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ShardingJdbc+Mybatis实现多数据源

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Mybatis+多数据源

这个是对shardingjdbc应用的一个升级，如果对于shardingjdbc的整合还没看过之前的文章的，可以先看看文章https://blog.csdn.net/Think_and_work/article/details/137174049?spm=1001.2014.3001.5501

整合步骤

1、依赖

和全新项目的单数据源依赖的一样

2、mybatis使用数据源配置有两种方式
  • 一种是使用注解的方式
  • 一种是指定xml使用某个数据源

我们这里使用注解的方式进行配置ShardingJdbc+Mybatis实现多数据源相关的类主要如下：

注解类DataSource
package com.walker.mybatissharding.config.druid;


import java.lang.annotation.*;

/**
 * 自定义多数据源切换注解
 * <p>
 * 优先级：先方法，后类，如果方法覆盖了类上的数据源类型，以方法的为准，否则以类上的为准
 *
 * @author
 */
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Inherited
public @interface DataSource {
    /**
     * 切换数据源名称
     */
    DataSourceType value() default DataSourceType.MASTER;
}

枚举DataSourceType
package com.walker.mybatissharding.config.druid;

/**
 * 数据源
 *
 * @author
 */
public enum DataSourceType {
    /**
     * 主库
     */
    MASTER,

    /**
    *  分表
    */
    SHARDING,

}

连接池配置信息
package com.walker.mybatissharding.config.druid;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * druid 配置属性
 *
 * @author
 */
@Configuration
public class DruidProperties
{
    @Value("${spring.datasource.initialSize}")
    private int initialSize;

    @Value("${spring.datasource.minIdle}")
    private int minIdle;

    @Value("${spring.datasource.maxActive}")
    private int maxActive;

    @Value("${spring.datasource.maxWait}")
    private int maxWait;

    @Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
    private int timeBetweenEvictionRunsMillis;

    @Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
    private int minEvictableIdleTimeMillis;

    @Value("${spring.datasource.maxEvictableIdleTimeMillis}")
    private int maxEvictableIdleTimeMillis;

    @Value("${spring.datasource.validationQuery}")
    private String validationQuery;

    @Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
    private boolean testWhileIdle;

    @Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
    private boolean testOnBorrow;

    @Value("${spring.datasource.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;
    }
}

使用ThreadLocal存储数据源变量
package com.walker.mybatissharding.config.druid;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * 数据源切换处理
 * 
 * @author
 */
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 setDataSourceType(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 getDataSourceType()
    {
        return CONTEXT_HOLDER.get();
    }

    /**
     * 清空数据源变量
     */
    public static void clearDataSourceType()
    {
        CONTEXT_HOLDER.remove();
    }
}

继承AbstractRoutingDataSource
package com.walker.mybatissharding.config.druid;

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;

import javax.sql.DataSource;
import java.util.Map;

/**
 * 动态数据源
 *
 * @author
 */

// 继承AbstractRoutingDataSource
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource
{
    public DynamicDataSource(DataSource defaultTargetDataSource, Map<Object, Object> targetDataSources)
    {
//        设置默认数据源
        super.setDefaultTargetDataSource(defaultTargetDataSource);
//        设置目标数据源 Map
        super.setTargetDataSources(targetDataSources);
//
        super.afterPropertiesSet();
    }

    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey()
    {
        return DynamicDataSourceContextHolder.getDataSourceType();
    }
}

切面类 DataSourceAspect
package com.walker.mybatissharding.config.druid;

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.AnnotationUtils;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Objects;

/**
 * 多数据源处理
 *
 * @author
 */
@Aspect
@Order(1)
@Component
public class DataSourceAspect {
    protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());

    @Pointcut("@annotation(com.walker.mybatissharding.config.druid.DataSource)"
            + "|| @within(com.walker.mybatissharding.config.druid.DataSource)")
    public void dsPointCut() {
    }

    @Around("dsPointCut()")
    public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
        DataSource dataSource = getDataSource(point);

        if (dataSource != null) {
            DynamicDataSourceContextHolder.setDataSourceType(dataSource.value().name());
        }

        try {
            return point.proceed();
        } finally {
            // 销毁数据源 在执行方法之后
            DynamicDataSourceContextHolder.clearDataSourceType();
        }
    }

