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在现代分布式系统中，数据库的扩展性和灵活性是至关重要的。随着业务的发展，单一的数据库往往无法满足高并发、大数据量的需求。因此，动态数据源和分库分表技术应运而生。Sharding JDBC 是一个轻量级的 Java 框架，提供了对数据库分库分表的支持。本文将详细介绍如何将动态数据源与 Sharding JDBC 整合，以实现更灵活、高效的数据库访问。
动态数据源是指在应用程序运行时，能够根据需要动态切换数据源的技术。这种技术通常用于多租户系统、读写分离、分库分表等场景。通过动态数据源，应用程序可以在不同的数据库实例之间进行切换，从而实现负载均衡、故障转移等功能。
动态数据源的实现方式主要有以下几种：
AbstractRoutingDataSource 类，可以通过继承该类来实现动态数据源的切换。Sharding JDBC 是 Apache ShardingSphere 的一个子项目，是一个轻量级的 Java 框架，提供了对数据库分库分表的支持。它可以在不修改业务代码的情况下，实现对数据库的水平拆分、读写分离等功能。
在实际应用中，动态数据源和 Sharding JDBC 往往是相辅相成的。动态数据源可以实现数据源的动态切换，而 Sharding JDBC 则可以实现数据的水平拆分和读写分离。通过将两者整合，可以实现更灵活、高效的数据库访问。
在开始整合之前，需要准备以下环境：
首先，创建一个 Spring Boot 项目，项目结构如下：
src
├── main
│ ├── java
│ │ └── com
│ │ └── example
│ │ ├── config
│ │ │ ├── DataSourceConfig.java
│ │ │ └── ShardingConfig.java
│ │ ├── datasource
│ │ │ └── DynamicDataSource.java
│ │ ├── entity
│ │ │ └── User.java
│ │ ├── mapper
│ │ │ └── UserMapper.java
│ │ ├── service
│ │ │ └── UserService.java
│ │ └── Application.java
│ └── resources
│ ├── application.yml
│ └── mapper
│ └── UserMapper.xml
└── test
└── java
└── com
└── example
└── ApplicationTests.java
首先，配置动态数据源。在 DataSourceConfig.java 中，定义多个数据源，并通过 AbstractRoutingDataSource 实现动态切换。
@Configuration
public class DataSourceConfig {
@Bean(name = "masterDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
public DataSource masterDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean(name = "slaveDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
public DataSource slaveDataSource() {
return DataSourceBuilder.create().build();
}
@Bean(name = "dynamicDataSource")
public DataSource dynamicDataSource(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource,
@Qualifier("slaveDataSource") DataSource slaveDataSource) {
Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>();
targetDataSources.put("master", masterDataSource);
targetDataSources.put("slave", slaveDataSource);
DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource);
dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);
return dynamicDataSource;
}
}
在 DynamicDataSource.java 中，继承 AbstractRoutingDataSource 并实现 determineCurrentLookupKey 方法。
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<>();
public static void setDataSourceKey(String key) {
contextHolder.set(key);
}
public static void clearDataSourceKey() {
contextHolder.remove();
}
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
return contextHolder.get();
}
}
接下来，配置 Sharding JDBC。在 ShardingConfig.java 中，定义分库分表规则。
@Configuration
public class ShardingConfig {
@Bean
public DataSource shardingDataSource(@Qualifier("dynamicDataSource") DataSource dynamicDataSource) throws SQLException {
// 定义分库分表规则
ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getUserTableRuleConfiguration());
// 创建 ShardingDataSource
return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(Collections.singletonMap("ds0", dynamicDataSource), shardingRuleConfig, new Properties());
}
private TableRuleConfiguration getUserTableRuleConfiguration() {
TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration("user", "ds0.user_${0..1}");
result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("id", "ds0"));
result.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("id", "user_${id % 2}"));
return result;
}
}
在 application.yml 中，配置数据源和 Sharding JDBC 的相关属性。
spring:
datasource:
master:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/master_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
username: root
password: root
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
slave:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/slave_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
username: root
password: root
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
sharding:
jdbc:
datasource:
names: ds0
ds0:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/master_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
username: root
password: root
在 UserService.java 中，实现业务逻辑，并通过注解动态切换数据源。
@Service
public class UserService {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@DataSource("master")
public void addUser(User user) {
userMapper.insert(user);
}
@DataSource("slave")
public User getUserById(Long id) {
return userMapper.selectById(id);
}
}
在 DataSource.java 中，定义自定义注解 @DataSource。
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface DataSource {
String value() default "master";
}
在 DataSourceAspect.java 中，通过 AOP 切面编程实现数据源的动态切换。
@Aspect
@Component
public class DataSourceAspect {
@Before("@annotation(dataSource)")
public void before(JoinPoint joinPoint, DataSource dataSource) {
DynamicDataSource.setDataSourceKey(dataSource.value());
}
@After("@annotation(dataSource)")
public void after(JoinPoint joinPoint, DataSource dataSource) {
DynamicDataSource.clearDataSourceKey();
}
}
最后，编写测试类 ApplicationTests.java，测试动态数据源与 Sharding JDBC 的整合效果。
@SpringBootTest
class ApplicationTests {
@Autowired
private UserService userService;
@Test
void testAddUser() {
User user = new User();
user.setId(1L);
user.setName("test");
userService.addUser(user);
}
@Test
void testGetUserById() {
User user = userService.getUserById(1L);
System.out.println(user);
}
}
通过本文的介绍，我们详细讲解了如何将动态数据源与 Sharding JDBC 整合。通过动态数据源，我们可以实现数据源的动态切换，而通过 Sharding JDBC，我们可以实现数据的水平拆分和读写分离。两者的结合，可以大大提高系统的灵活性、扩展性和高可用性。希望本文对你在实际项目中的应用有所帮助。
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