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⭐⭐⭐ Spring Boot 项目实战 ⭐⭐⭐ Spring Cloud 项目实战
《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Java 面试题 + Java 学习指南》

摘要: 原创出处 冰河技术 「冰河」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

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写在前面

很多小伙伴私聊我说：最近他们公司的业务涉及到多个数据源的问题，问我Spring如何实现多数据源的问题。回答这个问题之前，首先需要弄懂什么是多数据源：多数据源就是在同一个项目中，会连接两个甚至多个数据存储，这里的数据存储可以是关系型数据库（比如：MySQL、SQL Server、Oracle），也可以非关系型数据库，比如：HBase、MongoDB、ES等。那么，问题来了，Spring能够实现多数据源吗？并且还要实现读者分离？答案是：必须的，这么强大的Spring，肯定能实现啊！别急，我们就一点点剖析、解决这些问题！

背景

我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”，也就说对数据库读取数据的压力比较大，有一个思路就是说采用数据库集群的方案，

其中一个是主库，负责写入数据，我们称之为：写库；其它都是从库，负责读取数据，我们称之为：读库；

那么，对我们的要求是：

  • 读库和写库的数据一致；
  • 写数据必须写到写库；
  • 读数据必须到读库；

方案

解决读写分离的方案有两种：应用层解决和中间件解决。

应用层解决

优点：

  • 多数据源切换方便，由程序自动完成；
  • 不需要引入中间件；
  • 理论上支持任何数据库；

缺点：

  • 由程序员完成，运维参与不到；
  • 不能做到动态增加数据源；

中间件解决

优点：

  • 源程序不需要做任何改动就可以实现读写分离；
  • 动态添加数据源不需要重启程序；

缺点：

  • 程序依赖于中间件，会导致切换数据库变得困难；
  • 由中间件做了中转代理，性能有所下降；

Spring方案

原理

在进入Service之前，使用AOP来做出判断，是使用写库还是读库，判断依据可以根据方法名判断，比如说以query、find、get等开头的就走读库，其他的走写库。

DynamicDataSource

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

/**
 * 定义动态数据源，实现通过集成Spring提供的AbstractRoutingDataSource，只需要实现determineCurrentLookupKey方法即可
 * 由于DynamicDataSource是单例的，线程不安全的，所以采用ThreadLocal保证线程安全，由DynamicDataSourceHolder完成。
 * @author binghe
 */
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource{

    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        // 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key
        return DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey();
    }

}

DynamicDataSourceHolder

/**
 * 使用ThreadLocal技术来记录当前线程中的数据源的key
 * @author binghe
 */
public class DynamicDataSourceHolder {

    //写库对应的数据源key
    private static final String MASTER = "master";

    //读库对应的数据源key
    private static final String SLAVE = "slave";

    //使用ThreadLocal记录当前线程的数据源key
    private static final ThreadLocal<String> holder = new ThreadLocal<String>();

    /**
     * 设置数据源key
     * @param key
     */
    public static void putDataSourceKey(String key) {
        holder.set(key);
    }

    /**
     * 获取数据源key
     * @return
     */
    public static String getDataSourceKey() {
        return holder.get();
    }

    /**
     * 标记写库
     */
    public static void markMaster(){
        putDataSourceKey(MASTER);
    }

    /**
     * 标记读库
     */
    public static void markSlave(){
        putDataSourceKey(SLAVE);
    }

}

DataSourceAspect

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;

/**
 * 定义数据源的AOP切面，通过该Service的方法名判断是应该走读库还是写库
 * @author binghe
 */
public class DataSourceAspect {

    /**
     * 在进入Service方法之前执行
     * @param point 切面对象
     */
    public void before(JoinPoint point) {
        // 获取到当前执行的方法名
        String methodName = point.getSignature().getName();
        if (isSlave(methodName)) {
            // 标记为读库
            DynamicDataSourceHolder.markSlave();
        } else {
            // 标记为写库
            DynamicDataSourceHolder.markMaster();
        }
    }

    /**
     * 判断是否为读库
     *
     * @param methodName
     * @return
     */
    private Boolean isSlave(String methodName) {
        // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库
        return StringUtils.startsWithAny(methodName, "query", "find", "get");
    }

}

配置2个数据源

jdbc.properties

jdbc.master.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.master.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
jdbc.master.username=root
jdbc.master.password=123456


jdbc.slave01.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.slave01.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
jdbc.slave01.username=root
jdbc.slave01.password=123456

