一、为什么要研究Spring动态多数据源
期初，最开始的原因是：想将答题服务中发送主观题答题数据给批改中间件这块抽象出来， 但这块主要使用的是 mq 消息的方式发送到批改中间件，所以，最后决定将mq进行抽象，抽象后的结果是：语文，英语，通用任务都能个性化的配置mq，且可以扩展到任何使用mq的业务场景上。终端需要做的就是增加mq配置，自定义消费者业务逻辑方法，调用 send 方法即可。
这样做的好处是：原本在每个使用到mq的项目里都要写一遍mq生产者，mq消费者，发送mq数据，监听mq消费等动作，且如果一个项目里有多个mq配置，要写多遍这样的配置。抽象后，只需要配置文件中进行配置，然后自定义个性化的业务逻辑消费者，就可以进行mq发送了。
这样一个可动态配置的mq，要求还是挺多的，如何动态配置? 如何能够在服务器启动的时候就启动n个mq的生产者和消费者？ 发送数据的时候, 怎么找到正确的mq发送呢？
其实, 我一直相信, 我遇到的问题, 肯定有大神已经遇到过, 并且已经有了成熟的解决方案了. 于是, 开始搜索行业内的解决方案, 找了很久也没找到，最后在同事的提示下，发现 Spring 动态配置多数据源的思想和我想实现的动态配置多MQ的思想类似。于是，我开始花时间研究Spring动态多数据源的源码。
二、Spring动态多数据源框架梳理
2.1 框架结构
Spring动态多数据源是一个我们在项目中常用到的组件，尤其是做项目重构，有多种数据库，不同的请求可能会调用不同的数据源。这时，就需要动态调用指定的数据源。我们来看看Spring动态多数据源的整体框架
上图中虚线框部分是Spring动态多数据源的几个组成部分
- ds处理器
- aop 切面
- 创建数据源
- 动态数据源提供者
- 动态连接数据库
除此之外，还可以看到如下信息：
- Spring动态多数据源是通过动态配置配置文件的方式来指定多数据源的。
- Spring动态多数据源支持四种类型的数据：base数据源，jndi数据源，druid数据源，hikari数据源。
- 多种触发机制：通过header配置ds，通过session配置ds，通过spel配置ds，其中ds是datasource的简称。
- 支持数据源嵌套：一个请求过来，这个请求可能会访问多个数据源，也就是方法嵌套的时候调用多数据源，也是支持的。
2.2 源码结构
Spring动态多数据源的几个组成部分，在代码源码结构中完美的体现出来。
上图是Spring动态多数据源的源码项目结构，我们主要列一下主要的结构
----annotation：定义了DS主机
----aop：定义了一个前置通知，切面类
----creator：动态多数据源的创建器
----exception：异常处理
----matcher：匹配器
----processor：ds处理器
----provider：数据员提供者
----spring：spring动态多数据源启动配置相关类
----toolkit：工具包
----AbstractRoutingDataSource：动态路由数据源抽象类
----DynamicRoutingDataSource：动态路由数据源实现类
2.3 整体项目结构图
下图是Spring 多态 多数据源的代码项目结构图。
这个图内容比较多，所以字比较小，大概看出一共有6个部分就可以了。后面会就每一个部分详细说明。
三、项目源码分析
3.1 引入Spring依赖jar包.
Spring动态多数据源，我们在使用的时候，直接引入jar，然后配置数据源就可以使用了。配置jar包如下
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId>
<version>.1.1</version>
</dependency>
然后是在yml配置文件中增加配置
# master
spring.datasource.dynamic.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.dynamic.datasource.master.url=jdbc:mysql://localhost:/test?useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.dynamic.datasource.master.username=root
spring.datasource.dynamic.datasource.master.password=
# slave
spring.datasource.dynamic.datasource.slave.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.dynamic.datasource.slave.url=jdbc:mysql://localhost:/test1?useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.dynamic.datasource.slave.username=root
spring.datasource.dynamic.datasource.slave.password=
在测试的时候， 使用了两个不同的数据库， 一个是test，一个是test1
3.2 Spring 源码分析的入口
为什么引入 jar 就能在项目里使用了呢？因为在jar包里配置了META-INF/spring.factories
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=
com.baomidou.dynamic.datasource.spring.boot.autoconfigure.DynamicDataSourceAutoConfiguration
在这个文件里，指定了spring动态加载的时候要自动扫描的文件DynamicDataSourceAutoConfiguration，这个文件就是 源码 项目的入口了。这里定义了项目启动自动装备DynamicDataSourceAutoConfiguration文件。
接下来，我们就来看看DynamicDataSourceAutoConfiguration文件。
3.3、Spring配置文件入口。
下图是DynamicDataSourceAutoConfiguration文件的主要内容。
Spring配置文件主要的作用是在系统加载的时候，就加载相关的 Bean 。这里项目初始化的时候都加载了哪些bean呢？
- 动态数据源属性类DynamicDataSourceProperties
- 数据源处理器DsProcessor，采用责任链设计模式3种方法加载ds
- 动态数据源注解类DynamicDataSourceAnnotationAdvisor，包括前置通知，切面类，切点的加载
- 数据源创建器DataSourceCreator，这个方法是在另一个类被加载的DynamicDataSourceCreatorAutoConfiguration。也是自动配置bean类。可以选择4种类型的数据源进行创建。
- 数据源提供者Provider，这是动态初始化数据源，读取yml配置文件，在配置文件中可配置1个或多个数据源。
接下来看一下源代码
1. DynamicDataSourceAutoConfiguration动态数据源配置文件
@Slfj
@ Configuration
@AllArgsConstructor
@EnableConfigurationProperties(DynamicDataSourceProperties.class)
@AutoConfigureBefore(DataSourceAutoConfiguration.class)
@Import(value = {DruidDynamicDataSourceConfiguration.class, DynamicDataSourceCreatorAutoConfiguration.class})
@ConditionalOnProperty(prefix = DynamicDataSourceProperties.PREFIX, name = "enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = true)
public class DynamicDataSourceAutoConfiguration {
private final DynamicDataSourceProperties properties;
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public DynamicDataSourceProvider dynamicDataSourceProvider() {
Map<String, DataSourceProperty> datasourceMap = properties.getDatasource();
return new YmlDynamicDataSourceProvider(datasourceMap);
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public DataSource dataSource(DynamicDataSourceProvider dynamicDataSourceProvider) {
DynamicRoutingDataSource dataSource = new DynamicRoutingDataSource();
dataSource.setPrimary(properties.getPrimary());
dataSource.setStrict(properties.getStrict());
