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
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。
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;
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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;
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c.插入数据
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INSERT city VALUES (1 ,1,
'温岭市'
,
'BYSocket 的家在温岭。'
);
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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;
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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;
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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'
);
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(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
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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。"
}
}
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这里 city 结果体来自 cluster 库,user 结果体来自 master 库。
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
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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>${druid}<
/version
>
<
/dependency
>
<!-- Junit -->
<dependency>
<groupId>junit<
/groupId
>
<artifactId>junit<
/artifactId
>
<version>4.12<
/version
>
<
/dependency
>
<
/dependencies
>
<
/project
>
|
2. application.properties 配置两个数据源配置
数据源配置会被数据源数据源配置如下
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## master 数据源配置
master.datasource.url=jdbc:mysql:
//localhost
:3306
/springbootdb_cluster
?useUnicode=
true
&characterEncoding=utf8
master.datasource.username=root
master.datasource.password=123456
master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
## cluster 数据源配置
cluster.datasource.url=jdbc:mysql:
//localhost
:3306
/springbootdb
?useUnicode=
true
&characterEncoding=utf8
cluster.datasource.username=root
cluster.datasource.password=123456
cluster.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
|
3. 数据源配置
多数据源配置的时候注意,必须要有一个主数据源,即 MasterDataSourceConfig 配置:
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@Configuration
//
扫描 Mapper 接口并容器管理
@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef =
"masterSqlSessionFactory"
)
public class MasterDataSourceConfig {
//
精确到 master 目录,以便跟其他数据源隔离
static final String PACKAGE =
"org.spring.springboot.dao.master"
;
static final String MAPPER_LOCATION =
"classpath:mapper/master/*.xml"
;
@Value(
"${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();
}
}
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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;
}
}
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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: