这篇文章给大家介绍springboot中怎么配置多数据源，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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配置文件数据源读取
通过springboot的Envioment和Binder对象进行读取，无需手动声明DataSource的Bean
yml数据源配置格式如下:
spring:
datasource:
master:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driverClassName: com.MySQL.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/main?
useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 11111
cluster:
- key: db1
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/haopanframetest_db1?
useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 11111
- key: db2
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/haopanframetest_db2?
useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 11111
master为主数据库必须配置，cluster下的为从库，选择性配置
获取配置文件信息代码如下
@Autowiredprivate Environment env;@Autowiredprivate ApplicationContext applicationContext;private Binder binder;
binder = Binder.get(env);
List
动态加入数据源
定义获取数据源的Service，具体项目中进行实现
public interface ExtraDataSourceService {List getExtraDataSourc();
}获取对应Service的所有实现类进行调用
private List getExtraDataSource(){
List dataSourceModelList = new ArrayList<>();
Map res =
applicationContext.getBeansOfType(ExtraDataSourceService.class);for (Map.Entry en :res.entrySet()) {
ExtraDataSourceService service = (ExtraDataSourceService)en.getValue();
dataSourceModelList.addAll(service.getExtraDataSourc());
}return dataSourceModelList;
}
通过代码进行数据源注册
主要是用过继承类AbstractRoutingDataSource，重写setTargetDataSources/setDefaultTargetDataSource方法
// 创建数据源public boolean createDataSource(String key, String driveClass, String url, String username, String password, String databasetype) {try {try { // 排除连接不上的错误Class.forName(driveClass);
DriverManager.getConnection(url, username, password);// 相当于连接数据库} catch (Exception e) {return false;
}@SuppressWarnings("resource")
DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
druidDataSource.setName(key);
druidDataSource.setDriverClassName(driveClass);
druidDataSource.setUrl(url);
druidDataSource.setUsername(username);
druidDataSource.setPassword(password);
druidDataSource.setInitialSize(1); //初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法，或者第一次getConnection时druidDataSource.setMaxActive(20); //最大连接池数量druidDataSource.setMaxWait(60000); //获取连接时最大等待时间，单位毫秒。当链接数已经达到了最大链接数的时候，应用如果还要获取链接就会出现等待的现象，等待链接释放并回到链接池，如果等待的时间过长就应该踢掉这个等待，不然应用很可能出现雪崩现象druidDataSource.setMinIdle(5); //最小连接池数量String validationQuery = "select 1 from dual";
druidDataSource.setTestOnBorrow(true); //申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，这里建议配置为TRUE，防止取到的连接不可用druidDataSource.setTestWhileIdle(true);//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。druidDataSource.setValidationQuery(validationQuery); //用来检测连接是否有效的sql，要求是一个查询语句。如果validationQuery为null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会起作用。druidDataSource.setFilters("stat");//属性类型是字符串，通过别名的方式配置扩展插件，常用的插件有：监控统计用的filter:stat日志用的filter:log4j防御sql注入的filter:walldruidDataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(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druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(180000); //配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒，这里配置为3分钟180000druidDataSource.setKeepAlive(true); //打开druid.keepAlive之后，当连接池空闲时，池中的minIdle数量以内的连接，空闲时间超过minEvictableIdleTimeMillis，则会执行keepAlive操作，即执行druid.validationQuery指定的查询SQL，一般为select * from dual，只要minEvictableIdleTimeMillis设置的小于防火墙切断连接时间，就可以保证当连接空闲时自动做保活检测，不会被防火墙切断druidDataSource.setRemoveAbandoned(true); //是否移除泄露的连接/超过时间限制是否回收。druidDataSource.setRemoveAbandonedTimeout(3600); //泄露连接的定义时间(要超过最大事务的处理时间)；单位为秒。这里配置为1小时druidDataSource.setLogAbandoned(true); //移除泄露连接发生是是否记录日志druidDataSource.init();this.dynamicTargetDataSources.put(key, druidDataSource);
setTargetDataSources(this.dynamicTargetDataSources);// 将map赋值给父类的TargetDataSourcessuper.afterPropertiesSet();// 将TargetDataSources中的连接信息放入resolvedDataSources管理log.info(key+"数据源初始化成功");//log.info(key+"数据源的概况："+druidDataSource.dump());return true;
} catch (Exception e) {
log.error(e + "");return false;
}
}通过切面注解统一切换
定义注解
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE, ElementType.PARAMETER})@Documentedpublic @interface TargetDataSource {String value() default "master"; //该值即key值}定义基于线程的切换类
public class DBContextHolder {private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(DBContextHolder.class);// 对当前线程的操作-线程安全的private static final ThreadLocal contextHolder = new ThreadLocal();// 调用此方法，切换数据源public static void setDataSource(String dataSource) {
contextHolder.set(dataSource);
log.info("已切换到数据源:{}",dataSource);
}// 获取数据源public static String getDataSource() {return contextHolder.get();
}// 删除数据源public static void clearDataSource() {
contextHolder.remove();
log.info("已切换到主数据源");
}
}定义切面
方法的注解优先级高于类注解，一般用于Service的实现类
@Aspect@Component@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)public class DruidDBAspect {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DruidDBAspect.class);@Autowiredprivate DynamicDataSource dynamicDataSource;/**
* 切面点 指定注解
* */@Pointcut("@annotation(com.haopan.frame.common.annotation.TargetDataSource) " +"|| @within(com.haopan.frame.common.annotation.TargetDataSource)")public void dataSourcePointCut() {
}/**
* 拦截方法指定为 dataSourcePointCut
* */@Around("dataSourcePointCut()")public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
Class targetClass = point.getTarget().getClass();
Method method = signature.getMethod();
TargetDataSource targetDataSource = (TargetDataSource)targetClass.getAnnotation(TargetDataSource.class);
TargetDataSource methodDataSource = method.getAnnotation(TargetDataSource.class);if(targetDataSource != null || methodDataSource != null){
String value;if(methodDataSource != null){
value = methodDataSource.value();
}else {
value = targetDataSource.value();
}
DBContextHolder.setDataSource(value);
logger.info("DB切换成功，切换至{}",value);
}try {return point.proceed();
} finally {
logger.info("清除DB切换");
DBContextHolder.clearDataSource();
}
}
}分库切换
开发过程中某个库的某个表做了拆分操作，相同的某一次数据库操作可能对应到不同的库，需要对方法级别进行精确拦截，可以定义一个业务层面的切面，规定每个方法必须第一个参数为dbName，根据具体业务找到对应的库传参
@Around("dataSourcePointCut()")public Object around(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {
MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();
Class targetClass = point.getTarget().getClass();
Method method = signature.getMethod();
ProjectDataSource targetDataSource =
(ProjectDataSource)targetClass.getAnnotation(ProjectDataSource.class);
ProjectDataSource methodDataSource = method.getAnnotation(ProjectDataSource.class);
String value = "";if(targetDataSource != null || methodDataSource != null){//获取方法定义参数DefaultParameterNameDiscoverer discover = new DefaultParameterNameDiscoverer();
String[] parameterNames = discover.getParameterNames(method);//获取传入目标方法的参数Object[] args = point.getArgs();for (int i=0;i关于springboot中怎么配置多数据源就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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