spring+druid多数据源配置

博客引用处（以下内容在原有博客基础上进行补充或更改，谢谢这些大牛的博客指导）：
spring+druid多数据源配置

druid多数据源配置

一、druid简介
Druid首先是一个数据库连接池，但它不仅仅是一个数据库连接池，它还包含一个ProxyDriver，一系列内置的JDBC组件库，一个SQL Parser。

Druid是目前最好的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource。Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。

Druid 是目前比较流行的高性能的，分布式列存储的OLAP框架(具体来说是MOLAP)。它有如下几个特点：

一. 亚秒级查询

druid提供了快速的聚合能力以及亚秒级的OLAP查询能力，多租户的设计，是面向用户分析应用的理想方式。

二.实时数据注入

druid支持流数据的注入，并提供了数据的事件驱动，保证在实时和离线环境下事件的实效性和统一性

三.可扩展的PB级存储

druid集群可以很方便的扩容到PB的数据量，每秒百万级别的数据注入。即便在加大数据规模的情况下，也能保证时其效性

四.多环境部署

druid既可以运行在商业的硬件上，也可以运行在云上。它可以从多种数据系统中注入数据，包括hadoop，spark，kafka，storm和samza等

五.丰富的社区

二、druid多数据源使用
1.直接配置

配置两个 dataSource，两个sqlSessionFactory，两个transactionManager，以及关键的地方在于MapperScannerConfigurer 的配置——使用sqlSessionFactoryBeanName属性，注入不同的sqlSessionFactory的名称，这样就为不同的数据库对应的 mapper 接口注入了对应的 sql于master-slave类型的多数据源配置而言不太适应，不支持分布式事务

2.基于AbstractRoutingDataSource和AOP的多数据源配置

我们自己定义一个DataSource类ThreadLocalRountingDataSource，来继承AbstractRoutingDataSource，然后在配置文件中向ThreadLocalRountingDataSource注入 master 和 slave 的数据源，然后通过 AOP 来灵活配置。

applicationContext.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsdhttp://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-4.3.xsdhttp://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.3.xsd><!-- 启动spring注解 --><context:annotation-config/><!-- 扫描注解所在的包 --><context:component-scan base-package="com.example"/><!-- 启动aop注解 --><aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="true"/> <!-- 引入属性文件 --><context:property-placeholder location="classpath:jdbc.properties"/><!--   <bean id="dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource"><property name="driverClassName" value="${driver}"/><property name="url" value="${url}"/></bean> --><!-- 配置数据源master --><bean id="dataSourceMaster" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">   <property name="driverClassName" value="${driver}"/><property name="url" value="${url}" />  <!-- 初始化连接大小 --><property name="initialSize" value="0" />  <!-- 连接池最大使用连接数量 --><property name="maxActive" value="20" />  <!-- 连接池最小空闲 --><property name="minIdle" value="1" />  <!-- 连接池最大空闲 --><property name="maxIdle" value="20" />  <!-- 获取连接最大等待时间 --><property name="maxWait" value="60000" />  </bean>  <!-- 配置数据源master --><bean id="dataSourceSlave" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">   <property name="driverClassName" value="${driver}"/><property name="url" value="${url_slave}" />  <!-- 初始化连接大小 --><property name="initialSize" value="0" />  <!-- 连接池最大使用连接数量 --><property name="maxActive" value="20" />  <!-- 连接池最小空闲 --><property name="minIdle" value="0" />  <!-- 连接池最大空闲 --><property name="maxIdle" value="20" />  <!-- 获取连接最大等待时间 --><property name="maxWait" value="60000" />  </bean>  <bean id="dataSource" class="com.example.util.ThreadLocalRountingDataSource"><property name="targetDataSources"><map key-type="com.example.enums.DataSources"><entry key="MASTER" value-ref="dataSourceMaster" /><entry key="SLAVE" value-ref="dataSourceSlave"/></map></property><property name="defaultTargetDataSource" ref="dataSourceMaster"></property></bean> <!-- 配置SQLSessionFactory --><bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"><property name="dataSource" ref="dataSource"/>  <property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml"></property> <!-- 加载映射文件 --><property name="mapperLocations" value="classpath*:/com/example/dao/*Mapper.xml"></property>  </bean><!-- 接口方式 --><bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer"><property name="basePackage" value="com.example.dao"></property><property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactory"></property></bean> </beans>

