Spring是如何支持多数据源的
Spring提供了一个AbstractRoutingDataSource类，用来实现对多个DataSource的按需路由，本文介绍的就是基于此方式实现的多数据源实践。
一、什么是AbstractRoutingDataSource
先看类上的注释：
Abstract {@link javax.sql.DataSource} implementation that routes {@link #getConnection()}
calls to one of various target DataSources based on a lookup key. The latter is usually
(but not necessarily) determined through some thread-bound transaction context.
课代表翻译：这是一个抽象类，可以通过一个lookup key，把对getConnection()方法的调用，路由到目标DataSource。后者（指lookup key）通常是由和线程绑定的上下文决定的。
这段注释可谓字字珠玑，没有一句废话。下文结合主要代码解释其含义。
public abstract class AbstractRoutingDataSource extends AbstractDataSource implements InitializingBean {
//目标 DataSource Map，可以装很多个 DataSource
@Nullable
private Map<Object, Object> targetDataSources;
@Nullable
private Map<Object, DataSource> resolvedDataSources;
//Bean初始化时，将 targetDataSources 遍历并解析后放入 resolvedDataSources
@Override
public void afterPropertiesSet() {
if (this.targetDataSources == null) {
throw new IllegalArgumentException("Property 'targetDataSources' is required");
}
this.resolvedDataSources = CollectionUtils.newHashMap(this.targetDataSources.size());
this.targetDataSources.forEach((key, value) -> {
Object lookupKey = resolveSpecifiedLookupKey(key);
DataSource dataSource = resolveSpecifiedDataSource(value);
this.resolvedDataSources.put(lookupKey, dataSource);
});
if (this.defaultTargetDataSource != null) {
this.resolvedDefaultDataSource = resolveSpecifiedDataSource(this.defaultTargetDataSource);
}
}
@Override
public Connection getConnection() throws SQLException {
return determineTargetDataSource().getConnection();
}
/**
* Retrieve the current target DataSource. Determines the
* {@link #determineCurrentLookupKey() current lookup key}, performs
* a lookup in the {@link #setTargetDataSources targetDataSources} map,
* falls back to the specified
* {@link #setDefaultTargetDataSource default target DataSource} if necessary.
* @see #determineCurrentLookupKey()
*/
//根据 #determineCurrentLookupKey()返回的lookup key 去解析好的数据源 Map 里取相应的数据源
protected DataSource determineTargetDataSource() {
Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");
// 当前 lookupKey 的值由用户自己实现↓
Object lookupKey = determineCurrentLookupKey();
DataSource dataSource = this.resolvedDataSources.get(lookupKey);
if (dataSource == null && (this.lenientFallback || lookupKey == null)) {
dataSource = this.resolvedDefaultDataSource;
}
if (dataSource == null) {
throw new IllegalStateException("Cannot determine target DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");
}
return dataSource;
}
/**
* Determine the current lookup key. This will typically be
* implemented to check a thread-bound transaction context.
* <p>Allows for arbitrary keys. The returned key needs
* to match the stored lookup key type, as resolved by the
* {@link #resolveSpecifiedLookupKey} method.
*/
// 该方法用来决定lookup key，通常用线程绑定的上下文来实现
@Nullable
protected abstract Object determineCurrentLookupKey();
// 省略其余代码...
}
首先看类图
是个DataSource，并且实现了InitializingBean，说明有Bean的初始化操作。
其次看实例变量
private Map<Object, Object> targetDataSources;和private Map<Object, DataSource> resolvedDataSources;其实是一回事，后者是经过对前者的解析得来的，本质就是用来存储多个 DataSource实例的 Map。
最后看核心方法
使用DataSource，本质就是调用其getConnection()方法获得连接，从而进行数据库操作。
AbstractRoutingDataSource#getConnection()方法首先调用determineTargetDataSource()，决定使用哪个目标数据源，并使用该数据源的getConnection()连接数据库：
@Override
public Connection getConnection() throws SQLException {
return determineTargetDataSource().getConnection();
}
protected DataSource determineTargetDataSource() {
Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");
// 这里使用的 lookupKey 就能决定返回的数据源是哪个
Object lookupKey = determineCurrentLookupKey();
DataSource dataSource = this.resolvedDataSources.get(lookupKey);
if (dataSource == null && (this.lenientFallback || lookupKey == null)) {
dataSource = this.resolvedDefaultDataSource;
}
if (dataSource == null) {
throw new IllegalStateException("Cannot determine target DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");
}
return dataSource;
}
所以重点就是determineCurrentLookupKey()方法，该方法是抽象方法，由用户自己实现，通过改变其返回值，控制返回不同的数据源。用表格表示如下：
| lookupKey | DataSource |
|---|---|
| first | firstDataSource |
| second | secondDataSource |
