当项目慢慢变大,訪问量也慢慢变大的时候。就难免的要使用多个数据源和设置读写分离了。

在开题之前先说明下,由于项目多是使用Spring,因此下面说到某些操作可能会依赖于Spring。

在我经历过的项目中,见过比較多的读写分离处理方式,主要分为两步:

1、对于开发者,要求serivce类的方法名必须遵守规范,读操作以query、get等开头,写操作以update、delete开头。

2、配置一个拦截器,根据方法名推断是读操作还是写操作,设置对应的数据源。

以上做法能实现最简单的读写分离。但对应的也会有非常多不方便的地方,印象最深的应该是下面几点:

1、数据源的管理不太方便。基本上仅仅有2个数据源了,一个读一个写。这个能够在spring中声明多个bean来解决该问题。但bean的id和数据源的功能也就绑定了。

2、由于读写分离往往是在项目慢慢变大后增加的。不是一開始就有。上面说到的第二点方法名可能会各式各样。find、insert、save、exe等等,这些都要一一改动。且要保证以后读的方法名中不能有写操作。也能够拦截的底层一点如JdbcTemplate。但这样会导致交叉设置数据源。

3、数据源无法动态改动,仅仅能在项目启动时载入。

以上问题我想开发者多多少少都会遇到。这也是本文要讨论的问题。

动态数据源结构

在我看来一个好的动态数据源,应该跟单数据源一样让使用者感觉不到他是动态的。至少dao层的开发人员应该感觉不到。

先来看张图:

看了上图应该就明确我的思路了,对使用者来说仅仅有一个数据源DynamicDataSource,以下我们来谈谈怎样实现它。

基于spring实现动态数据源

事实上spring早就想到了这一点,也已经为我们准备好了扩展类AbstractRoutingDataSource,我们仅仅须要一个简单的实现就可以。网上关于这个类文章非常多,但都比較粗浅没有讲到点子上,仅仅是实现了多个数据源而已。

这里我们相同来实现AbstractRoutingDataSource。它仅仅要求实现一个方法:

  1. /**
  2. * Determine the current lookup key. This will typically be
  3. * implemented to check a thread-bound transaction context.
  4. * <p>Allows for arbitrary keys. The returned key needs
  5. * to match the stored lookup key type, as resolved by the
  6. * {@link #resolveSpecifiedLookupKey} method.
  7. */
  8. protected abstract Object determineCurrentLookupKey();

你能够简单的理解它:spring把全部的数据源都存放在了一个map中,这种方法返回一个key告诉spring用这个key从map中去取。

它还有个targetDataSourcesdefaultTargetDataSource属性,网上的一堆做法是继承这个类,然后在声明bean的时候注入dataSource:

  1. <bean id="dynamicdatasource" class="......">
  2. <property name="targetDataSources">
  3. <map>
  4. <entry key="dataSource1" value-ref="dataSource1" />
  5. <entry key="dataSource2" value-ref="dataSource2" />
  6. <entry key="dataSource3" value-ref="dataSource3" />
  7. </map>
  8. </property>
  9. <property name="defaultTargetDataSource" ref="dataSource1" />
  10. </bean>

这样尽管简单。可是弊端也是显而易见的。除了使用了多个数据源之外没有我们想要的不论什么操作。可是假设不配置targetDataSources。spring在启动的时候就会抛出异常而无法执行。

事实上我们全然能够在spring启动的时候,我们自己来解析数据源。然后把解析出并实例化的dataSource设置到targetDataSources。以下是解析的核心代码。数据源配置文件的格式能够看这里:数据源配置例子

  1. /**
  2. * 初始化数据源
  3. *
  4. * @param dataSourceList
  5. */
  6. public void initDataSources(List<Map<String, String>> dataSourceList) {
  7. LOG.info("開始初始化动态数据源");
  8. readDataSourceKeyList = new ArrayList<String>();
  9. writeDataSourceKeyList = new ArrayList<String>();
  10. Map<Object, Object> targetDataSource = new HashMap<Object, Object>();
  11. Object defaultTargetDataSource = null;
  12. for (Map<String, String> map : dataSourceList) {
  13. String dataSourceId = DynamicDataSourceUtils.getAndRemoveValue(map, ATTR_ID,
  14. UUIDUtils.getUUID8());
  15. String dataSourceClass = DynamicDataSourceUtils
  16. .getAndRemoveValue(map, ATTR_CLASS, null);
  17. String isDefaultDataSource = DynamicDataSourceUtils.getAndRemoveValue(map,
  18. ATTR_DEFAULT, "false");
  19. String weight = DynamicDataSourceUtils.getAndRemoveValue(map, DS_WEIGHT, "1");
  20. String mode = DynamicDataSourceUtils.getAndRemoveValue(map, DS_MODE, "rw");
  21. DataSource dataSource = (DataSource) ClassUtils.newInstance(dataSourceClass);
  22. DynamicDataSourceUtils.setDsProperties(map, dataSource);
  23. targetDataSource.put(dataSourceId, dataSource);
  24. if (Boolean.valueOf(isDefaultDataSource)) {
  25. defaultTargetDataSource = dataSource;
  26. }
  27. DynamicDataSourceUtils.addWeightDataSource(readDataSourceKeyList,
  28. writeDataSourceKeyList, dataSourceId, Integer.valueOf(weight), mode);
  29. LOG.info("dataSourceId={},dataSourceClass={},isDefaultDataSource={},weight={},mode={}",
  30. new Object[] { dataSourceId, dataSourceClass, isDefaultDataSource, weight, mode });
  31. }
  32. this.setTargetDataSources(targetDataSource);
  33. if (defaultTargetDataSource == null) {
  34. defaultTargetDataSource = (CollectionUtils.isEmpty(writeDataSourceKeyList) ? targetDataSource
  35. .get(readDataSourceKeyList.iterator().next()) : targetDataSource
  36. .get(writeDataSourceKeyList.iterator().next()));
  37. }
  38. this.setDefaultTargetDataSource(defaultTargetDataSource);
  39. super.afterPropertiesSet();
  40. LOG.info("初始化动态数据源完毕");
  41. }