dataSource.setStrategy(properties.getStrategy());
dataSource.setProvider(dynamicDataSourceProvider);
dataSource.setPspy(properties.getP6spy());
dataSource.setSeata(properties.getSeata());
return dataSource;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public DynamicDataSourceAnnotationAdvisor dynamicDatasourceAnnotationAdvisor(DsProcessor dsProcessor) {
DynamicDataSourceAnnotationInterceptor interceptor = new DynamicDataSourceAnnotationInterceptor();
interceptor.setDsProcessor(dsProcessor);
DynamicDataSourceAnnotationAdvisor advisor = new DynamicDataSourceAnnotationAdvisor(interceptor);
advisor.setOrder(properties.getOrder());
return advisor;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public DsProcessor dsProcessor() {
DsHeaderProcessor headerProcessor = new DsHeaderProcessor();
DsSessionProcessor sessionProcessor = new DsSessionProcessor();
DsSpelExpressionProcessor spelExpressionProcessor = new DsSpelExpressionProcessor();
headerProcessor.setNextProcessor(sessionProcessor);
sessionProcessor.setNextProcessor(spelExpressionProcessor);
return headerProcessor;
}
@Bean
@ConditionalOnBean(DynamicDataSourceConfigure.class)
public DynamicDataSourceAdvisor dynamicAdvisor(DynamicDataSourceConfigure dynamicDataSourceConfigure, DsProcessor dsProcessor) {
DynamicDataSourceAdvisor advisor = new DynamicDataSourceAdvisor(dynamicDataSourceConfigure.getMatchers());
advisor.setDsProcessor(dsProcessor);
advisor.setOrder(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE);
return advisor;
}
}
看到这段代码，我们就比较熟悉了，这就是通过注解的方式，在项目启动的时候，自动注入bean。我们来详细看一下，他都注入了哪些内容。
- 动态多数据源预置处理器dsProcess，ds就是datasource的简称。这里主要采用的是责任链设计模式，获取ds。
- 动态多数据源注解通知dynamicDatasourceAnnotationAdvisor，这是一个aop前置通知，当一个请求发生的时候，会触发前置通知，用来确定到底使用哪一个mq消息队列
- 动态多数据源提供者dynamicDataSourceProvider，我们是动态配置多个数据源，那么就有一个解析配置的过程，解析配置就是在这里完成的，解析出多个数据源，然后分别调用数据源创建者去创建数据源。Spring动态多数据源支持数据源的嵌套。
- 动态路由到数据源DynamicRoutingDataSource，当请求过来的时候，也找到对应的数据源了，要建立数据库连接，数据库连接的操作就是在这里完成的。
我们发现在这里就有四个bean的初始化，并没有bean的create创建过程，bean的创建过程是在另一个配置类（DynamicDataSourceCreatorAutoConfiguration）中完成的。
@Slfj
@Configuration
@AllArgsConstructor
@EnableConfigurationProperties(DynamicDataSourceProperties.class)
public class DynamicDataSourceCreatorAutoConfiguration {
private final DynamicDataSourceProperties properties;
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public DataSourceCreator dataSourceCreator() {
DataSourceCreator dataSourceCreator = new DataSourceCreator();
dataSourceCreator.setBasicDataSourceCreator(basicDataSourceCreator());
dataSourceCreator.setJndiDataSourceCreator(jndiDataSourceCreator());
dataSourceCreator.setDruidDataSourceCreator(druidDataSourceCreator());
dataSourceCreator.setHikariDataSourceCreator(hikariDataSourceCreator());
dataSourceCreator.setGlobalPublicKey(properties.getPublicKey());
return dataSourceCreator;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public BasicDataSourceCreator basicDataSourceCreator() {
return new BasicDataSourceCreator();
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public JndiDataSourceCreator jndiDataSourceCreator() {
return new JndiDataSourceCreator();
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public DruidDataSourceCreator druidDataSourceCreator() {
return new DruidDataSourceCreator(properties.getDruid());
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public HikariDataSourceCreator hikariDataSourceCreator() {
return new HikariDataSourceCreator(properties.getHikari());
}
}
大概是因为考虑到数据的种类比较多，所以将其单独放到了一个配置里面。从上面的源码可以看出，有四种类型的数据源配置。分别是：basic、jndi、druid、hikari。这四种数据源通过组合设计模式被set到DataSourceCreator中。
接下来，分别来看每一个模块都做了哪些事情。
四、通过责任链设计模式获取数据源名称
Spring动态多数据源， 获取数据源名称的方式有3种，这3中方式采用的是责任链方式连续获取的。首先在header中获取，header中没有，去session中获取， session中也没有， 通过spel获取。
上图是DSProcessor处理器的类图。 一个接口量， 三个具体实现类，主要来看一下接口类实现
1. DsProcessor 抽象类
package com.baomidou.dynamic.datasource.processor;
import org.aopalliance.intercept.MethodInvocation;
public abstract class DsProcessor {
private DsProcessor nextProcessor;
public void setNextProcessor(DsProcessor dsProcessor) {
this.nextProcessor = dsProcessor;
}
/**
* 抽象匹配条件 匹配才会走当前执行器否则走下一级执行器
*
* @param key DS注解里的内容
* @return 是否匹配
*/ public abstract boolean matches(String key);
/**
* 决定数据源
* <pre>
* 调用底层doDetermineDatasource，
* 如果返回的是null则继续执行下一个，否则直接返回
