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.xsd
http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-4.3.xsd
http://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{

    @Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
// TODO Auto-generated method stub
return 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;
 
    @Override
    public 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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