在解析出来之后,我们调用父类的this.setTargetDataSources(targetDataSource);this.setDefaultTargetDataSource(defaultTargetDataSource);方法将它们存入进去。而dataSource的key则依据读写和权重的不同,分别保存到readDataSourceKeyListwriteDataSourceKeyList

那么什么时候来执行这个解析的方法呢?有些同学可能一下就想到了spring声明bean时的init-method属性,可是这里不行。

由于init-method是在bean初始化完毕之后调用的,当spring在初始化DynamicDataSource时发现这两个属性是空的异常就抛出来了。根本就没有机会去执行init-method

所以我们要在bean的初始化过程中来解析并存入我们的数据源。要实现这个操作,我们能够实现spring的InitializingBean接口。因为AbstractRoutingDataSource已经实现了该接口,我们仅仅须要重写该方法即可。也就是说DynamicDataSource要实现下面两个方法:

  1. @Override
  2. protected Object determineCurrentLookupKey() {
  3. ...
  4. }
  5. @Override
  6. public void afterPropertiesSet() {
  7. this.initDataSources();
  8. }

afterPropertiesSet方法中实现我们解析数据源的操作。可是这样还不够,由于spring容器并不知道你做了这些,所以最后的一行super.afterPropertiesSet();千万别忘了,用来通知spring容器。

到这里数据源的解析已经完毕了,我们又怎么样来取数据源呢?

这个我们能够利用ThreadLocal来实现。

编写DynamicDataSourceHolder类,核心代码:

  1. private static final ThreadLocal<DataSourceContext> DATASOURCE_LOCAL = new ThreadLocal<DataSourceContext>();
  2. /**
  3. * 设置数据源读写模式
  4. *
  5. * @param isWrite
  6. */
  7. public static void setIsWrite(boolean isWrite) {
  8. DataSourceContext dsContext = DATASOURCE_LOCAL.get();
  9. //已经持有且可写,直接返回
  10. if (dsContext != null && dsContext.getIsWrite()) {
  11. return;
  12. }
  13. if (dsContext == null || isWrite) {
  14. dsContext = new DataSourceContext();
  15. dsContext.setIsWrite(isWrite);
  16. DATASOURCE_LOCAL.set(dsContext);
  17. }
  18. }
  19. /**
  20. * 获取dsKey
  21. *
  22. * @return
  23. */
  24. public static DataSourceContext getDsContent() {
  25. return DATASOURCE_LOCAL.get();
  26. }

仅仅有简单的设置读写模式和获取dataSource的key。

动态数据源”读已之所写”问题

在设置读写模式时须要注意。假设当前线程已经拥有数据源了且是可写的。则直接返回使用当前的数据源。

这是一个简单的操作却会影响到整个项目。为什么要这样做呢?要是我方法中写操作后有读操作不是也用写数据源了?没错。

这涉及到一个多数据源主从同步时的读已之所写问题,这里简单的来解说一下。

数据库主从同步时,事务一般分两种:

1、硬事务,当往数据库保存数据时,程序读到全部数据库的数据都是一致的,但对应的性能会变低,假设数据库操作时间较长,有可能会引起线程堵塞。

2、软事务,当往数据库保存数据时,程序读到的数据不一定是一致的,但终于是一致的。

举个样例。当你往主库(写库)存入数据时。数据可能无法实时同步到从库(读库),这中间可能会有那么几秒钟的误差,假设这时候刚好读到这批数据。数据就是不一致的。

当数据库都要分主从和读写分离了,肯定是有性能压力了。所以大多数都会选择另外一种(仅仅是大部分不是绝对,银行等机构可能会第一种)。

这时候数据就会有一个实时展示的问题了。以当前较流行的微信朋友圈为例,我自己发表了一条朋友圈动态,肯定是希望可以立即看到,假设隔个三五秒才干显示我会怀疑是不是公布失败了?用户体验感也会直线下降。但对别人来说,就算时时关注着我也不会知道我这个时候公布了动态,迟个三五秒显示并无大碍,对整个系统也没有影响。