定义连接池

<!-- 配置连接池 -->
<bean id="masterDataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"
 destroy-method="close">
 <!-- 数据库驱动 -->
 <property name="driverClass" value="${jdbc.master.driver}" />
 <!-- 相应驱动的jdbcUrl -->
 <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.master.url}" />
 <!-- 数据库的用户名 -->
 <property name="username" value="${jdbc.master.username}" />
 <!-- 数据库的密码 -->
 <property name="password" value="${jdbc.master.password}" />
 <!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间，单位是分，默认值：240，如果要取消则设置为0 -->
 <property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
 <!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间，单位是分，默认值：60，如果要永远存活设置为0 -->
 <property name="idleMaxAge" value="30" />
 <!-- 每个分区最大的连接数 -->
 <property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />
 <!-- 每个分区最小的连接数 -->
 <property name="minConnectionsPerPartition" value="5" />
</bean>

<!-- 配置连接池 -->
<bean id="slave01DataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"
 destroy-method="close">
 <!-- 数据库驱动 -->
 <property name="driverClass" value="${jdbc.slave01.driver}" />
 <!-- 相应驱动的jdbcUrl -->
 <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.slave01.url}" />
 <!-- 数据库的用户名 -->
 <property name="username" value="${jdbc.slave01.username}" />
 <!-- 数据库的密码 -->
 <property name="password" value="${jdbc.slave01.password}" />
 <!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间，单位是分，默认值：240，如果要取消则设置为0 -->
 <property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
 <!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间，单位是分，默认值：60，如果要永远存活设置为0 -->
 <property name="idleMaxAge" value="30" />
 <!-- 每个分区最大的连接数 -->
 <property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />
 <!-- 每个分区最小的连接数 -->
 <property name="minConnectionsPerPartition" value="5" />
</bean>

定义DataSource

<!-- 定义数据源，使用自己实现的数据源 -->
<bean id="dataSource" class="cn.itcast.usermanage.spring.DynamicDataSource">
 <!-- 设置多个数据源 -->
 <property name="targetDataSources">
  <map key-type="java.lang.String">
   <!-- 这个key需要和程序中的key一致 -->
   <entry key="master" value-ref="masterDataSource"/>
   <entry key="slave" value-ref="slave01DataSource"/>
  </map>
 </property>
 <!-- 设置默认的数据源，这里默认走写库 -->
 <property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"/>
</bean>

配置事务管理与动态切面

定义事务管理器

<!-- 定义事务管理器 -->
<bean id="transactionManager"
 class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
 <property name="dataSource" ref="dataSource" />
</bean>

定义事务策略

<!-- 定义事务策略 -->
<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
 <tx:attributes>
  <!--定义查询方法都是只读的 -->
  <tx:method name="query*" read-only="true" />
  <tx:method name="find*" read-only="true" />
  <tx:method name="get*" read-only="true" />

  <!-- 主库执行操作，事务传播行为定义为默认行为 -->
  <tx:method name="save*" propagation="REQUIRED" />
  <tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" />
  <tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" />

  <!--其他方法使用默认事务策略 -->
  <tx:method name="*" />
 </tx:attributes>
</tx:advice>

定义切面

<!-- 定义AOP切面处理器 -->
<bean class="cn.itcast.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect" />

<aop:config>
 <!-- 定义切面，所有的service的所有方法 -->
 <aop:pointcut id="txPointcut" expression="execution(* xx.xxx.xxxxxxx.service.*.*(..))" />
 <!-- 应用事务策略到Service切面 -->
 <aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="txPointcut"/>

 <!-- 将切面应用到自定义的切面处理器上，-9999保证该切面优先级最高执行 -->
 <aop:aspect ref="dataSourceAspect" order="-9999">
  <aop:before method="before" pointcut-ref="txPointcut" />
 </aop:aspect>
</aop:config>

改进切面实现

之前的实现我们是将通过方法名匹配，而不是使用事务策略中的定义，我们使用事务管理策略中的规则匹配。

改进后的配置

<!-- 定义AOP切面处理器 -->
<bean class="cn.itcast.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect">
 <!-- 指定事务策略 -->
 <property name="txAdvice" ref="txAdvice"/>
 <!-- 指定slave方法的前缀（非必须） -->
 <property name="slaveMethodStart" value="query,find,get"/>
</bean>

改进后的实现

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.springframework.transaction.interceptor.NameMatchTransactionAttributeSource;
import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttribute;
import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttributeSource;
import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor;
import org.springframework.util.PatternMatchUtils;
import org.springframework.util.ReflectionUtils;

