目前業界操作數據庫的框架一般是 Mybatis，但在很多業務場景下，我們需要在一個工程里配置多個數據源來實現業務邏輯。在SpringBoot中也可以實現多數據源并配合Mybatis框架編寫xml文件來執行SQL。在SpringBoot中，配置多數據源的方式十分便捷，
下面開始上代碼：
在pom.xml文件中需要添加一些依賴
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<!-- Spring Boot Mybatis 依賴 --><dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.0</version></dependency><!-- MySQL 連接驅動依賴 --><dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.39</version></dependency><!-- Druid 數據連接池依賴 --><dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.0.18</version></dependency> |
application.properties 配置兩個數據源配置
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# master 數據源配置master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springbootdb?useUnicode=true&characterEncoding=utf8master.datasource.username=rootmaster.datasource.password=xieshuai6666master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver# second 數據源配置second.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springbootdb_second?useUnicode=true&characterEncoding=utf8second.datasource.username=rootsecond.datasource.password=xieshuai6666second.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver |
數據源配置
多數據源配置的時候注意，必須要有一個主數據源，即 MasterDataSourceConfig 配置
- @Primary 標志這個 Bean 如果在多個同類 Bean 候選時，該 Bean 優先被考慮。「多數據源配置的時候注意，必須要有一個主數據源，用 @Primary 標志該 Bean
- @MapperScan 掃描 Mapper 接口并容器管理，包路徑精確到 master，為了和下面 cluster 數據源做到精確區分
- @Value 獲取全局配置文件 application.properties 的 kv 配置,并自動裝配sqlSessionFactoryRef 表示定義了 key ，表示一個唯一 SqlSessionFactory 實例
MasterDataSourceConfig的代碼：
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@Configuration// 掃描 Mapper 接口并容器管理@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "masterSqlSessionFactory")public class MasterDataSourceConfig { // 精確到 master 目錄，以便跟其他數據源隔離 static final String PACKAGE = "org.spring.springboot.dao.master"; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master/*.xml"; @Value("${master.datasource.url}") private String url; @Value("${master.datasource.username}") private String user; @Value("${master.datasource.password}") private String password; @Value("${master.datasource.driverClassName}") private String driverClass; @Bean(name = "masterDataSource") @Primary public DataSource masterDataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setDriverClassName(driverClass); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(user); dataSource.setPassword(password); return dataSource; } @Bean(name = "masterTransactionManager") @Primary public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() { return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource()); } @Bean(name = "masterSqlSessionFactory") @Primary public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(masterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); }} |
第二個數據源SecondDataSourceConfig的配置如下:
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@Configuration// 掃描 Mapper 接口并容器管理@MapperScan(basePackages = ClusterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "clusterSqlSessionFactory")public class ClusterDataSourceConfig { // 精確到 cluster 目錄，以便跟其他數據源隔離 static final String PACKAGE = "org.spring.springboot.dao.cluster"; static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/cluster/*.xml"; @Value("${cluster.datasource.url}") private String url; @Value("${cluster.datasource.username}") private String user; @Value("${cluster.datasource.password}") private String password; @Value("${cluster.datasource.driverClassName}") private String driverClass; @Bean(name = "clusterDataSource") public DataSource clusterDataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setDriverClassName(driverClass); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(user); dataSource.setPassword(password); return dataSource; } @Bean(name = "clusterTransactionManager") public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() { return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource()); } @Bean(name = "clusterSqlSessionFactory") public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("clusterDataSource") DataSource clusterDataSource) throws Exception { final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean(); sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource); sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver() .getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION)); return sessionFactory.getObject(); }} |
到此，不同的數據源配置就已經完成，剩下的只需要將將Mybatis的xml文件和DAO層的接口寫好，并在Service層注入，直接使用就行。
Service層的代碼：
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@Servicepublic class UserAndCityServiceImpl implements UserAndCityService{ @Autowired private UserDao userDao; @Autowired private CityDao cityDao; @Override public UserVo getUser(String userName) { UserVo userVo = userDao.selectByUserName(userName); CityVo cityVo = cityDao.selectByCityName("北京市"); userVo.setDescription(cityVo.getCityName()); return userVo; }} |
Mybatis的xml文件UserDao.xml和CityDao.xml的內容，就不一一展示了。
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