讲到这里相信应该已经明确了吧,简单说就是自己写的数据要可以立即读到。这就是原因了。

指定了读写模式。接下来就是获取数据源了。代码:

  1. @Override
  2. protected Object determineCurrentLookupKey() {
  3. DataSourceContext dsContent = DynamicDataSourceHolder.getDsContent();
  4. //已设置过数据源。直接返回
  5. if (StringUtils.isNotBlank(dsContent.getDsKey())) {
  6. return dsContent.getDsKey();
  7. }
  8. if (dsContent.getIsWrite()) {
  9. String dsKey = writeDataSourceKeyList.get(RandomUtils.nextInt(writeDataSourceKeyList
  10. .size()));
  11. dsContent.setDsKey(dsKey);
  12. } else {
  13. String dsKey = readDataSourceKeyList.get(RandomUtils.nextInt(readDataSourceKeyList
  14. .size()));
  15. dsContent.setDsKey(dsKey);
  16. }
  17. if (LOG.isDebugEnabled()) {
  18. LOG.debug("当前操作使用数据源:{}", dsContent.getDsKey());
  19. }
  20. return dsContent.getDsKey();
  21. }

这里相同注意假设已经设置过数据源了,直接返回,这样就能保证当前线程用的始终是同一个数据源(读改写时会变化一次)。

假设未设置过数据源则依据读写模式,随机的从key列表中取一个使用。为什么要随机呢?这就牵扯到详细的权重实现了。

动态数据源权重实现

这里的权重实现十分简单。也是当前非常多组件的权重实现方式。

如果一个读dataSource的权重是5,则对应的往readDataSourceKeyList中存入5个key,写dataSource也一样。读写则两边都存。

这样依据权重的不同key列表中存入的数量也就不尽同样。取时生成一个小于列表大小的随机数随机取一个即可了。

使用拦截器设置读写模式

各个组件的功能都实现了,仅仅差东风了,什么时候来设置读写模式呢?

这个简单,使用一个拦截器就能搞定。由于是基于Spring JdbcTemplate,所以仅仅要拦截对应的方法就可以。JdbcTemplate的方法命名还是十分规范的,开发者修改的可能性也差点儿为零,这里我们拦截接口:

  1. /**
  2. * 动态数据源拦截器
  3. *
  4. * Created by liyd on 2015-11-2.
  5. */
  6. @Aspect
  7. @Component
  8. public class DynamicDsInterceptor {
  9. @Pointcut("execution(* org.springframework.jdbc.core.JdbcOperations.*(..))")
  10. public void executeMethod() {
  11. }
  12. @Around("executeMethod()")
  13. public Object methodAspect(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
  14. String methodName = pjp.getSignature().getName();
  15. if (StringUtils.startsWith(methodName, "query")) {
  16. DynamicDataSourceHolder.setIsWrite(false);
  17. } else {
  18. DynamicDataSourceHolder.setIsWrite(true);
  19. }
  20. return pjp.proceed();
  21. }
  22. }

动态改动数据源

到这里我们的动态数据源就实现的差点儿相同了。有的同学可能会问,那我怎么动态的去改动它呢?

事实上看到上面的initDataSources方法答案就已经有了,它的參数是 List<Map<String,
String>> dataSourceList
,仅仅须要将数据源的參数封装成map的list传入调用该方法就能实现动态改动了,这也是我为什么把super.afterPropertiesSet();这一行放到这里面而不是重写方法本身的原因。下面是一个简单的候演示样例:

  1. List<Map<String, String>> dsList = new ArrayList<Map<String, String>>();
  2. Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
  3. map.put("id", "dataSource4");
  4. map.put("class", "org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource");
  5. map.put("default", "true");
  6. map.put("weight", "10");
  7. map.put("mode", "rw");
  8. map.put("driverClassName", "com.mysql.jdbc.Driver");
  9. map.put("url",
  10. "jdbc:mysql://localhost:3306/db1? useUnicode=true&amp;characterEncoding=utf-8");
  11. map.put("username", "root");
  12. map.put("password", "");
  13. dsList.add(map);
  14. dynamicDataSource.initDataSources(dsList);

在实际的场景中,依据项目使用技术的不同,你能够使用监听器、socket、配置中心等来实现该数据源动态改动的功能,仅仅要保存调用initDataSources方法时传入的数据源信息是正确的就能够了。

动态数据源的实现就到这里了,我希望很多其它的是提供了一种思维,能够依据这个思维做些改变将它应用到详细的场景中。而不只限于JdbcTemplate和Spring,不过做了一个抛砖引玉而已。

全部的源代码都能够在上方供下载的dexcoder-assistant工具包中找到,欢迎各位讨论,留下自己的意见和想法。

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