静态的方式

我们以两套配置方式为例，在项目中有两套配置文件，两套mapper，两套SqlSessionFactory，各自处理各自的业务，这个两套mapper都可以进行增删改查的操作，在这两个主MYSQL后也可以各自配置自己的slave，实现数据的备份。如果在增加一个数据源就得从头到尾的增加一遍。

先看看两个配置文件：

## master 数据源配置master1.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8master1.datasource.username=rootmaster1.datasource.password=master1.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver## slave 数据源配置master2.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3308/learn?useUnicode=true&characterEncoding=utf8master2.datasource.username=rootmaster2.datasource.password=master2.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver

这两个数据源的配置不分主从，看网上很多这种配置方式，说是主从配置，个人认为既然什么都是两套就没有必要分出主从，分出读写了，根据业务的需求以及数据库服务器的性能进行划分即可。

两个配置类：

@Configuration// 扫描 Mapper 接口并容器管理@MapperScan(basePackages = Master1DataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "master1SqlSessionFactory")public class Master1DataSourceConfig { // 精确到 master 目录，以便跟其他数据源隔离 static final String PACKAGE = "com.hui.readwrite.mapper.master1"; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master1.xml"; @Value("${master1.datasource.url}") private String url; @Value("${master1.datasource.username}") private String user; @Value("${master1.datasource.password}") private String password; @Value("${master1.datasource.driverClassName}") private String driverClass; @Bean(name = "master1DataSource") @Primary public DataSource masterDataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setDriverClassName(driverClass); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(user); dataSource.setPassword(password); return dataSource; } @Bean(name = "master1TransactionManager") @Primary public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() { return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource()); } @Bean(name = "master1SqlSessionFactory") @Primary public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("master1DataSource") DataSource masterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(masterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources(Master1DataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); }}

@Configuration// 扫描 Mapper 接口并容器管理@MapperScan(basePackages = Master2DataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "master2SqlSessionFactory")public class Master2DataSourceConfig { // 精确到 master 目录，以便跟其他数据源隔离 static final String PACKAGE = "com.hui.readwrite.mapper.master2"; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master2.xml"; @Value("${master2.datasource.url}") private String url; @Value("${master2.datasource.username}") private String user; @Value("${master2.datasource.password}") private String password; @Value("${master2.datasource.driverClassName}") private String driverClass; @Bean(name = "master2DataSource") public DataSource master2DataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setDriverClassName(driverClass); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(user); dataSource.setPassword(password); return dataSource; } @Bean(name = "master2TransactionManager") public DataSourceTransactionManager master2TransactionManager() { return new DataSourceTransactionManager(master2DataSource()); } @Bean(name = "master2SqlSessionFactory") public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("master2DataSource") DataSource master2DataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(master2DataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources(Master2DataSourceConfig.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

两个mapper接口的路径和xml文件的路径如下：

这样就可以实现同一个项目使用多个数据配置，缺点是不易维护和扩展。

动态方式

这种方式实现了一个写库多个读库，使用的是同一套Mapper接口和XML文件，这样就有很好的拓展性，具体代码如下：

先是生成不同的数据源，其中多个读数据源合并

@Configurationpublic class DataBaseConfiguration{ @Value("${spring.datasource.type}") private Class extends DataSource> dataSourceType; @Bean(name="writeDataSource