* </pre>
*
* @param invocation 方法执行信息
* @param key DS注解里的内容
* @return 数据源名称
*/ public String determineDatasource(MethodInvocation invocation, String key) {
if (matches(key)) {
String datasource = doDetermineDatasource(invocation, key);
if (datasource == null && nextProcessor != null) {
return nextProcessor.determineDatasource(invocation, key);
}
return datasource;
}
if (nextProcessor != null) {
return nextProcessor.determineDatasource(invocation, key);
}
return null;
}
/**
* 抽象最终决定数据源
*
* @param invocation 方法执行信息
* @param key DS注解里的内容
* @return 数据源名称
*/ public abstract String doDetermineDatasource(MethodInvocation invocation, String key);
}
这里定义了DsProcessor nextProcessor属性， 下一个处理器。 判断是否获取到了datasource， 如果获取到了则直接返回， 没有获取到，则调用下一个处理器。这个逻辑就是处理器的主逻辑，在determineDatasource(MethodInvocation invocation, String key)方法中实现。
接下来，每一个子类都会自定义实现doDetermineDatasource获取目标数据源的方法。不同的实现类获取数据源的方式是不同的。
下面看看具体实现类的主逻辑代码
2.DsHeaderProcessor: 从请求的header中获取ds数据源名称。
public class DsHeaderProcessor extends DsProcessor {
/**
* header prefix
*/ private static final String HEADER_PREFIX = "#header";
@Override
public boolean matches(String key) {
return key.startsWith(HEADER_PREFIX);
}
@Override
public String doDetermineDatasource(MethodInvocation invocation, String key) {
HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
return request.getHeader(key.substring());
}
}
3.DsSessionProcessor: 从session中获取数据源d名称
public class DsSessionProcessor extends DsProcessor {
/**
* session开头
*/ private static final String SESSION_PREFIX = "#session";
@Override
public boolean matches(String key) {
return key.startsWith(SESSION_PREFIX);
}
@Override
public String doDetermineDatasource(MethodInvocation invocation, String key) {
HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
return request.getSession().getAttribute(key.substring()).toString();
}
}
4. DsSpelExpressionProcessor: 通过spel表达式获取ds数据源名称
public class DsSpelExpressionProcessor extends DsProcessor {
/**
* 参数发现器
*/ private static final ParameterNameDiscoverer NAME_DISCOVERER = new DefaultParameterNameDiscoverer();
/**
* Express语法解析器
*/ private static final ExpressionParser PARSER = new SpelExpressionParser();
/**
* 解析上下文的模板
* 对于默认不设置的情况下,从参数中取值的方式 #param
* 设置指定模板 ParserContext.TEMPLATE_EXPRESSION 后的取值方式: #{#param}
* issues:
*/ private ParserContext parserContext = new ParserContext() {
@Override
public boolean isTemplate() {
return false;
}
@Override
public String getExpressionPrefix() {
return null;
}
@Override
public String getExpressionSuffix() {
return null;
}
};
@Override
public boolean matches(String key) {
return true;
}
@Override
public String doDetermineDatasource(MethodInvocation invocation, String key) {
Method method = invocation.getMethod();
Object[] arguments = invocation.getArguments();
EvaluationContext context = new MethodBasedEvaluationContext(null, method, arguments, NAME_DISCOVERER);
final Object value = PARSER.parseExpression(key, parserContext).getValue(context);
return value == null ? null : value.toString();
}
public void setParserContext(ParserContext parserContext) {
this.parserContext = parserContext;
}
}
他们三个的层级关系是在哪里定义的呢?在DynamicDataSourceAutoConfiguration.java配置文件中
5. DynamicDataSourceAutoConfiguration.java配置文件
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public DsProcessor dsProcessor() {
DsHeaderProcessor headerProcessor = new DsHeaderProcessor();
DsSessionProcessor sessionProcessor = new DsSessionProcessor();
DsSpelExpressionProcessor spelExpressionProcessor = new DsSpelExpressionProcessor();
headerProcessor.setNextProcessor(sessionProcessor);
sessionProcessor.setNextProcessor(spelExpressionProcessor);
return headerProcessor;
}
第一层是headerProcessor，第二层是sessionProcessor， 第三层是spelExpressionProcessor。层级调用，最后获得ds。
以上就是对数据源处理器模块的的分析，那么最终在哪里被调用呢？来看下一个模块。
五、动态数据源注解通知模块
这一块对应的源代码结构如下：
这个模块里主要有三部分：
- 切面类：DynamicDataSourceAdvisor，DynamicDataSourceAnnotationAdvisor
- 切点类：DynamicAspectJExpressionPointcut，DynamicJdkRegexpMethodPointcut
- 前置通知类：DynamicDataSourceAnnotationInterceptor
他们之间的关系如下。这里主要是aop方面的知识体系。具体项目结构图如下：
因为在项目中使用最多的情况是通过注解的方式来解析，所以，我们重点看一下两个文件
1.DynamicDataSourceAnnotationInterceptor:自定义的前置通知类
public class DynamicDataSourceAnnotationInterceptor implements MethodInterceptor {
/**
* The identification of SPEL.
