mongodb 多数据源动态切换
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了mongodb 多数据源动态切换相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 根据上面场景,现在来说明mongodb的多数据源的影子库,生产库 动态切换怎么完成,mysql 已经有很多成熟的方案了,redis,mq这些有机会再研究.这个应该说是相当简单了,在压测的请求加个header 标记, 过滤去里面判断到 header 标记是否存在,然后把标记放到 ThreadLocal 里面,后面的动态切换需要依赖这个 副本变量
SpringBoot+aop实现多数据源动态切换
SpringBoot+aop实现多数据源动态切换
一、多数据源动态切换原理
项目中我们经常会遇到多数据源的问题,尤其是数据同步或定时任务等项目更是如此;又例如:读写分离数据库配置的系统。
1、多数据源设置:
1)静态数据源切换:
一般情况下,我们可以配置多个数据源,然后为每个数据源写一套对应的sessionFactory和dao层代码(以hibernate为例,mybatis同理),——我们称之为静态数据源配置。
2)动态数据源切换:
可看出在Dao层代码中写死了两个SessionFactory,这样日后如果再多一个数据源,还要改代码添加一个SessionFactory,显然这并不符合开闭原则。比较好的做法是,配置多个数据源,只对应一套sessionFactory,数据源之间可以动态切换。
2、动态数据源切换时,如何保证数据库的事务:
目前事务最灵活的方式,是使用spring的声明式事务,本质是利用了spring的aop,在执行数据库操作前后,加上事务处理。
spring的事务管理,是基于数据源的,所以如果要实现动态数据源切换,而且在同一个数据源中保证事务是起作用的话,就需要注意二者的顺序问题,即:在事物起作用之前就要把数据源切换回来。
举一个例子:web开发常见是三层结构:controller、service、dao。一般事务都会在service层添加,如果使用spring的声明式事物管理,在调用service层代码之前,spring会通过aop的方式动态添加事务控制代码,所以如果要想保证事物是有效的,那么就必须在spring添加事务之前把数据源动态切换过来,也就是动态切换数据源的aop要至少在service上添加,而且要在spring声明式事物aop之前添加,根据上面分析:
- 最简单的方式是把动态切换数据源的aop加到controller层,这样在controller层里面就可以确定下来数据源了。不过,这样有一个缺点就是,每一个controller绑定了一个数据源,不灵活。对于这种:一个请求,需要使用两个以上数据源中的数据完成的业务时,就无法实现了。
- 针对上面的这种问题,可以考虑把动态切换数据源的aop放到service层,但要注意一定要在事务aop之前来完成。这样,对于一个需要多个数据源数据的请求,我们只需要在controller里面注入多个service实现即可。但这种做法的问题在于,controller层里面会涉及到一些不必要的业务代码,例如:合并两个数据源中的list…
- 此外,针对上面的问题,还可以再考虑一种方案,就是把事务控制到dao层,然后在service层里面动态切换数据源。
二、多数据源动态切换实现代码:
1、在application.yml中配置多数据源:
# 数据源配置
spring:
datasource:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driverClassName: oracle.jdbc.driver.OracleDriver
druid:
# 数据源1
datasource1:
url: jdbc:oracle:thin:@10.xx.xx.xx:1521:orcl
username: xxx1
password: xxx1
# 数据源2
datasource2:
# 数据源开关/默认关闭
#enabled: false
url: jdbc:oracle:thin:@10.xx.xx.xx:1521:orcl
username: xxx2
password: xxx2
# 初始连接数
initialSize: 5
# 最小连接池数量
minIdle: 10
# 最大连接池数量
maxActive: 20
# 配置获取连接等待超时的时间
maxWait: 60000
# 配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
# 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
# 配置一个连接在池中最大生存的时间,单位是毫秒
maxEvictableIdleTimeMillis: 900000
# 配置检测连接是否有效
validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
testWhileIdle: true
testOnBorrow: false
testOnReturn: false
statViewServlet:
enabled: true
url-pattern: /monitor/druid/*
filter:
stat:
# 慢SQL记录
log-slow-sql: true
slow-sql-millis: 1000
merge-sql: true
wall:
config:
multi-statement-allow: true
2、数据源配置文件封装类:
package com.ywx.framework.config.properties;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* 数据源配置文件封装类.