/**
 * 定义数据源的AOP切面，该类控制了使用Master还是Slave。
 * 如果事务管理中配置了事务策略，则采用配置的事务策略中的标记了ReadOnly的方法是用Slave，其它使用Master。
 * 如果没有配置事务管理的策略，则采用方法名匹配的原则，以query、find、get开头方法用Slave，其它用Master。
 * @author binghe
 *
 */
public class DataSourceAspect {

    private List<String> slaveMethodPattern = new ArrayList<String>();

    private static final String[] defaultSlaveMethodStart = new String[]{ "query", "find", "get" };

    private String[] slaveMethodStart;

    /**
     * 读取事务管理中的策略
     * @param txAdvice
     * @throws Exception
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public void setTxAdvice(TransactionInterceptor txAdvice) throws Exception {
        if (txAdvice == null) {
            // 没有配置事务管理策略
            return;
        }
        //从txAdvice获取到策略配置信息
        TransactionAttributeSource transactionAttributeSource = txAdvice.getTransactionAttributeSource();
        if (!(transactionAttributeSource instanceof NameMatchTransactionAttributeSource)) {
            return;
        }
        //使用反射技术获取到NameMatchTransactionAttributeSource对象中的nameMap属性值
        NameMatchTransactionAttributeSource matchTransactionAttributeSource = (NameMatchTransactionAttributeSource) transactionAttributeSource;
        Field nameMapField = ReflectionUtils.findField(NameMatchTransactionAttributeSource.class, "nameMap");
        nameMapField.setAccessible(true); //设置该字段可访问
        //获取nameMap的值
        Map<String, TransactionAttribute> map = (Map<String, TransactionAttribute>) nameMapField.get(matchTransactionAttributeSource);

        //遍历nameMap
        for (Map.Entry<String, TransactionAttribute> entry : map.entrySet()) {
            if (!entry.getValue().isReadOnly()) {//判断之后定义了ReadOnly的策略才加入到slaveMethodPattern
                continue;
            }
            slaveMethodPattern.add(entry.getKey());
        }
    }

    /**
     * 在进入Service方法之前执行
     *
     * @param point 切面对象
     */
    public void before(JoinPoint point) {
        // 获取到当前执行的方法名
        String methodName = point.getSignature().getName();

        boolean isSlave = false;

        if (slaveMethodPattern.isEmpty()) {
            // 当前Spring容器中没有配置事务策略，采用方法名匹配方式
            isSlave = isSlave(methodName);
        } else {
            // 使用策略规则匹配
            for (String mappedName : slaveMethodPattern) {
                if (isMatch(methodName, mappedName)) {
                    isSlave = true;
                    break;
                }
            }
        }

        if (isSlave) {
            // 标记为读库
            DynamicDataSourceHolder.markSlave();
        } else {
            // 标记为写库
            DynamicDataSourceHolder.markMaster();
        }
    }

    /**
     * 判断是否为读库
     *
     * @param methodName
     * @return
     */
    private Boolean isSlave(String methodName) {
        // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库
        return StringUtils.startsWithAny(methodName, getSlaveMethodStart());
    }

    /**
     * 通配符匹配
     *
     * Return if the given method name matches the mapped name.
     * <p>
     * The default implementation checks for "xxx*", "*xxx" and "*xxx*" matches, as well as direct
     * equality. Can be overridden in subclasses.
     *
     * @param methodName the method name of the class
     * @param mappedName the name in the descriptor
     * @return if the names match
     * @see org.springframework.util.PatternMatchUtils#simpleMatch(String, String)
     */
    protected boolean isMatch(String methodName, String mappedName) {
        return PatternMatchUtils.simpleMatch(mappedName, methodName);
    }

    /**
     * 用户指定slave的方法名前缀
     * @param slaveMethodStart
     */
    public void setSlaveMethodStart(String[] slaveMethodStart) {
        this.slaveMethodStart = slaveMethodStart;
    }

    public String[] getSlaveMethodStart() {
        if(this.slaveMethodStart == null){
            // 没有指定，使用默认
            return defaultSlaveMethodStart;
        }
        return slaveMethodStart;
    }

}

一主多从的实现

很多实际使用场景下都是采用“一主多从”的架构的，所有我们现在对这种架构做支持，目前只需要修改DynamicDataSource即可。

实现

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

import javax.sql.DataSource;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
import org.springframework.util.ReflectionUtils;

/**
 * 定义动态数据源，实现通过集成Spring提供的AbstractRoutingDataSource，只需要实现determineCurrentLookupKey方法即可
 * 由于DynamicDataSource是单例的，线程不安全的，所以采用ThreadLocal保证线程安全，由DynamicDataSourceHolder完成。
 * @author binghe
 *
 */
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DynamicDataSource.class);

    private Integer slaveCount;

