Java：基于AOP的动态数据源切换（附源码）

1 动态数据源的必要性

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我们知道，物理服务机的CPU、内存、存储空间、连接数等资源都是有限的，某个时段大量连接同时执行操作，会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。而在复杂的互联网业务场景下，系统流量日益膨胀。为了解决这个问题，行业先驱门充分发扬了分而治之的思想，对大库表进行分割，然后实施更好的控制和管理，同时使用多台机器的CPU、内存、存储，提供更好的性能。参考我这篇《分库分表》。
数据库有水平拆分（Scale Out） 和垂直拆分（Scale Up）的区别，但是无论怎么变化，当你对同一业务库进行分库的时候。必然要考虑到，在你的同一个业务服务（Service），会有同时访问多个数据源的情况。如下图

另外一种场景是ABTesting业务场景，可能不同的用户看到的业务数据是不一样的，这就需要根据业务特性动态的获取数据。

按照Spring boot的常规做法，maven添加依赖，在Yaml中配置对应的datasource、jpa等属性即可使用了。但是多数据源的情况下无论是配置 还是数据上下文的切换都变得无比繁琐。如果能使用注解声明的方式，粒度细化到方法级别的，那用起来就简单多了。那我们来写一个这样的实现。

2 实现过程

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2.1 Maven依赖

pom文件中增加一些依赖，这边我们以Jpa为案例说明：

     org.springframework
     spring-jdbc
     4.3.8.RELEASE

 
      com.alibaba
      druid-spring-boot-starter
      1.1.20



 
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-jpa
            
                
                    byte-buddy
                    net.bytebuddy
                
                
                    hibernate-entitymanager
                    org.hibernate
                
                
                    hibernate-core
                    org.hibernate
                
            
        
        
            com.querydsl
            querydsl-jpa
        
        
            com.querydsl
            querydsl-apt
        
        
            org.hibernate
            hibernate-core
            5.3.7.Final
        
        
            com.vladmihalcea
            hibernate-types-52
            2.9.7
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-data-jpa
        

        
            mysql
            mysql-connector-java
            runtime
        

2.2 yaml配置

可以看到我们配置了一个默认的数据源basic，然后再扩展了一个跟basic同级的节点mutil-data-core，包含三个数据源，basic、cloudoffice、attend。

spring:
  mutildata:
    basic:
      driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
      filters: stat
      initial-size: 20
      logAbandoned: true
      maxActive: 300
      maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
      maxWait: 60000
      min-idle: 5
      minEvictableIdleTimeMillis: 300000
      poolPreparedStatements: true
      removeAbandoned: true
      removeAbandonedTimeout: 1800
      testOnBorrow: false
      testOnReturn: false
      testWhileIdle: true
      timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
      validationQuery: SELECT 1
      password: 123456
      type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
      url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/basic?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
      username: root
    mutil-data-core:
      basic:
        password: 123456
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/basic?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        username: root
      cloud:
        password: 123456
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/cloudoffice?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        username: root
      attend:
        password: 123456
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3308/attend?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true
        username: root

2.3 编写配置类Configuration

扫描我们上面的配置，spring.mutildata.basic下面的默认数据源，以及 mutil-data-core下面的多个动态数据源，有多少个扫描多少个出来，并进行组装，放到一个数据源map集合中：dataSourceMap。

    @Bean(name = "basicDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.mutildata.basic") // 这是我们动态数据源的配置位置
    public DruidDataSource basicDataSource() {
        return new DruidDataSource();
    }

    @Autowired
    private DataSourceCoreConfig dataSourceCoreConfig;

    /**
     * 动态集成可选的数据库路由，改掉之前硬编码的方式
     * @param basicDataSource
     * @return
     */
    @Bean(name = "routingDataSource")
    @Primary
    public RoutingDataSource routingDataSource(DruidDataSource basicDataSource) {
        RoutingDataSource routingDataSource = new RoutingDataSource();
        Map dataSourceMap = new HashMap<>(16);
        HashMap  mutildatacore = dataSourceCoreConfig.getMutilDataCore();
        routingDataSource.setDefaultTargetDataSource(basicDataSource);
        try {
            Iterator iter = mutildatacore.entrySet().iterator();
            while (iter.hasNext()) { // 轮询出所有的动态数据源
                Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next();
                String key = entry.getKey().toString();
                DataSourceCore dsc = (DataSourceCore) entry.getValue();
                DruidDataSource ds = (DruidDataSource) basicDataSource.clone();
                // 3个核心关键数据源头重新赋值
                ds.setUrl(dsc.getUrl());
                ds.setUsername(dsc.getUserName());
                ds.setPassword(dsc.getPassWord());
                dataSourceMap.put(key, ds);
            }
        }
        catch (Exception ex) {
            // Todo
        }
        routingDataSource.setTargetDataSources(dataSourceMap);
        return routingDataSource;
    }

2.4 数据源集合

数据源的管理：包含组织数据源、读值、赋值、清空数据源等。

/**
 * @author brand
 * @Description: 动态数据源
 * @Copyright: Copyright (c) 2021
 * @Company: Helenlyn, Inc. All Rights Reserved.
 * @date 2021/12/16 10:33 上午
 * @Update Time:
 * @Updater:
 * @Update Comments:
 */
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
    /**
     * 用来保存数据源与获取数据源
     */
    private static final ThreadLocal CONTEXT_HOLDER = new ThreadLocal();