*
* @author ywx
* @date 2019-06-25-10:17
*/
@Configuration
public class DruidProperties
@Value("$spring.datasource.druid.initialSize")
private int initialSize;
@Value("$spring.datasource.druid.minIdle")
private int minIdle;
@Value("$spring.datasource.druid.maxActive")
private int maxActive;
@Value("$spring.datasource.druid.maxWait")
private int maxWait;
@Value("$spring.datasource.druid.timeBetweenEvictionRunsMillis")
private int timeBetweenEvictionRunsMillis;
@Value("$spring.datasource.druid.minEvictableIdleTimeMillis")
private int minEvictableIdleTimeMillis;
@Value("$spring.datasource.druid.maxEvictableIdleTimeMillis")
private int maxEvictableIdleTimeMillis;
@Value("$spring.datasource.druid.validationQuery")
private String validationQuery;
@Value("$spring.datasource.druid.testWhileIdle")
private boolean testWhileIdle;
@Value("$spring.datasource.druid.testOnBorrow")
private boolean testOnBorrow;
@Value("$spring.datasource.druid.testOnReturn")
private boolean testOnReturn;
public DruidDataSource dataSource(DruidDataSource datasource)
/** 配置初始化大小、最小、最大 */
datasource.setInitialSize(initialSize);
datasource.setMaxActive(maxActive);
datasource.setMinIdle(minIdle);
/** 配置获取连接等待超时的时间 */
datasource.setMaxWait(maxWait);
/** 配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒 */
datasource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
/** 配置一个连接在池中最小、最大生存的时间,单位是毫秒 */
datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
datasource.setMaxEvictableIdleTimeMillis(maxEvictableIdleTimeMillis);
/**
* 用来检测连接是否有效的sql,要求是一个查询语句,常用select 'x'。如果validationQuery为null,testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会起作用。
*/
datasource.setValidationQuery(validationQuery);
/** 建议配置为true,不影响性能,并且保证安全性。申请连接的时候检测,如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis,执行validationQuery检测连接是否有效。 */
datasource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
/** 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效,做了这个配置会降低性能。 */
datasource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
/** 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效,做了这个配置会降低性能。 */
datasource.setTestOnReturn(testOnReturn);
return datasource;
3、数据源枚举:
package com.ywx.framework.common.enums;
/**
* 多数据源配置.
* @author ywx
* @date 2019-06-25-10:21
*/
public enum DataSourceType
/**
* 数据源一
*/
FIRST,
/**
* 数据源二
*/
SECOND,
/**
* 数据源三
*/
THIRD
4、自定义多数据源配置类:
注:如果是读写分离的库,需在第二个数据源上加:@ConditionalOnProperty的配置
package com.ywx.framework.config;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceBuilder;
import com.ywx.framework.common.enums.DataSourceType;
import com.ywx.framework.config.properties.DruidProperties;
import com.ywx.framework.datasource.DynamicDataSource;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import javax.sql.DataSource;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* @author ywx
* @date 2019-06-25-10:16
*/
@Configuration
public class DruidConfig
@Bean
@ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.datasource1")
public DataSource tmsDataSource(DruidProperties druidProperties)
DruidDataSource dataSource = DruidDataSourceBuilder.create().build();
return druidProperties.dataSource(dataSource);
@Bean
@ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.datasource2")
//@ConditionalOnProperty(prefix = "spring.datasource.druid.slave", name = "enabled", havingValue = "true")
public DataSource pacsDataSource(DruidProperties druidProperties)
DruidDataSource dataSource = DruidDataSourceBuilder.create().build();
return druidProperties.dataSource(dataSource);
@Bean
@ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.datasource3")
public DataSource ecgDataSource(DruidProperties druidProperties)
DruidDataSource dataSource = DruidDataSourceBuilder.create().build();
return druidProperties.dataSource(dataSource);
@Bean(name = "dynamicDataSource")
@Primary
public DynamicDataSource dataSource(DataSource tmsDataSource, DataSource pacsDataSource,DataSource ecgDataSource)
Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>();
targetDataSources.put(DataSourceType.FIRST.name(), tmsDataSource);
targetDataSources.put(DataSourceType.SECOND.name(), pacsDataSource);
targetDataSources.put(DataSourceType.THIRD.name(), ecgDataSource);
return new DynamicDataSource(tmsDataSource, targetDataSources);
5、利用ThreadLocal解决线程安全问题:
package com.ywx.framework.datasource;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
/**
* 数据源线程池.
