springmvc 多数据源配置 sharding-jdbc

墨蓝 2024-04-18 08:30 54阅读 0赞

（其实更好的做法是使用sharding-jdbc 实现分表分库啥的）文档

[https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/manual/sharding-jdbc/configuration/config-spring-boot/][https_shardingsphere.apache.org_document_current_cn_manual_sharding-jdbc_configuration_config-spring-boot]

垂直分表：可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表，这样既能使业务清晰，还能提升部分性能。拆分后，尽量从业务角度避免联查，否则性能方面将得不偿失。

垂直分库：可以把多个表按业务耦合松紧归类，分别存放在不同的库，这些库可以分布在不同服务器，从而使访问压力被多服务器负载，大大提升性能，同时能提高整体架构的业务清晰度，不同的业务库可根据自身情况定制优化方案。但是它需要解决跨库带来的所有复杂问题。

水平分库：可以把一个表的数据(按数据行)分到多个不同的库，每个库只有这个表的部分数据，这些库可以分布在不同服务器，从而使访问压力被多服务器负载，大大提升性能。它不仅需要解决跨库带来的所有复杂问题，还要解决数据路由的问题(数据路由问题后边介绍)。

水平分表：可以把一个表的数据(按数据行)分到多个同一个数据库的多张表中，每个表只有这个表的部分数据，这样做能小幅提升性能，它仅仅作为水平分库的一个补充优化。

一般来说，在系统设计阶段就应该根据业务耦合松紧来确定垂直分库，垂直分表方案，在数据量及访问压力不是特别大的情况，首先考虑缓存、读写分离、索引技术等方案。若数据量极大，且持续增长，再考虑水平分库水平分表方案。  
以上引用（[https://blog.csdn.net/weixin\_44062339/article/details/100491744][https_blog.csdn.net_weixin_44062339_article_details_100491744]）

1.配置两个数据源

2.  
     <bean id="dataSource" class="com.XXX.XXX.XXX.XXX.admin.data.DynamicDataSource">  
        <property name="targetDataSources">  
            <map key-type="java.lang.String">  
                  
                 <entry key="dataSyncchineseSource" value-ref="dataSyncchineseSource"/>  
                 <entry key="dataOperationSource" value-ref="dataOperationSource"/>  
            </map>  
        </property>  
          
        <property name="defaultTargetDataSource" ref="dataSyncchineseSource" />  
    </bean>  
      
    <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">   
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>   
        <property name="configLocation" value="classpath:spring/mybatis-config.xml"/>  
        <property name="mapperLocations">      
            <list>  
                <value>classpath:com/XXX/\*\*/dao/mapper/\*.xml</value>  
            </list>  
        </property>  
    </bean>    
3.新建一个DynamicDataSource.java

package com.XXX.XXX.XXX.XXX.admin.data;  
import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;    
    public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource\{       
     public static final String  dataSyncchineseSource= "dataSyncchineseSource";           
     public static final String dataOperationSource = "dataOperationSource";    
     //本地线程，获取当前正在执行的currentThread    
     public static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<String>();     
         
    /\*\*  
     \* 切换数据源  
     \*@Description:   
     \*@param dataSource  
     \*@Author:hf  
     \*@Creattime：2019年9月3日 下午8:52:17  
     \*@Company:  
     \*/  
     public static void changeDataSource(String dataSource) \{    
        clearCustomerType();  
        DynamicDataSource.setCustomerType(dataSource);  
     \}   
  
     public static void setCustomerType(String customerType) \{    
     
         contextHolder.set(customerType);    
         
     \}    
     
     public static String getCustomerType() \{    
         return contextHolder.get();         
     \}    
     
     public static void clearCustomerType() \{    
         contextHolder.remove();    
     \}    
   //重写  
     @Override    
     protected Object determineCurrentLookupKey() \{    
         return getCustomerType();      
     \}    
 \}

//源码：AbstractRoutingDataSource

determineCurrentLookupKey()方法，这是AbstractRoutingDataSource类中的一个抽象方法，而它的返回值是你所要用的数据源dataSource的key值，有了这个key值，resolvedDataSources（这是个map,由配置文件中设置好后存入的

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM0MzM4MTYy_size_16_color_FFFFFF_t_70][]）就从中取出对应的DataSource，如果找不到，就用配置默认的数据源。原理大致如下 这时候可以扩展AbstractRoutingDataSource类，并重写其中的determineCurrentLookupKey()方法，来实现数据源的切换

protected DataSource determineTargetDataSource() {
        Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");
        Object lookupKey = this.determineCurrentLookupKey();
        DataSource 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 + "]");
        } else {
            return dataSource;
        }
    }
    
    @Nullable
    protected abstract Object determineCurrentLookupKey();

4.具体使用

4.1  
        @ResponseBody  
        @RequestMapping(value = "/selectOperationActivity", method = RequestMethod.POST, produces = \{"application/json;charset=UTF-8" \})  
        public String selectOperationActivity( HttpServletRequest request,  
                HttpServletResponse response) \{  
            OperationActivityVo operationActivityVo=new OperationActivityVo();  
            try \{  
                  DynamicDataSource.changeDataSource(DynamicDataSource.dataSyncchineseSource);  
                  List<OperationActivityPojo> list = new ArrayList<OperationActivityPojo>();  
                   operationActivityVo=  operationActivityService.selectById(26);  
            \} catch (Exception e) \{  
                return ResultVoTemplate.outputFailed(e.getMessage(),FailedStatusEnum.OPERATE\_FAIL,  null);  
            \}  
            return ResultVoTemplate.outputSuccess(operationActivityVo);  
        \}

4.2

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![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM0MzM4MTYy_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzM0MzM4MTYy_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

[https_shardingsphere.apache.org_document_current_cn_manual_sharding-jdbc_configuration_config-spring-boot]: https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/manual/sharding-jdbc/configuration/config-spring-boot/
[https_blog.csdn.net_weixin_44062339_article_details_100491744]: https://blog.csdn.net/weixin_44062339/article/details/100491744
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