    // 轮询计数,初始为-1,AtomicInteger是线程安全的
    private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(-1);

    // 记录读库的key
    private List<Object> slaveDataSources = new ArrayList<Object>(0);

    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        // 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key
        if (DynamicDataSourceHolder.isMaster()) {
            Object key = DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey();
            if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
                LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key);
            }
            return key;
        }
        Object key = getSlaveKey();
        if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
            LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key);
        }
        return key;

    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    @Override
    public void afterPropertiesSet() {
        super.afterPropertiesSet();

        // 由于父类的resolvedDataSources属性是私有的子类获取不到，需要使用反射获取
        Field field = ReflectionUtils.findField(AbstractRoutingDataSource.class, "resolvedDataSources");
        field.setAccessible(true); // 设置可访问

        try {
            Map<Object, DataSource> resolvedDataSources = (Map<Object, DataSource>) field.get(this);
            // 读库的数据量等于数据源总数减去写库的数量
            this.slaveCount = resolvedDataSources.size() - 1;
            for (Map.Entry<Object, DataSource> entry : resolvedDataSources.entrySet()) {
                if (DynamicDataSourceHolder.MASTER.equals(entry.getKey())) {
                    continue;
                }
                slaveDataSources.add(entry.getKey());
            }
        } catch (Exception e) {
            LOGGER.error("afterPropertiesSet error! ", e);
        }
    }

    /**
     * 轮询算法实现
     *
     * @return
     */
    public Object getSlaveKey() {
        // 得到的下标为：0、1、2、3……
        Integer index = counter.incrementAndGet() % slaveCount;
        if (counter.get() > 9999) { // 以免超出Integer范围
            counter.set(-1); // 还原
        }
        return slaveDataSources.get(index);
    }

}

MySQL主从复制

原理

MySQL主(master)从(slave)复制的原理：

  • master将数据改变记录到二进制日志(binarylog)中,也即是配置文件log-bin指定的文件(这些记录叫做二进制日志事件，binary log events)
  • slave将master的binary logevents拷贝到它的中继日志(relay log)
  • slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据(数据重演)

主从配置需要注意的地方

  • 主DB server和从DB server数据库的版本一致
  • 主DB server和从DB server数据库数据一致[ 这里就会可以把主的备份在从上还原，也可以直接将主的数据目录拷贝到从的相应数据目录]
  • 主DB server开启二进制日志,主DB server和从DB server的server_id都必须唯一

主库配置（windows，Linux下也类似）

在my.ini修改：

#开启主从复制，主库的配置
log-bin = mysql3306-bin
#指定主库serverid
server-id=101
#指定同步的数据库，如果不指定则同步全部数据库
binlog-do-db=mybatis_1128

执行SQL语句查询状态：

SHOW MASTER STATUS

需要记录下Position值，需要在从库中设置同步起始值。

在主库创建同步用户

#授权用户slave01使用123456密码登录mysql
grant replication slave on *.* to 'slave01'@'127.0.0.1' identified by '123456';
flush privileges;

从库配置

在my.ini修改

#指定serverid，只要不重复即可，从库也只有这一个配置，其他都在SQL语句中操作
server-id=102

接下来，从从库命令行执行如下SQL语句。

CHANGE MASTER TO
 master_host='127.0.0.1',
 master_user='slave01',
 master_password='123456',
 master_port=3306,
 master_log_file='mysql3306-bin.000006',
 master_log_pos=1120;

#启动slave同步
START SLAVE;

#查看同步状态
SHOW SLAVE STATUS;

文章目录
  1. 1. 写在前面
  2. 2. 背景
  3. 3. 方案
    1. 3.1. 应用层解决
    2. 3.2. 中间件解决
  4. 4. Spring方案
    1. 4.1. 原理
    2. 4.2. DynamicDataSource
    3. 4.3. DynamicDataSourceHolder
    4. 4.4. DataSourceAspect
    5. 4.5. 配置2个数据源
    6. 4.6. 定义连接池
    7. 4.7. 定义DataSource
  5. 5. 配置事务管理与动态切面
    1. 5.1. 定义事务管理器
    2. 5.2. 定义事务策略
    3. 5.3. 定义切面
  6. 6. 改进切面实现
    1. 6.1. 改进后的配置
    2. 6.2. 改进后的实现
  7. 7. 一主多从的实现
  8. 8. 实现
  9. 9. MySQL主从复制
    1. 9.1. 原理
    2. 9.2. 主从配置需要注意的地方
    3. 9.3. 主库配置（windows，Linux下也类似）
    4. 9.4. 在主库创建同步用户
    5. 9.5. 从库配置