*/ private static final String DYNAMIC_PREFIX = "#";
private static final DataSourceClassResolver RESOLVER = new DataSourceClassResolver();
@Setter
private DsProcessor dsProcessor;
@Override
public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
try {
DynamicDataSourceContextHolder.push(determineDatasource(invocation));
return invocation.proceed();
} finally {
DynamicDataSourceContextHolder.poll();
}
}
private String determineDatasource(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
Method method = invocation.getMethod();
DS ds = method.isAnnotationPresent(DS.class) ? method.getAnnotation(DS.class)
: AnnotationUtils.findAnnotation(RESOLVER.targetClass(invocation), DS.class);
String key = ds.value();
return (!key.isEmpty() && key.startsWith(DYNAMIC_PREFIX)) ? dsProcessor.determineDatasource(invocation, key) : key;
}
}
这里入参中有一个是DsProcessor，也就是ds处理器。在determineDatasource中看看DS的value值是否包含#，如果包含就经过dsProcessor处理后获得key，如果不包含#则直接返回注解的value值。
2.DynamicDataSourceAnnotationAdvisor 切面类
public class DynamicDataSourceAnnotationAdvisor extends AbstractPointcutAdvisor implements
BeanFactoryAware {
private Advice advice;
private Pointcut pointcut;
public DynamicDataSourceAnnotationAdvisor(@NonNull DynamicDataSourceAnnotationInterceptor dynamicDataSourceAnnotationInterceptor) {
this.advice = dynamicDataSourceAnnotationInterceptor;
this.pointcut = buildPointcut();
}
@Override
public Pointcut getPointcut() {
return this.pointcut;
}
@Override
public Advice getAdvice() {
return this.advice;
}
@Override
public void setBeanFactory(BeanFactory beanFactory) throws BeansException {
if (this.advice instanceof BeanFactoryAware) {
((BeanFactoryAware) this.advice).setBeanFactory(beanFactory);
}
}
private Pointcut buildPointcut() {
Pointcut cpc = new AnnotationMatchingPointcut(DS.class, true);
Pointcut mpc = AnnotationMatchingPointcut.forMethodAnnotation(DS.class);
return new ComposablePointcut(cpc).union(mpc);
}
}
在切面类的构造函数中设置了前置通知和切点。这个类在项目启动的时候就会被加载。所有带有DS注解的方法都会被扫描，在方法被调用的时候触发前置通知。
六、数据源创建器
这是最底层的操作了，创建数据源。至于到底创建哪种类型的数据源，是由上层配置决定的，在这里，定义了4中类型的数据源。 并通过组合的方式，用到那个数据源，就动态的创建哪个数据源。
下面来看这个模块的源代码结构：
这里面定义了一个数据源组合类和四种类型的数据源。我们来看看他们之间的关系
四个基本的数据源类，最后通过DataSourceCreator类组合创建数据源，这里面使用了简单工厂模式创建类。下面来一个一个看看
1.BasicDataSourceCreator:基础数据源创建器
package com.baomidou.dynamic.datasource.creator;
import com.baomidou.dynamic.datasource.exception.ErrorCreateDataSourceException;
import com.baomidou.dynamic.datasource.spring.boot.autoconfigure.DataSourceProperty;
import lombok.Data;
import lombok.extern.slfj.Slf4j;
import javax.sql.DataSource;
import java.lang.reflect.Method;
/**
* 基础数据源创建器
*
* @author TaoYu
* @since/1/21
*/@Data
@Slfj
public class BasicDataSourceCreator {
private static Method createMethod;
private static Method typeMethod;
private static Method urlMethod;
private static Method usernameMethod;
private static Method passwordMethod;
private static Method driverClassNameMethod;
private static Method buildMethod;
static {
//to support springboot.5 and 2.x
Class<?> builderClass = null;
try {
builderClass = Class.forName("org.springframework.boot.jdbc.DataSourceBuilder");
} catch (Exception ignored) {
}
if (builderClass == null) {
try {
builderClass = Class.forName("org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceBuilder");
} catch (Exception e) {
log.warn("not in springBoot ENV,could not create BasicDataSourceCreator");
}
}
if (builderClass != null) {
try {
createMethod = builderClass.getDeclaredMethod("create");
typeMethod = builderClass.getDeclaredMethod("type", Class.class);
urlMethod = builderClass.getDeclaredMethod("url", String.class);
usernameMethod = builderClass.getDeclaredMethod("username", String.class);
passwordMethod = builderClass.getDeclaredMethod("password", String.class);
driverClassNameMethod = builderClass.getDeclaredMethod("driverClassName", String.class);
buildMethod = builderClass.getDeclaredMethod("build");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
