最近开发一个数据同步的小功能,需要从A主机的Oracle数据库中把数据同步到B主机的Oracle库中。当然能够用dmp脚本或者SQL脚本是最好,但是对于两边异构的表结构来说,直接导入不可行。然后在需要实时同步的情况下用存储过程也不可行了。写一个数据同步的小程序是个不错的选择。使用框架的封装和连接池是必须的,Spring是首选,这里我们同样需要Spring的多数据源连接配置方式。 其实再进行项目开发的时候,一个项目有可能不止用到一个数据源,为了提高数据库的水平伸缩性,需要对多个数据库实例进行管理,需要配置多数据源。
本文以Spring2.5 + Oracle10g 为例配置和使用多数据源。
1. 配置多个数据源
这里以两个c3p0数据库连接池的数据源作为实例。在Spring框架下使用c3p0的数据库需要加入c3p0-0.9.1.2.jar(现在最新的)这个支持包。这里以数据同步项目为例:
数据来源库的连接池数据源配置:
<bean id="dataSourceFrom" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"> <property name="driverClass" value="${jdbc.driver}" /> <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.from.url}" /> <property name="user" value="${jdbc.from.username}" /> <property name="password" value="${jdbc.from.password}" /> <property name="autoCommitOnClose" value="true" /> <property name="checkoutTimeout" value="${cpool.checkoutTimeout}" /> <property name="initialPoolSize" value="${cpool.minPoolSize}" /> <property name="minPoolSize" value="${cpool.minPoolSize}" /> <property name="maxPoolSize" value="${cpool.maxPoolSize}" /> <property name="maxIdleTime" value="${cpool.maxIdleTime}" /> <property name="acquireIncrement" value="${cpool.acquireIncrement}" /> <property name="maxIdleTimeExcessConnections" value="${cpool.maxIdleTimeExcessConnections}" /> </bean>
数据插入库的连接池数据源配置:
<bean id="dataSourceTo" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"> <property name="driverClass" value="${jdbc.driver}" /> <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.to.url}" /> <property name="user" value="${jdbc.to.username}" /> <property name="password" value="${jdbc.to.password}" /> <property name="autoCommitOnClose" value="true" /> <property name="checkoutTimeout" value="${cpool.checkoutTimeout}" /> <property name="initialPoolSize" value="${cpool.minPoolSize}" /> <property name="minPoolSize" value="${cpool.minPoolSize}" /> <property name="maxPoolSize" value="${cpool.maxPoolSize}" /> <property name="maxIdleTime" value="${cpool.maxIdleTime}" /> <property name="acquireIncrement" value="${cpool.acquireIncrement}" /> <property name="maxIdleTimeExcessConnections" value="${cpool.maxIdleTimeExcessConnections}" /> </bean> <bean id="dataSourceTo" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"> <property name="driverClass" value="${jdbc.driver}" /> <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.to.url}" /> <property name="user" value="${jdbc.to.username}" /> <property name="password" value="${jdbc.to.password}" /> <property name="autoCommitOnClose" value="true" /> <property name="checkoutTimeout" value="${cpool.checkoutTimeout}" /> <property name="initialPoolSize" value="${cpool.minPoolSize}" /> <property name="minPoolSize" value="${cpool.minPoolSize}" /> <property name="maxPoolSize" value="${cpool.maxPoolSize}" /> <property name="maxIdleTime" value="${cpool.maxIdleTime}" /> <property name="acquireIncrement" value="${cpool.acquireIncrement}" /> <property name="maxIdleTimeExcessConnections" value="${cpool.maxIdleTimeExcessConnections}" /> </bean>
注意:上面url,user,password等值是从classpath下的jdbc.properties中取得的。
通过Spring获取属性文件中的值,以供配置文件使用:
<bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"> <property name="locations" value="classpath:jdbc.properties" /> </bean>
2. 扩展Spring的AbstractRoutingDataSource抽象类,实现动态数据源。
AbstractRoutingDataSource中的抽象方法determineCurrentLookupKey是实现数据源的route的核心.这里对该方法进行Override。
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource{ @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { return DBContextHolder.getDBType(); } }
上下文DbContextHolder为一线程安全的ThreadLocal,具体代码如下:
public class DBContextHolder{ public static final String DATA_SOURCE_FROM = "dataSourceFrom"; public static final String DATA_SOURCE_TO = "dataSourceTo"; private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<String>(); public static void setDBType(String dbType) { contextHolder.set(dbType); } public static String getDBType() { return contextHolder.get(); } public static void clearDBType() { contextHolder.remove(); } }
3.配置动态数据源
将DynamicDataSource Bean加入到Spring的上下文xml配置文件中去,同时配置DynamicDataSource的targetDataSources(多数据源目标)属性的Map映射。
<bean id="dynamicDataSource" class="datasource.DynamicDataSource" > <!-- 通过key-value的形式来关联数据源 --> <property name="targetDataSources"> <map> <entry value-ref="dataSourceFrom" key="dataSourceFrom"></entry> <entry value-ref="dataSourceTo" key="dataSourceTo"></entry> </map> </property> <property name="defaultTargetDataSource" ref="dataSourceFrom" /> </bean>
4.使用动态数据源
例子中DynamicDataSource是继承与AbstractRoutingDataSource,而AbstractRoutingDataSource又是继承于org.springframework.jdbc.datasource.AbstractDataSource,AbstractDataSource实现了统一的DataSource接口,所以DynamicDataSource同样可以当一个DataSource使用。
在Spring的JdbcTemplate使用动态数据源的配置示例:
<!-- JdbcTemplate使用动态数据源的配置 --> <bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate"> <property name="dataSource"> <ref bean="dynamicDataSource" /> </property> </bean> <!-- 对JdbcTemplate的应用封装类 --> <bean id="sqlBaseDAO" class="com.whty.dao.BaseDAOImpl"> <property name="jdbcTemplate"> <ref bean="jdbcTemplate" /> </property> </bean>
5.事务管理
使用动态数据源的时候,可以看出和使用单数据源的时候相比,在使用配置上几乎没有差别,在进行性事务管理配置的时候也没有差别:
使用Spring的JdbcTemplate的事务管理配置示例:
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"> <property name="dataSource" ref="dynamicDataSource" /> </bean> <bean id="sqlBaseDAOProxy" class="org.springframework.transaction.interceptor.TransactionProxyFactoryBean"> <property name="transactionManager" ref="transactionManager" /> <property name="target" ref="sqlBaseDAO" /> <property name="transactionAttributes"> <props> <prop key="insert*">PROPAGATION_REQUIRED</prop> <prop key="*">PROPAGATION_REQUIRED,readOnly</prop> </props> </property> </bean>
6.动态数据源的管理控制
如何选择控制每个业务中需要的具体数据源,可是使用手动控制:
ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); BaseDAO dao = (BaseDAO) context.getBean("sqlBaseDAO", BaseDAOImpl.class); try { DBContextHolder.setCustomerType(DBContextHolder.DATA_SOURCE_FROM); System.err.println(dao.select("select count(*) sum from TEST t ").get(0).get("SUM")); DBContextHolder.setCustomerType(DBContextHolder.DATA_SOURCE_TO); System.err.println(dao.select("select count(*) sum from TEST t ").get(0).get("SUM")); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }
也可以采用AOP的控制方式:
@Aspect public class DynamicDataSourceAspect { @Pointcut("execution (public service.impl..*.*(..))") public void serviceExecution(){} @Before("serviceExecution()") public void setDynamicDataSource(JoinPoint jp) { for(Object o : jp.getArgs()) { //处理具体的逻辑 ,根据具体的境况CustomerContextHolder.setCustomerType()选取DataSource } } }
7.总结
通过扩展Spring的AbstractRoutingDataSource可以很好的实现多数据源的rout效果,而且对扩展更多的数据源有良好的伸缩性,只要增加数据源和修改DynamicDataSource的targetDataSources属性配置就好。在数据源选择控制上,可以采用手动控制(业务逻辑并不多的时候),也可以很好的用AOP的@Aspect在Service的入口加入一个切面@Pointcut,在@Before里判断JoinPoint的类容选定特定的数据源。
引自:http://kingxss.iteye.com/blog/1620314