和 cluster 包下的 DAO 操作类
org.spring.springboot.domain – 实体类
org.spring.springboot.service – 业务逻辑层
Application – 应用启动类
application.properties – 应用配置文件,应用启动会自动读取配置
3.改数据库配置
打开 application.properties 文件, 修改相应的主从数据源配置,比如数据源地址、账号、密码等。(如果不是用 MySQL,自行添加连接驱动 pom,然后修改驱动名配置。)
4.编译工程
在项目根目录 springboot-learning-example,运行 maven 指令:
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mvn clean install |
5.运行工程
右键运行 Application 应用启动类(位置:/springboot-learning-example/springboot-mybatis-mutil-datasource/src/main/java/org/spring/springboot/Application.java)的 main 函数,这样就成功启动了 springboot-mybatis-mutil-datasource 案例。
在浏览器打开:
http://localhost:8080/api/user?userName=泥瓦匠
浏览器返回 JSON 结果:
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{ "id" : 1, "userName" : "泥瓦匠" , "description" : "他有一个小网站 bysocket.com" , "city" : { "id" : 1, "provinceId" : 1, "cityName" : "温岭市" , "description" : "BYSocket 的家在温岭。" } } |
这里 city 结果体来自 cluster 库,user 结果体来自 master 库。
三、springboot-mybatis-mutil-datasource 工程代码配置详解
代码共享在我的 GitHub 上:
https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example/tree/master/springboot-mybatis-mutil-datasource
首先代码工程结构如下:
org.spring.springboot.config.ds 包包含了多数据源的配置,同样有第三个数据源,按照前几个复制即可
resources/mapper 下面有两个模块,分别是 Mybatis 不同数据源需要扫描的 mapper xml 目录
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├── pom.xml └── src └── main ├── java │ └── org │ └── spring │ └── springboot │ ├── Application.java │ ├── config │ │ └── ds │ │ ├── ClusterDataSourceConfig.java │ │ └── MasterDataSourceConfig.java │ ├── controller │ │ └── UserRestController.java │ ├── dao │ │ ├── cluster │ │ │ └── CityDao.java │ │ └── master │ │ └── UserDao.java │ ├── domain │ │ ├── City.java │ │ └── User.java │ └── service │ ├── UserService.java │ └── impl │ └── UserServiceImpl.java └── resources ├── application.properties └── mapper ├── cluster │ └── CityMapper.xml └── master └── UserMapper.xml |
1. 依赖 pom.xml
Mybatis 通过 Spring Boot Mybatis Starter 依赖
Druid 是数据库连接池依赖
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<?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" > <modelVersion>4.0.0< /modelVersion > <groupId>springboot< /groupId > <artifactId>springboot-mybatis-mutil-datasource< /artifactId > <version>0.0.1-SNAPSHOT< /version > <name>springboot-mybatis-mutil-datasource :: Spring Boot 实现 Mybatis 多数据源配置< /name > <!-- Spring Boot 启动父依赖 --> <parent> <groupId>org.springframework.boot< /groupId > <artifactId>spring-boot-starter-parent< /artifactId > <version>1.5.1.RELEASE< /version > < /parent > <properties> <mybatis-spring-boot>1.2.0< /mybatis-spring-boot > <mysql-connector>5.1.39< /mysql-connector > <druid>1.0.18< /druid > < /properties > <dependencies> <!-- Spring Boot Web 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot< /groupId > <artifactId>spring-boot-starter-web< /artifactId > < /dependency > <!-- Spring Boot Test 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot< /groupId > <artifactId>spring-boot-starter- test < /artifactId > <scope> test < /scope > < /dependency > <!-- Spring Boot Mybatis 依赖 --> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot< /groupId > <artifactId>mybatis-spring-boot-starter< /artifactId > <version>${mybatis-spring-boot}< /version > < /dependency > <!-- MySQL 连接驱动依赖 --> <dependency> <groupId>mysql< /groupId > <artifactId>mysql-connector-java< /artifactId > <version>${mysql-connector}< /version > < /dependency > <!-- Druid 数据连接池依赖 --> <dependency> <groupId>com.alibaba< /groupId > <artifactId>druid< /artifactId > <version>${druid}< /version > < /dependency > <!-- Junit --> <dependency> <groupId>junit< /groupId > <artifactId>junit< /artifactId > <version>4.12< /version > < /dependency > < /dependencies > < /project > |
2. application.properties 配置两个数据源配置
数据源配置会被数据源数据源配置如下
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## master 数据源配置 master.datasource.url=jdbc:mysql: //localhost :3306 /springbootdb ?useUnicode= true &characterEncoding=utf8 master.datasource.username=root master.datasource.password=123456 master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver ## cluster 数据源配置 cluster.datasource.url=jdbc:mysql: //localhost :3306 /springbootdb_cluster ?useUnicode= true &characterEncoding=utf8 cluster.datasource.username=root cluster.datasource.password=123456 cluster.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver |
3. 数据源配置
多数据源配置的时候注意,必须要有一个主数据源,即 MasterDataSourceConfig 配置:
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@Configuration // 扫描 Mapper 接口并容器管理 @MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "masterSqlSessionFactory" ) public class MasterDataSourceConfig { // 精确到 master 目录,以便跟其他数据源隔离 static final String PACKAGE = "org.spring.springboot.dao.master" ; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master/*.xml" ; @Value( "${master.datasource.url}" ) private String url; @Value( "${master.datasource.username}" ) private String user; @Value( "${master.datasource.password}" ) private String password; @Value( "${master.datasource.driverClassName}" ) private String driverClass; @Bean(name = "masterDataSource" ) @Primary public DataSource masterDataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setDriverClassName(driverClass); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(user); dataSource.setPassword(password); return dataSource; } @Bean(name = "masterTransactionManager" ) @Primary public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() { return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource()); } @Bean(name = "masterSqlSessionFactory" ) @Primary public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier( "masterDataSource" ) DataSource masterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(masterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); } } |
@Primary 标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时,该 Bean 优先被考虑。「多数据源配置的时候注意,必须要有一个主数据源,用 @Primary 标志该 Bean」
@MapperScan 扫描 Mapper 接口并容器管理,包路径精确到 master,为了和下面 cluster 数据源做到精确区分
@Value 获取全局配置文件 application.properties 的 kv 配置,并自动装配
sqlSessionFactoryRef 表示定义了 key ,表示一个唯一 SqlSessionFactory 实例
同理可得,从数据源 ClusterDataSourceConfig 配置如下:
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@Configuration // 扫描 Mapper 接口并容器管理 @MapperScan(basePackages = ClusterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "clusterSqlSessionFactory" ) public class ClusterDataSourceConfig { // 精确到 cluster 目录,以便跟其他数据源隔离 static final String PACKAGE = "org.spring.springboot.dao.cluster" ; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/cluster/*.xml" ; @Value( "${cluster.datasource.url}" ) private String url; @Value( "${cluster.datasource.username}" ) private String user; @Value( "${cluster.datasource.password}" ) private String password; @Value( "${cluster.datasource.driverClassName}" ) private String driverClass; @Bean(name = "clusterDataSource" ) public DataSource clusterDataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setDriverClassName(driverClass); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(user); dataSource.setPassword(password); return dataSource; } @Bean(name = "clusterTransactionManager" ) public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() { return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource()); } @Bean(name = "clusterSqlSessionFactory" ) public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier( "clusterDataSource" ) DataSource clusterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); } } |
上面数据配置分别扫描 Mapper 接口,org.spring.springboot.dao.master(对应 xml classpath:mapper/master ) 和 org.spring.springboot.dao.cluster(对应 xml classpath:mapper/cluster ) 包中对应的 UserDAO 和 CityDAO 。
都有 @Mapper 标志为 Mybatis 的并通过容器管理的 Bean。Mybatis 内部会使用反射机制运行去解析相应 SQL。
3.业务层 biz
biz 照常注入了两个 DAO,如同以前一样正常工作。不用关心和指定到具体说明数据源。
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/** * 用户业务实现层 * * Created by bysocket on 07 /02/2017 . */ @Service public class UserServiceImpl implements UserService { @Autowired private UserDao userDao; // 主数据源 @Autowired private CityDao cityDao; // 从数据源 @Override public User findByName(String userName) { User user = userDao.findByName(userName); City city = cityDao.findByName( "温岭市" ); user.setCity(city); return user; } } |
四、小结
多数据源适合的场景很多。不同的 DataSource ,不同的 SqlSessionFactory 和 不同的 DAO 层,在业务逻辑层做 整合。总结的架构图如下:
同样,如果实战中,大家遇到什么,或者建议《Spring boot 那些事》还需要一起交流的。请点击留言。
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