/**
* 创建基础数据源
*
* @param dataSourceProperty 数据源参数
* @return 数据源
*/ public DataSource createDataSource(DataSourceProperty dataSourceProperty) {
try {
Object o = createMethod.invoke(null);
Object o = typeMethod.invoke(o1, dataSourceProperty.getType());
Object o = urlMethod.invoke(o2, dataSourceProperty.getUrl());
Object o = usernameMethod.invoke(o3, dataSourceProperty.getUsername());
Object o = passwordMethod.invoke(o4, dataSourceProperty.getPassword());
Object o = driverClassNameMethod.invoke(o5, dataSourceProperty.getDriverClassName());
return (DataSource) buildMethod.invoke(o);
} catch (Exception e) {
throw new ErrorCreateDataSourceException(
"dynamic-datasource create basic database named " + dataSourceProperty.getPoolName() + " error");
}
}
}
这里就有两块，一个是类初始化的时候初始化成员变量， 另一个是创建数据源。当被调用createDataSource的时候执行创建数据源，使用的反射机制创建数据源。
2.JndiDataSourceCreator 使用jndi的方式创建数据源
public class JndiDataSourceCreator {
private static final JndiDataSourceLookup LOOKUP = new JndiDataSourceLookup();
/**
* 创建基础数据源
*
* @param name 数据源参数
* @return 数据源
*/ public DataSource createDataSource(String name) {
return LOOKUP.getDataSource(name);
}
}
这里通过name查找的方式过去datasource
3.DruidDataSourceCreator: 创建druid类型的数据源
public class DruidDataSourceCreator {
private DruidConfig druidConfig;
@Autowired(required = false)
private ApplicationContext applicationContext;
public DruidDataSourceCreator(DruidConfig druidConfig) {
this.druidConfig = druidConfig;
}
public DataSource createDataSource(DataSourceProperty dataSourceProperty) {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUsername(dataSourceProperty.getUsername());
dataSource.setPassword(dataSourceProperty.getPassword());
dataSource.setUrl(dataSourceProperty.getUrl());
dataSource.setDriverClassName(dataSourceProperty.getDriverClassName());
dataSource.setName(dataSourceProperty.getPoolName());
DruidConfig config = dataSourceProperty.getDruid();
Properties properties = config.toProperties(druidConfig);
String filters = properties.getProperty("druid.filters");
List<Filter> proxyFilters = new ArrayList<>();
if (!StringUtils.isEmpty(filters) && filters.contains("stat")) {
StatFilter statFilter = new StatFilter();
statFilter.configFromProperties(properties);
proxyFilters.add(statFilter);
}
if (!StringUtils.isEmpty(filters) && filters.contains("wall")) {
WallConfig wallConfig = DruidWallConfigUtil.toWallConfig(dataSourceProperty.getDruid().getWall(), druidConfig.getWall());
WallFilter wallFilter = new WallFilter();
wallFilter.setConfig(wallConfig);
proxyFilters.add(wallFilter);
}
if (!StringUtils.isEmpty(filters) && filters.contains("slfj")) {
SlfjLogFilter slf4jLogFilter = new Slf4jLogFilter();
// 由于properties上面被用了，LogFilter不能使用configFromProperties方法，这里只能一个个set了。
DruidSlfjConfig slf4jConfig = druidConfig.getSlf4j();
slfjLogFilter.setStatementLogEnabled(slf4jConfig.getEnable());
slfjLogFilter.setStatementExecutableSqlLogEnable(slf4jConfig.getStatementExecutableSqlLogEnable());
proxyFilters.add(slfjLogFilter);
}
if (this.applicationContext != null) {
for (String filterId : druidConfig.getProxyFilters()) {
proxyFilters.add(this.applicationContext.getBean(filterId, Filter.class));
}
}
dataSource.setProxyFilters(proxyFilters);
dataSource.configFromPropety(properties);
//连接参数单独设置
dataSource.setConnectProperties(config.getConnectionProperties());
//设置druid内置properties不支持的的参数
Boolean testOnReturn = config.getTestOnReturn() == null ? druidConfig.getTestOnReturn() : config.getTestOnReturn();
if (testOnReturn != null && testOnReturn.equals(true)) {
dataSource.setTestOnReturn(true);
}
Integer validationQueryTimeout =
config.getValidationQueryTimeout() == null ? druidConfig.getValidationQueryTimeout() : config.getValidationQueryTimeout();
if (validationQueryTimeout != null && !validationQueryTimeout.equals(-)) {
dataSource.setValidationQueryTimeout(validationQueryTimeout);
}
Boolean sharePreparedStatements =
