一、多数据源的应用场景

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。

二、运行 springboot-mybatis-mutil-datasource 工程案例

工程项目地址: springboot-learning_jb51.rar。下面开始运行工程步骤：

1.数据库准备

a.创建 cluster 数据库 springbootdb：

CREATE DATABASE springbootdb;

b.创建表 city ：(因为我喜欢徒步)

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;

c.插入数据

INSERT city VALUES (1 ,1,'温岭市','BYSocket 的家在温岭。');

然后，再创建一个 master 数据库

a.创建数据库 springbootdb_cluster：

CREATE DATABASE springbootdb_cluster;

b.创建表 user ：

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;

c.插入数据

INSERT user VALUES (1 ,'泥瓦匠','他有一个小网站 bysocket.com');

（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：

mvn clean install

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：

{ "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。" }}

这里 city 结果体来自 cluster 库，user 结果体来自 master 库。

三、springboot-mybatis-mutil-datasource 工程代码配置详解

项目地址：springboot-learning_jb51.rar

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

├── 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

1. 依赖 pom.xml

Mybatis 通过 Spring Boot Mybatis Starter 依赖

Druid 是数据库连接池依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://.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：

@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：

@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(); }}

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。

/** * 用户业务实现层 * * Created by bysocket on 07/02/2017. */@Servicepublic 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; }}

四、小结

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：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。