    /**
     * 获取需要切换的数据源
     */
    public DataSource getDataSource(ProceedingJoinPoint point) {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
        DataSource dataSource = AnnotationUtils.findAnnotation(signature.getMethod(), DataSource.class);
        if (Objects.nonNull(dataSource)) {
            return dataSource;
        }

        return AnnotationUtils.findAnnotation(signature.getDeclaringType(), DataSource.class);
    }
}

DruidConfig 配置类
package com.walker.mybatissharding.config.druid;

import cn.hutool.extra.spring.SpringUtil;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceBuilder;
import com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.properties.DruidStatProperties;
import com.alibaba.druid.util.Utils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;

import javax.servlet.*;
import javax.sql.DataSource;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * druid 配置多数据源
 *
 * @author
 */
@Slf4j
@Configuration
public class DruidConfig
{

    // 主库数据源
    @Bean
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.master")
    public DataSource masterDataSource(DruidProperties druidProperties)
    {
        DruidDataSource dataSource = DruidDataSourceBuilder.create().build();
        return druidProperties.dataSource(dataSource);
    }


// 动态数据源
    @Bean(name = "dynamicDataSource")
    @Primary
    public DynamicDataSource dataSource(DataSource masterDataSource)
    {
        Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>();
        // 将master加入
        targetDataSources.put(DataSourceType.MASTER.name(), masterDataSource);
        // 将sharding数据源加入
        setDataSource(targetDataSources, DataSourceType.SHARDING.name(), "shardingSphereDataSource");
//        默认走master
        return new DynamicDataSource(masterDataSource, targetDataSources);
    }

    /**
     * 设置数据源
     *
     * @param targetDataSources 备选数据源集合
     * @param sourceName 数据源名称
     * @param beanName bean名称
     */
    public void setDataSource(Map<Object, Object> targetDataSources, String sourceName, String beanName)
    {
        try
        {
            DataSource dataSource = SpringUtil.getBean(beanName);
            targetDataSources.put(sourceName, dataSource);
        }
        catch (Exception e)
        {
            log.error("设置数据源失败",e);
        }
    }

    /**
     * 去除监控页面底部的广告
     */
    @SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
    @Bean
    @ConditionalOnProperty(name = "spring.datasource.druid.statViewServlet.enabled", havingValue = "true")
    public FilterRegistrationBean removeDruidFilterRegistrationBean(DruidStatProperties properties)
    {
        // 获取web监控页面的参数
        DruidStatProperties.StatViewServlet config = properties.getStatViewServlet();
        // 提取common.js的配置路径
        String pattern = config.getUrlPattern() != null ? config.getUrlPattern() : "/druid/*";
        String commonJsPattern = pattern.replaceAll("\*", "js/common.js");
        final String filePath = "support/http/resources/js/common.js";
        // 创建filter进行过滤
        Filter filter = new Filter()
        {
            @Override
            public void init(javax.servlet.FilterConfig filterConfig) throws ServletException
            {
            }
            @Override
            public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
                    throws IOException, ServletException
            {
                chain.doFilter(request, response);
                // 重置缓冲区，响应头不会被重置
                response.resetBuffer();
                // 获取common.js
                String text = Utils.readFromResource(filePath);
//                // 正则替换banner, 除去底部的广告信息
//                text = text.replaceAll("<a.*?banner"></a><br/>", "");
//                text = text.replaceAll("powered.*?shrek.wang</a>", "");
                response.getWriter().write(text);
            }
            @Override
            public void destroy()
            {
            }
        };
        FilterRegistrationBean registrationBean = new FilterRegistrationBean();
        registrationBean.setFilter(filter);
        registrationBean.addUrlPatterns(commonJsPattern);
        return registrationBean;
    }
}

3、application配置
server:
  port: 11001
spring:
  autoconfigure: # 排除druid 否则报错
    exclude: com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceAutoConfigure
#  mybatis配置
  datasource:
    master:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/table_sharding?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
      username: root
      password: 123456
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    # 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
    