config.getSharePreparedStatements() == null ? druidConfig.getSharePreparedStatements() : config.getSharePreparedStatements();
if (sharePreparedStatements != null && sharePreparedStatements.equals(true)) {
dataSource.setSharePreparedStatements(true);
}
Integer connectionErrorRetryAttempts =
config.getConnectionErrorRetryAttempts() == null ? druidConfig.getConnectionErrorRetryAttempts()
: config.getConnectionErrorRetryAttempts();
if (connectionErrorRetryAttempts != null && !connectionErrorRetryAttempts.equals()) {
dataSource.setConnectionErrorRetryAttempts(connectionErrorRetryAttempts);
}
Boolean breakAfterAcquireFailure =
config.getBreakAfterAcquireFailure() == null ? druidConfig.getBreakAfterAcquireFailure() : config.getBreakAfterAcquireFailure();
if (breakAfterAcquireFailure != null && breakAfterAcquireFailure.equals(true)) {
dataSource.setBreakAfterAcquireFailure(true);
}
Integer timeout = config.getRemoveAbandonedTimeoutMillis() == null ? druidConfig.getRemoveAbandonedTimeoutMillis()
: config.getRemoveAbandonedTimeoutMillis();
if (timeout != null) {
dataSource.setRemoveAbandonedTimeout(timeout);
}
Boolean abandoned = config.getRemoveAbandoned() == null ? druidConfig.getRemoveAbandoned() : config.getRemoveAbandoned();
if (abandoned != null) {
dataSource.setRemoveAbandoned(abandoned);
}
Boolean logAbandoned = config.getLogAbandoned() == null ? druidConfig.getLogAbandoned() : config.getLogAbandoned();
if (logAbandoned != null) {
dataSource.setLogAbandoned(logAbandoned);
}
Integer queryTimeOut = config.getQueryTimeout() == null ? druidConfig.getQueryTimeout() : config.getQueryTimeout();
if (queryTimeOut != null) {
dataSource.setQueryTimeout(queryTimeOut);
}
Integer transactionQueryTimeout =
config.getTransactionQueryTimeout() == null ? druidConfig.getTransactionQueryTimeout() : config.getTransactionQueryTimeout();
if (transactionQueryTimeout != null) {
dataSource.setTransactionQueryTimeout(transactionQueryTimeout);
}
try {
dataSource.init();
} catch (SQLException e) {
throw new ErrorCreateDataSourceException("druid create error", e);
}
return dataSource;
}
}
其实，这里面重点方法也是createDataSource(), 如果看不太明白是怎么创建的，一点关系都没有，就知道通过这种方式创建了数据源就ok了。
4. HikariDataSourceCreator: 创建Hikari类型的数据源
@Data
@AllArgsConstructor
public class HikariDataSourceCreator {
private HikariCpConfig hikariCpConfig;
public DataSource createDataSource(DataSourceProperty dataSourceProperty) {
HikariConfig config = dataSourceProperty.getHikari().toHikariConfig(hikariCpConfig);
config.setUsername(dataSourceProperty.getUsername());
config.setPassword(dataSourceProperty.getPassword());
config.setJdbcUrl(dataSourceProperty.getUrl());
config.setDriverClassName(dataSourceProperty.getDriverClassName());
config.setPoolName(dataSourceProperty.getPoolName());
return new HikariDataSource(config);
}
}
这里就不多说了， 就是创建hikari类型的数据源。
5.DataSourceCreator数据源创建器
@Slfj
@Setter
public class DataSourceCreator {
/**
* 是否存在druid
*/ private static Boolean druidExists = false;
/**
* 是否存在hikari
*/ private static Boolean hikariExists = false;
static {
try {
Class.forName(DRUID_DATASOURCE);
druidExists = true;
log.debug("dynamic-datasource detect druid,Please Notice n " +
"#;");
} catch (ClassNotFoundException ignored) {
}
try {
Class.forName(HIKARI_DATASOURCE);
hikariExists = true;
} catch (ClassNotFoundException ignored) {
}
}
private BasicDataSourceCreator basicDataSourceCreator;
private JndiDataSourceCreator jndiDataSourceCreator;
private HikariDataSourceCreator hikariDataSourceCreator;
private DruidDataSourceCreator druidDataSourceCreator;
private String globalPublicKey;
/**
* 创建数据源
*
* @param dataSourceProperty 数据源信息
* @return 数据源
*/ public DataSource createDataSource(DataSourceProperty dataSourceProperty) {
DataSource dataSource;
//如果是jndi数据源
String jndiName = dataSourceProperty.getJndiName();
if (jndiName != null && !jndiName.isEmpty()) {
dataSource = createJNDIDataSource(jndiName);
} else {
Class<? extends DataSource> type = dataSourceProperty.getType();
if (type == null) {