    /**
     * 构造，包含一个默认数据源，和一个数据源集合
     * @param defaultTargetDataSource
     * @param targetDataSources
     */
    public DynamicDataSource(DataSource defaultTargetDataSource, Map targetDataSources) {
        super.setDefaultTargetDataSource(defaultTargetDataSource);
        super.setTargetDataSources(new HashMap(targetDataSources));
        super.afterPropertiesSet();
    }

    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        return getDataSource();
    }

    public static void setDataSource(String dataSource) {
        CONTEXT_HOLDER.set(dataSource);
    }

    public static String getDataSource() {
        return CONTEXT_HOLDER.get();
    }

    public static void clearDataSource() {
        CONTEXT_HOLDER.remove();
    }
}

2.5 按键查找

无注解的情况下，lookupKey是空的，这边直接提供默认数据源。
有注解的时候，按照注解中的信息进行查找。

/**
     * 根据 lookupkey 获取到真正的目标数据源
     * @return
     */
    @Override
    protected DataSource determineTargetDataSource() {
        Assert.notNull(this.targetDataSources, "DataSource router not initialized");
        Object lookupKey = this.determineCurrentLookupKey();
        DataSource dataSource = (DataSource) this.targetDataSources.get(lookupKey);
        if (dataSource == null && (this.lenientFallback || lookupKey == null)) {  // 无注解的情况下，lookupKey是空的，会走到这边，这时候给默认值
            dataSource = this.resolvedDefaultDataSource;
        }

        if (dataSource == null) {
            throw new IllegalStateException("Cannot determine target DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");
        } else {
            return dataSource;
        }
    }

2.6 初始化后的数据源结构

注意它的key，跟我们配置中的一模一样，basic、cloudoffice、attend。这个很重要，注解用这个来匹配。

2.7 编写Annotation

写一个注解，映射的目标范围为 类型和方法。

/**
 * @author brand
 * @Description: 数据源切换注解
 * @Copyright: Copyright (c) 2021
 * @Company: Helenlyn, Inc. All Rights Reserved.
 * @date 2021/12/15 7:36 下午
 */
@Target({ ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface DataSource {
    String name() default "";
}

2.8 编写AOP实现

编写切面代码，以实现对注解的PointCut。

/**
 * @author brand
 * @Description:
 * @Copyright: Copyright (c) 2021
 * @Company: Helenlyn, Inc. All Rights Reserved.
 * @date 2021/12/15 7:49 下午
 */
@Aspect
@Component
public class DataSourceAspect implements Ordered  {
    /**
     * 定义一个切入点，匹配到上面的注解DataSource
     */
    @Pointcut("@annotation(com.helenlyn.dataassist.annotation.DataSource)")
    public void dataSourcePointCut() {
    }

    /**
     * Around 环绕方式做切面注入
     * @param point
     * @return
     * @throws Throwable
     */
    @Around("dataSourcePointCut()")
    public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        DataSource ds = method.getAnnotation(DataSource.class);
        String routeKey = ds.name();  // 从头部中取出注解的name（basic 或 cloudoffice 或 attend），用这个name进行数据源查找。
        String dataSourceRouteKey = DynamicDataSourceRouteHolder.getDataSourceRouteKey();
        if (StringUtils.isNotEmpty(dataSourceRouteKey)) {
            // StringBuilder currentRouteKey = new StringBuilder(dataSourceRouteKey);
            routeKey = ds.name();
        }
        DynamicDataSourceRouteHolder.setDataSourceRouteKey(routeKey);
        try {
            return point.proceed();
        } finally { // 最后做清理，这个步骤很重要，因为我们的配置中有一个默认的数据源，执行完要回到默认的数据源。
            DynamicDataSource.clearDataSource();
            DynamicDataSourceRouteHolder.clearDataSourceRouteKey();
        }
    }

    @Override
    public int getOrder() {
        return 1;
    }
}

2.9 测试与效果

2.9.1 数据源key信息

数据源key 信息，有多少个数据源，这边就配置多少个，注意值须与yaml配置中的值保持一致。

  /**
     * 数据源key 信息，有多少个数据源，这边就配置多少个，
     * 值须与yaml配置中的保持一致
     */
    public static final String DATA_SOURCE_BASIC_NAME = "basic";
    public static final String DATA_SOURCE_ATTEND_NAME = "attend";
    public static final String DATA_SOURCE_CLOUD_NAME = "cloud";

2.9.2 测试方法

在Control中写三个测试方法

/**
     * 无注解默认情况：数据源指向basic
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/default/{user_code}", method = RequestMethod.GET)
    public UserInfoDto getUserInfo(@PathVariable("user_code") String userCode) {
        return userInfoService.getUserInfo(userCode);
    }

    /**
     * 数据源指向attend
     * @return
     */
    @DataSource(name= Constant.DATA_SOURCE_ATTEND_NAME)
    @RequestMapping(value = "/attend/{user_code}", method = RequestMethod.GET)
    public UserInfoDto getUserInfoAttend(@PathVariable("user_code") String userCode) {
        return userInfoService.getUserInfo(userCode);
    }

    /**
     * 数据源指向cloud
     * @return
     */
    @DataSource(name= Constant.DATA_SOURCE_CLOUD_NAME)
    @RequestMapping(value = "/cloud/{user_code}", method = RequestMethod.GET)
    public UserInfoDto getUserInfoCloud(@PathVariable("user_code") String userCode) {
        return userInfoService.getUserInfo(userCode);
    }

2.9.3 效果

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3 总结和代码参考

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如果需要扩展数据源，在yaml的节点mutil-data-core下加配置数据就行了，简单方便。后面再写个MySQL的实现方式。
github代码：https://github.com/WengZhiHua/Helenlyn.Grocery/tree/master/parent/DynamicDataSource