* @author ywx
* @date 2019-06-25-10:19
*/
public class DynamicDataSourceContextHolder
public static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(DynamicDataSourceContextHolder.class);
/**
* 使用ThreadLocal维护变量,ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本,
* 所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会影响其它线程所对应的副本。
*/
private static final ThreadLocal<String> CONTEXT_HOLDER = new ThreadLocal<>();
/**
* 设置数据源的变量
*/
public static void setDateSoureType(String dsType)
log.info("切换到数据源", dsType);
CONTEXT_HOLDER.set(dsType);
/**
* 获得数据源的变量
*/
public static String getDateSoureType()
return CONTEXT_HOLDER.get();
/**
* 清空数据源变量
*/
public static void clearDateSoureType()
CONTEXT_HOLDER.remove();
6、继承AbstractRoutingDataSource定义数据源标识:
package com.ywx.framework.datasource;
import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
import javax.sql.DataSource;
import java.util.Map;
/**
* 动态数据源.
* @author ywx
* @date 2019-06-25-10:19
*/
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource
public DynamicDataSource(DataSource defaultTargetDataSource, Map<Object, Object> targetDataSources)
super.setDefaultTargetDataSource(defaultTargetDataSource);
super.setTargetDataSources(targetDataSources);
super.afterPropertiesSet();
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey()
return DynamicDataSourceContextHolder.getDateSoureType();
7、定义多数据源注解DataSource:
package com.ywx.framework.common.annotation;
import com.ywx.framework.common.enums.DataSourceType;
import java.lang.annotation.*;
/**
* 自定义多数据源切换注解.
* @author ywx
* @date 2019-08-06-14:17
*/
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface DataSource
/**
* 切换数据源名称.
*/
public DataSourceType value() default DataSourceType.FIRST;
8、定义DataSource注解切片:
注:在transaction interpter执行之前就把动态数据源配置好,所以在动态数据源的配置的AOP切片上加入Order(1),让其先执行即可。
package com.ywx.framework.aspectj;
import com.ywx.framework.common.annotation.DataSource;
import com.ywx.framework.datasource.DynamicDataSourceContextHolder;
import com.ywx.framework.utils.StringUtils;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.lang.reflect.Method;
/**
* 多数据源切面处理.
*
* @author ywx
* @date 2019-08-06-14:34
*/
@Aspect
@Order(1)
@Component
public class DataSourceAspect
protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
@Pointcut("@annotation(com.ywx.framework.common.annotation.DataSource)")
public void dsPointCut()
@Around("dsPointCut()")
public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable
MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
Method method = signature.getMethod();
DataSource dataSource = method.getAnnotation(DataSource.class);
if (StringUtils.isNotNull(dataSource))
logger.info("切换数据源为", dataSource.value().name());
DynamicDataSourceContextHolder.setDateSoureType(dataSource.value().name());
try
return point.proceed();
finally
// 销毁数据源 在执行方法之后
logger.info("销毁数据源", dataSource.value().name());
DynamicDataSourceContextHolder.clearDateSoureType();
以上,完成多数据源的动态切换基本代码。
三、测试-切点注解:
由于我们的动态数据源配置了默认库,所以如果方法是操作默认库的可以不需要注解,如果要操作非默认数据源,我们需要在方法上添加@DataSource("数据源名称")注解,这样就可以利用AOP实现动态切换了。
@Service
public class BizPacsServiceImpl implements IBizPacsService
protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
@Autowired
private PacsMapper pacsMapper;
// 切换到影像库数据源.
@DataSource(value = DataSourceType.SECOND)
public List<PacsApplication> selectPacsApplicationList(PacsApplication pacs)
return pacsMapper.selectPacsApplicationList(pacs);
以上是关于mongodb 多数据源动态切换的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章