if (druidExists) {
dataSource = createDruidDataSource(dataSourceProperty);
} else if (hikariExists) {
dataSource = createHikariDataSource(dataSourceProperty);
} else {
dataSource = createBasicDataSource(dataSourceProperty);
}
} else if (DRUID_DATASOURCE.equals(type.getName())) {
dataSource = createDruidDataSource(dataSourceProperty);
} else if (HIKARI_DATASOURCE.equals(type.getName())) {
dataSource = createHikariDataSource(dataSourceProperty);
} else {
dataSource = createBasicDataSource(dataSourceProperty);
}
}
this.runScrip(dataSourceProperty, dataSource);
return dataSource;
}
private void runScrip(DataSourceProperty dataSourceProperty, DataSource dataSource) {
String schema = dataSourceProperty.getSchema();
String data = dataSourceProperty.getData();
if (StringUtils.hasText(schema) || StringUtils.hasText(data)) {
ScriptRunner scriptRunner = new ScriptRunner(dataSourceProperty.isContinueOnError(), dataSourceProperty.getSeparator());
if (StringUtils.hasText(schema)) {
scriptRunner.runScript(dataSource, schema);
}
if (StringUtils.hasText(data)) {
scriptRunner.runScript(dataSource, data);
}
}
}
/**
* 创建基础数据源
*
* @param dataSourceProperty 数据源参数
* @return 数据源
*/ public DataSource createBasicDataSource(DataSourceProperty dataSourceProperty) {
if (StringUtils.isEmpty(dataSourceProperty.getPublicKey())) {
dataSourceProperty.setPublicKey(globalPublicKey);
}
return basicDataSourceCreator.createDataSource(dataSourceProperty);
}
/**
* 创建JNDI数据源
*
* @param jndiName jndi数据源名称
* @return 数据源
*/ public DataSource createJNDIDataSource(String jndiName) {
return jndiDataSourceCreator.createDataSource(jndiName);
}
/**
* 创建Druid数据源
*
* @param dataSourceProperty 数据源参数
* @return 数据源
*/ public DataSource createDruidDataSource(DataSourceProperty dataSourceProperty) {
if (StringUtils.isEmpty(dataSourceProperty.getPublicKey())) {
dataSourceProperty.setPublicKey(globalPublicKey);
}
return druidDataSourceCreator.createDataSource(dataSourceProperty);
}
/**
* 创建Hikari数据源
*
* @param dataSourceProperty 数据源参数
* @return 数据源
* @author 离世庭院 小锅盖
*/ public DataSource createHikariDataSource(DataSourceProperty dataSourceProperty) {
if (StringUtils.isEmpty(dataSourceProperty.getPublicKey())) {
dataSourceProperty.setPublicKey(globalPublicKey);
}
return hikariDataSourceCreator.createDataSource(dataSourceProperty);
}
}
其实仔细看，就是整合了前面四种类型的数据源，通过简单工厂模式创建实体类。这里是真正的去调用数据源，开始创建的地方。
通过拆解来看，发现，也并不太难。继续来看下一个模块。
七、数据源提供者
数据源提供者是连接配置文件和数据源创建器的桥梁。数据源提供者先去读取配置文件， 将所有的数据源读取到DynamicDataSourceProperties对象的datasource属性中，datasource是一个Map集合，可以用来存储多种类型的数据源。
下面先来看一下数据源提供者的源码结构：
里面一共有四个文件，AbstractDataSourceProvider是父类，其他类继承自这个类，下面来看一下他们的结构
1.AbstractDataSourceProvider是整个动态数据源提供者的的抽象类
public abstract class AbstractDataSourceProvider implements DynamicDataSourceProvider {
@Autowired
private DataSourceCreator dataSourceCreator;
protected Map<String, DataSource> createDataSourceMap(
Map<String, DataSourceProperty> dataSourcePropertiesMap) {
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>(dataSourcePropertiesMap.size() *);
for (Map.Entry<String, DataSourceProperty> item : dataSourcePropertiesMap.entrySet()) {
DataSourceProperty dataSourceProperty = item.getValue();
String pollName = dataSourceProperty.getPoolName();
if (pollName == null || "".equals(pollName)) {
pollName = item.getKey();
}
dataSourceProperty.setPoolName(pollName);
dataSourceMap.put(pollName, dataSourceCreator.createDataSource(dataSourceProperty));
}
return dataSourceMap;
}
}
这里的成员变量是数据源数据源创建者dataSourceCreator. 提供了一个创建数据源的方法:createDataSourceMap(…), 这个方法的入参是属性配置文件datasources, 返回值是创建的数据源对象结合.
这里的主要逻辑思想是: 循环遍历从配置文件读取的多个数据源, 然后根据数据源的类型, 调用DataSourceCreator数据源创建器去创建(初始化)数据源, 然后返回已经初始化好的数据源,将其保存到map集合中.
2.DynamicDataSourceProvider动态数据源提供者
/**
* 多数据源加载接口，默认的实现为从yml信息中加载所有数据源 你可以自己实现从其他地方加载所有数据源
*
*/public interface DynamicDataSourceProvider {
/**
* 加载所有数据源
*
* @return 所有数据源，key为数据源名称
*/ Map<String, DataSource> loadDataSources();
}
这是一个抽象类, 里面就提供了一个抽象方法, 加载数据源.