1.定义一个DataSource枚举类

//定义一个enum来表示不同的数据源
public enum DataSources {MASTER,SLAVE
}

2.ThreadLocalRountingDataSource，继承AbstractRoutingDataSource

public class ThreadLocalRountingDataSource extends AbstractRoutingDataSource{@Overrideprotected Object determineCurrentLookupKey() {// TODO Auto-generated method stubreturn DataSourceTypeManager.get();}}

3.DataSourceTypeManager

//通过 TheadLocal 来保存每个线程选择哪个数据源的标志(key)public class DataSourceTypeManager {private static final ThreadLocal<DataSources> dataSourceTypes=new ThreadLocal<>();public static DataSources get(){return dataSourceTypes.get();}public static void set(DataSources dataSourceType){dataSourceTypes.set(dataSourceType);}public static void reset(){dataSourceTypes.set(DataSources.MASTER);}
}

4.aop管理

@Aspect
@Component
public class DataSourceInterceptor {@Pointcut("execution(public * com.example.service..*.selectByPrimaryKey(..))")public void dataSourceMaster(){};@Before("dataSourceMaster()")public void before(JoinPoint jp){DataSourceTypeManager.set(DataSources.MASTER);}//.../*这里我们定义了一个 Aspect 类，我们使用 @Before 来在符合*  @Pointcut("execution(public * net.aazj.service..*.selectByPrimaryKey(..))") 中的方法被调用之前，*  调用 DataSourceTypeManager.set(DataSources.SLAVE) 设置了 key 的类型为 DataSources.MASTER，*  所以 dataSource 会根据key=DataSources.MASTER 选择 dataSourceSlave 这个dataSource。*  所以该方法对于的sql语句会在slave数据库上执行.*  我们可以不断的扩充 DataSourceInterceptor这个 Aspect，在中进行各种各样的定义，*  来为某个service的某个方法指定合适的数据源对应的dataSource。*  这样我们就可以使用 Spring AOP 的强大功能来，十分灵活进行配置了。*/
}

当调用selectByPrimaryKey方法的时候会进入切面类中切换数据源，方法调用完毕会把数据源切换回来

三、AbstractRoutingDataSource原理
源码：

public abstract class AbstractRoutingDataSource extends AbstractDataSource implements InitializingBean
void afterPropertiesSet() throws Exception; @Overridepublic void afterPropertiesSet() {if (this.targetDataSources == null) {throw new IllegalArgumentException("Property 'targetDataSources' is required");}this.resolvedDataSources = new HashMap<Object, DataSource>(this.targetDataSources.size());for (Map.Entry<Object, Object> entry : this.targetDataSources.entrySet()) {Object lookupKey = resolveSpecifiedLookupKey(entry.getKey());DataSource dataSource = resolveSpecifiedDataSource(entry.getValue());this.resolvedDataSources.put(lookupKey, dataSource);}if (this.defaultTargetDataSource != null) {this.resolvedDefaultDataSource = resolveSpecifiedDataSource(this.defaultTargetDataSource);}}

targetDataSources 是我们在xml配置文件中注入的 dataSourceMaster 和 dataSourceSlave. afterPropertiesSet方法就是使用注入的dataSourceMaster 和 dataSourceSlave来构造一个HashMap——resolvedDataSources。方便后面根据 key 从该map 中取得对应的dataSource。

protected DataSource determineTargetDataSource() {Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");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;
}

Object lookupKey = determineCurrentLookupKey(); 该方法是我们实现的，在其中获取ThreadLocal中保存的 key 值。（见上述步骤2）获得了key之后，在从afterPropertiesSet()（InitializingBean中实现的方法）中初始化好了的resolvedDataSources这个map中获得key对应的dataSource。而ThreadLocal中保存 key 值。

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