如何实现这个方法呢？结合Spring在注释里给的提示：
后者（指
lookup key）通常是由和线程绑定的上下文决定的。
应该能联想到ThreadLocal了吧！ThreadLocal可以维护一个与当前线程绑定的变量，充当这个线程的上下文。
二、实现
设计yaml文件外部化配置多个数据源
spring:
datasource:
first:
driver-class-name: org.h2.Driver
jdbc-url: jdbc:h2:mem:db1
username: sa
password:
second:
driver-class-name: org.h2.Driver
jdbc-url: jdbc:h2:mem:db2
username: sa
password:
创建lookupKey的上下文持有类：
/**
* 数据源 key 上下文
* 通过控制 ThreadLocal变量 LOOKUP_KEY_HOLDER 的值用于控制数据源切换
* @see RoutingDataSource
* @author :Java课代表
*/
public class RoutingDataSourceContext {
private static final ThreadLocal<String> LOOKUP_KEY_HOLDER = new ThreadLocal<>();
public static void setRoutingKey(String routingKey) {
LOOKUP_KEY_HOLDER.set(routingKey);
}
public static String getRoutingKey() {
String key = LOOKUP_KEY_HOLDER.get();
// 默认返回 key 为 first 的数据源
return key == null ? "first" : key;
}
public static void reset() {
LOOKUP_KEY_HOLDER.remove();
}
}
实现AbstractRoutingDataSource：
/**
* 支持动态切换的数据源
* 通过重写 determineCurrentLookupKey 实现数据源切换
* @author :Java课代表
*/
public class RoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
return RoutingDataSourceContext.getRoutingKey();
}
}
给我们的RoutingDataSource初始化上多个数据源：
/**
* 数据源配置
* 把多个数据源，装配到一个 RoutingDataSource 里
* @author :Java课代表
*/
@Configuration
public class RoutingDataSourcesConfig {
@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.first")
public DataSource firstDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.second")
public DataSource secondDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Primary
@Bean
public RoutingDataSource routingDataSource() {
RoutingDataSource routingDataSource = new RoutingDataSource();
routingDataSource.setDefaultTargetDataSource(firstDataSource());
Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>();
dataSourceMap.put("first", firstDataSource());
dataSourceMap.put("second", secondDataSource());
routingDataSource.setTargetDataSources(dataSourceMap);
return routingDataSource;
}
}
演示一下手工切换的代码：
public void init() {
// 手工切换为数据源 first，初始化表
RoutingDataSourceContext.setRoutingKey("first");
createTableUser();
RoutingDataSourceContext.reset();
// 手工切换为数据源 second，初始化表
RoutingDataSourceContext.setRoutingKey("second");
createTableUser();
RoutingDataSourceContext.reset();
}
这样就实现了最基本的多数据源切换了。
不难发现，切换工作很明显可以抽成一个切面，我们可以优化一下，利用注解标明切点，哪里需要切哪里。
三、引入AOP
自定义注解
/**
* @author :Java课代表
*/
@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface WithDataSource {
String value() default "";
}
创建切面
@Aspect
@Component
// 指定优先级高于@Transactional的默认优先级
// 从而保证先切换数据源再进行事务操作
@Order(Ordered.LOWEST_PRECEDENCE - 1)
public class DataSourceAspect {
@Around("@annotation(withDataSource)")
public Object switchDataSource(ProceedingJoinPoint pjp, WithDataSource withDataSource) throws Throwable {
// 1.获取 @WithDataSource 注解中指定的数据源
String routingKey = withDataSource.value();
// 2.设置数据源上下文
RoutingDataSourceContext.setRoutingKey(routingKey);
// 3.使用设定好的数据源处理业务
try {
return pjp.proceed();
} finally {
// 4.清空数据源上下文
RoutingDataSourceContext.reset();
}
}
}
有了注解和切面，使用起来就方便多了：
// 注解标明使用"second"数据源
@WithDataSource("second")
public List<User> getAllUsersFromSecond() {
List<User> users = userService.selectAll();
return users;
}
关于切面有两个细节需要注意：
-
需要指定优先级高于声明式事务
原因：声明式事务事务的本质也是 AOP，其只对开启时使用的数据源生效，所以一定要在切换到指定数据源之后再开启，声明式事务默认的优先级是最低级，这里只需要设定自定义的数据源切面的优先级比它高即可。
-
业务执行完之后一定要清空上下文
原因：假设方法 A 使用
@WithDataSource("second")指定走"second"数据源，紧跟着方法 B 不写注解，期望走默认的first数据源。但由于方法A放入上下文的lookupKey此时还是"second"并未删除，所以导致方法 B 执行的数据源与期望不符。
四、回顾
至此，基于AbstractRoutingDataSource+AOP的多数据源就实现好了。
在配置DataSource 这个Bean的时候，用的是自定义的RoutingDataSource，并且标记为 @Primary。这样就可以让mybatis-spring-boot-starter使用RoutingDataSource帮我们自动配置好mybatis，比搞两套DataSource+两套Mybatis配置的方案简单多了。
文中相关代码已上传课代表的github
特别说明：
样例中为了减少代码层级，让展示更直观，在 controller 层写了事务注解，实际开发中可别这么干，controller 层的任务是绑定、校验参数，封装返回结果，尽量不要在里面写业务！
五、优化
对于一般的多数据源使用场景，本文方案已足够覆盖，可以实现灵活切换。
但还是存在如下不足：
- 每个应用使用时都要新增相关类，大量重复代码
- 修改或新增功能时，所有相关应用都得改
- 功能不够强悍，没有高级功能，比如读写分离场景下的读多个从库负载均衡
其实把这些代码封装到一个starter里面，高级功能慢慢扩展就可以。
好在开源世界早就有现成工具可用了，开发mybatis-plus的"baomidou"团队在其生态中开源了一个多数据源框架 Dynamic-Datasource，底层原理就是AbstractRoutingDataSource，增加了更多强悍的扩展功能，下篇介绍其使用。
转载：https://blog.csdn.net/qq_16713463/article/details/128501124