    
    # 
  shardingsphere:
    # 开启sql打印
    enabled: true
    props:
      # 是否显示sql
      sql-show: true
    datasource:
#      数据源名称
      names: sharding
#      数据源实例：
      sharding:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        #        使用Druid，不能使用jdbc-url 得使用url
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/table_sharding?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: 123456
# 分片规则
    rules:
      sharding:
#        对表进行分片
        tables:
#          逻辑表名，代表的是需要分表的名称
          order_info:
#            实际节点：这里代表的是 会使用sharding数据源中 order_info表 细分为0~3 4个表
            actual-data-nodes: sharding.order_info_$->{0..3}
#            表策略
            table-strategy:
#              标准表策略
              standard:
#                分表的列
                sharding-column: id
#                分片算法名称： 来源于下面的sharding-algorithms
                sharding-algorithm-name: alg_hash_mod
            key-generate-strategy: # 主键生成策略
              column: id  # 主键列
              key-generator-name: snowflake  # 策略算法名称(推荐使用雪花算法)
#              主键生成规则，SNOWFLAKE 雪花算法
        key-generators:
          snowflake:
            type: SNOWFLAKE
#            分片算法
        sharding-algorithms:
          alg_hash_mod:
#            类型：hash取余  类似于获取一个列的数，假如是3  3%4=0 数据就会进入第0个表
            type: HASH_MOD
#            分片的数量，因为是4个表，所以是4
            props:
              sharding-count: 4

mybatis:
  # 映射文件 配置之后，mybatis会去扫描该路径下的xml文件，才会与Mapper对应起来
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
#  别名类(实体类)所在包
  type-aliases-package: com.walker.mybatissharding.entity
  configuration:
  # 打印日志
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
#    驼峰转换
    map-underscore-to-camel-case: true
4、测试类
  • entity类
package com.walker.mybatissharding.entity;

import lombok.Data;

import java.util.Date;

/**
 * @Author: WalkerShen
 * @DATE: 2022/3/29
 * @Description:
 **/
@Data
public class OrderInfo {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer num;
    private Date createTime;
}


  • Mapper
package com.walker.mybatissharding.mapper;

import com.walker.mybatissharding.config.druid.DataSource;
import com.walker.mybatissharding.config.druid.DataSourceType;
import com.walker.mybatissharding.entity.OrderInfo;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

import java.util.List;

/**
 * @Author: WalkerShen
 * @DATE: 2022/3/29
 * @Description: 创建mapper接口，
 **/

//使用@Mapper，注入容器
@Mapper
public interface OrderInfoMapper {

    List<OrderInfo> list();


//    使用指定的数据源，则使用注解标注，否则就走主数据源
    @DataSource(value = DataSourceType.SHARDING)
    List<OrderInfo> listSharding();



}

mapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<!--namespace：命名空间，用来映射对应的mapper
相当于将mapper和mapper.xml连接起来，这一步很重要-->
<mapper namespace="com.walker.mybatissharding.mapper.OrderInfoMapper">
    <select id="list" resultType="com.walker.mybatissharding.entity.OrderInfo">
        select * from order_info
    </select>
    <select id="listSharding" resultType="com.walker.mybatissharding.entity.OrderInfo">
        select * from order_info
    </select>

</mapper>

测试类

package com.walker.mybatissharding;

import com.walker.mybatissharding.entity.OrderInfo;
import com.walker.mybatissharding.mapper.OrderInfoMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.util.List;

@Slf4j
@SpringBootTest
class MybatisShardingApplicationTests {

    @Autowired
    private OrderInfoMapper orderInfoMapper;


    //    查 列表
    @Test
    void list() {
        List<OrderInfo> list = orderInfoMapper.list();
        System.out.println("返回结果："+list);
    }


    @Test
    void listSharding() {
        List<OrderInfo> list = orderInfoMapper.listSharding();
        System.out.println("返回结果："+list);
    }


}

执行测试方法： 执行list方法：ShardingJdbc+Mybatis实现多数据源可以看到，是直接查询order_info的，没有走分表的策略

执行listSharding 从分表中获取数据ShardingJdbc+Mybatis实现多数据源

总结

这里是对sharding整合Mybatis的流程进行一个整合，在实际场景上应该是用的比较多的，大部分公司其实还只是mybatis，当然对于Mybatisplus的整合也是不少的。所以后续的文章会继续出相关的内容，希望对你有帮助。

项目地址

https://gitee.com/shen-chuhao/walker_open_java/blob/master/sharding_learn/pom.xml


原文始发于微信公众号（I am Walker）：ShardingJdbc+Mybatis实现多数据源

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文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/268773.html

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