结合jdbcTemplate动态注入数据源的示例分析

发布时间:2021-09-18 14:35:55 作者:柒染
来源:亿速云 阅读:178

这篇文章给大家介绍结合jdbcTemplate动态注入数据源的示例分析,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。

结合jdbcTemplate动态注入数据源

maven配置

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
</dependency>

数据库设计

CREATE TABLE `data_source` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `source_name` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '数据源名称',
  `source_code` varchar(12) DEFAULT NULL COMMENT '数据源编码',
  `source_type` tinyint(2) DEFAULT NULL COMMENT '数据源类型(1 mysql)',
  `url` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'URL',
  `user_name` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
  `password` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
  `state` tinyint(2) NOT NULL COMMENT '状态(0停用 1启用)',
  `create_by` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_by` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '修改人',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='数据源';

LocalCacheUtil

public class LocalCacheUtil {


    private static ConcurrentMap<String, DruidDataSource> cacheRepository = new ConcurrentHashMap<String, DruidDataSource>();

    /**
     * set cache
     *
     * @param key
     * @param dataSource
     * @return
     */
    public static boolean set(String key, DruidDataSource dataSource){
        // set new cache
        if (key==null || key.trim().length()==0) {
            return false;
        }
        cacheRepository.put(key, dataSource);
        return true;
    }

    /**
     * get cache
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public static DruidDataSource get(String key){
        if (key==null || key.trim().length()==0) {
            return null;
        }
        DruidDataSource localCacheData = cacheRepository.get(key);
        if (localCacheData!=null) {
            return localCacheData;
        } else {
            return null;
        }
    }

}

JobDataSourceDO

@Data
@TableName("data_source")
public class JobDataSourceDO implements Serializable {
	private static final long serialVersionUID = 1L;

	/**
	 * 
	 */
	@TableId(value = "ID", type = IdType.AUTO)
	private Long id;
	/**
	 * 数据源名称
	 */
	private String sourceName;
	/**
	 * 数据源编码
	 */
	private String sourceCode;
	/**
	 * 数据源类型(1 mysql 2 mongoDB)
	 */
	private Integer sourceType;
	/**
	 * URL
	 */
	private String url;
	/**
	 * 用户名
	 */
	private String userName;
	/**
	 * 密码
	 */
	private String password;
	/**
	 * 状态(0停用 1启用)
	 */
	private Integer state;
	/**
	 * 创建人
	 */
	private String createBy;
	/**
	 * 创建时间
	 */
	private Date createTime;
	/**
	 * 修改人
	 */
	private String updateBy;
	/**
	 * 修改时间
	 */
	private Date updateTime;

}

BaseQueryTool

public class BaseQueryTool {

    protected static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BaseQueryTool.class);
    private static ConcurrentMap<String, JdbcTemplate> cacheJdbcTemplate = new ConcurrentHashMap<String, JdbcTemplate>();

    private DruidDataSource druidDataSource;
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    /**
     * @param jobDatasource
     */
    BaseQueryTool(JobDataSourceDO jobDatasource) {
        logger.info("获取数据源-------------------{}", JSON.toJSONString(jobDatasource));
        try{
            if (LocalCacheUtil.get(jobDatasource.getSourceName()) == null) {
                druidDataSource = getDataSource(jobDatasource);
                LocalCacheUtil.set(jobDatasource.getSourceName(),druidDataSource);
            } else {
                druidDataSource = LocalCacheUtil.get(jobDatasource.getSourceName());
            }
            if (BaseQueryTool.cacheJdbcTemplate.get(jobDatasource.getSourceName()) == null) {
                JdbcTemplate  jdbcTemplate = new JdbcTemplate();
                jdbcTemplate.setDataSource(druidDataSource);
                BaseQueryTool.cacheJdbcTemplate.put(jobDatasource.getSourceName(),jdbcTemplate);
                this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
            } else {
                this.jdbcTemplate = BaseQueryTool.cacheJdbcTemplate.get(jobDatasource.getSourceName());
            }
            logger.info("开始获取数据源连接数-------------------,{},{}",druidDataSource.getInitialSize(),druidDataSource.getActiveCount());

        }catch (Throwable e){
            logger.error("获取数据源-------------------{}",JSON.toJSONString(e));
        }
        logger.info("获取数据源-------------------");
    }

    private DruidDataSource  getDataSource(JobDataSourceDO jobDatasource){
        DruidDataSource  dataSource = new DruidDataSource ();
        dataSource.setUsername(jobDatasource.getUserName());
        dataSource.setPassword(jobDatasource.getPassword());
        dataSource.setUrl(jobDatasource.getUrl());
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        dataSource.setInitialSize(5);
        dataSource.setMinIdle(5);
        dataSource.setMaxActive(50);
        dataSource.setMaxWait(60000);
        dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000);
        dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(30000);
        dataSource.setValidationQuery("SELECT 1 FROM DUAL");
        dataSource.setTestWhileIdle(true);
        dataSource.setTestOnBorrow(false);
        dataSource.setTestOnReturn(false);
        dataSource.setPoolPreparedStatements(true);
        return dataSource;
    }


    public JSONArray getArrByQuerySql(String querySql) {
        return jdbcTemplate.query(querySql,new ResultSetExtractor<JSONArray>() {
            @Override
            public JSONArray extractData(ResultSet resultSet) throws SQLException, DataAccessException {
                ResultSetMetaData rsd = resultSet.getMetaData();
                int clength = rsd.getColumnCount();
                JSONArray ja = new JSONArray();
                String columnName;
                try {
                    while (resultSet.next()) {
                        JSONObject jo = new JSONObject();
                        for (int i = 0; i < clength; i++) {
                            columnName = rsd.getColumnLabel(i + 1);
                            jo.put(columnName, resultSet.getObject(i + 1));
                        }
                        ja.add(jo);
                    }
                } catch (Exception e) {

                }
                return ja;
            }
        });
    }

}

使用

 JobDataSourceDO dataSourceDO = new JobDataSourceDO();
            dataSourceDO.setPassword(queryJobDefinitionByJobcode.getPassword());
            dataSourceDO.setUserName(queryJobDefinitionByJobcode.getUserName());
            dataSourceDO.setUrl(queryJobDefinitionByJobcode.getUrl());
            dataSourceDO.setSourceType(queryJobDefinitionByJobcode.getSourceType());
            dataSourceDO.setSourceName(queryJobDefinitionByJobcode.getSourceName());
JSONArray array = baseQueryTool.getArrByQuerySql(respBO.getRunSql());

关于结合jdbcTemplate动态注入数据源的示例分析就分享到这里了,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。

推荐阅读:
  1. spring mvc配置 + dbcp数据源+jdbcTemplate
  2. XML注入的示例分析

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

jdbctemplate

上一篇:MySql中添加用户、新建数据库、用户授权、删除用户以及修改密码的方法

下一篇:MySQL中Order By索引的优化

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》