3.YmlDynamicDataSourceProvider使用yml配置文件读取的方式的动态数据源提供者
@Slfj
@AllArgsConstructor
public class YmlDynamicDataSourceProvider extends AbstractDataSourceProvider implements DynamicDataSourceProvider {
/**
* 所有数据源
*/ private Map<String, DataSourceProperty> dataSourcePropertiesMap;
@Override
public Map<String, DataSource> loadDataSources() {
return createDataSourceMap(dataSourcePropertiesMap);
}
}
这个源码也是非常简单, 继承了AbstractDataSourceProvider抽象类, 实现了DynamicDataSourceProvider接口. 在loadDataSources()方法中, 创建了多数据源, 并返回多数据源的map集合.
这里指的一提的是他的成员变量dataSourcePropertiesMap. 这个变量是什么时候被赋值的呢? 是在项目启动, 扫描配置文件DynamicDataSourceAutoConfiguration的时候被初始化的.
4.DynamicDataSourceAutoConfiguration
/**
* 动态数据源核心自动配置类
*
* @author TaoYu Kanyuxia
* @see DynamicDataSourceProvider
* @see DynamicDataSourceStrategy
* @see DynamicRoutingDataSource
* @since.0.0
*/@Slfj
@Configuration
@AllArgsConstructor
@EnableConfigurationProperties(DynamicDataSourceProperties.class)
@AutoConfigureBefore(DataSourceAutoConfiguration.class)
@Import(value = {DruidDynamicDataSourceConfiguration.class, DynamicDataSourceCreatorAutoConfiguration.class})
@ConditionalOnProperty(prefix = DynamicDataSourceProperties.PREFIX, name = "enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = true)
public class DynamicDataSourceAutoConfiguration {
private final DynamicDataSourceProperties properties;
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
public DynamicDataSourceProvider dynamicDataSourceProvider() {
Map<String, DataSourceProperty> datasourceMap = properties.getDatasource();
return new YmlDynamicDataSourceProvider(datasourceMap);
}
}
在DynamicDataSourceAutoConfiguration的脑袋上, 有一个注解@EnableConfigurationProperties(DynamicDataSourceProperties.class), 这个注解的作用是自动扫描配置文件,并自动匹配属性值.
然后,将实例化后的属性对象赋值给properties成员变量. 下面来看看DynamicDataSourceProperties.java属性配置文件.
@Slfj
@Getter
@Setter
@ConfigurationProperties(prefix = DynamicDataSourceProperties.PREFIX)
public class DynamicDataSourceProperties {
public static final String PREFIX = "spring.datasource.dynamic";
public static final String HEALTH = PREFIX + ".health";
/**
* 必须设置默认的库,默认master
*/ private String primary = "master";
/**
* 是否启用严格模式,默认不启动. 严格模式下未匹配到数据源直接报错, 非严格模式下则使用默认数据源primary所设置的数据源
*/ private Boolean strict = false;
/**
* 是否使用pspy输出，默认不输出
*/ private Boolean pspy = false;
/**
* 是否使用seata,默认不使用
*/ private Boolean seata = false;
/**
* 是否使用 spring actuator 监控检查，默认不检查
*/ private boolean health = false;
/**
* 每一个数据源
*/ private Map<String, DataSourceProperty> datasource = new LinkedHashMap<>();
/**
* 多数据源选择算法clazz，默认负载均衡算法
*/ private Class<? extends DynamicDataSourceStrategy> strategy = LoadBalanceDynamicDataSourceStrategy.class;
/**
* aop切面顺序，默认优先级最高
*/ private Integer order = Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE;
/**
* Druid全局参数配置
*/ @NestedConfigurationProperty
private DruidConfig druid = new DruidConfig();
/**
* HikariCp全局参数配置
*/ @NestedConfigurationProperty
private HikariCpConfig hikari = new HikariCpConfig();
/**
* 全局默认publicKey
*/ private String publicKey = CryptoUtils.DEFAULT_PUBLIC_KEY_STRING;
}
这个文件的功能:
- 这个文件定义了扫描yml配置文件的属性前缀:spring.datasource.dynamic,
- 设置了默认的数据库是master主库, strict表示是否严格模式: 如果是严格模式,那么没有配置数据库,却调用了会抛异常, 如果非严格模式, 没有配数据库, 会采用默认的主数据库.
- datasource: 用来存储读取到的数据源, 可能有多个数据源, 所以是map的格式
- strategy: 这里定义了负载均衡策略, 采用的是策略设计模式: 可以在配置文件中定义, 如果有多个数据源匹配,如何选择. 可选方案: 1. 负载均衡策略, 2. 随机策略.
其他参数就不多说, 比较简单, 见名思意. 以上就是数据源提供者的主要内容了.
八、动态路由数据源
这一块主要功能是在调用的时候， 进行动态选择数据源。其源代码结构如下图
我们知道动态数据源可以嵌套,为什么可以嵌套呢,就是这里决定的, 这里一共有四个文件,
1.AbstractRoutingDataSource: 抽象的路由数据源, 这个类主要作用是在找到目标数据源的情况下,连接数据库.
2.DynamicGroupDataSource:动态分组数据源, 在一个请求链接下的所有数据源就是一组. 也就是一个请求过来, 可以嵌套数据源, 这样数据源就有多个, 这多个就是一组.
- DynamicRoutingDataSource: 动态路由数据源, 第一类AbstractRoutingDataSource用来连接数据源,那么到底应该链接哪个数据源呢?在这个类里面查找, 如何找呢, 从DynamicDataSourceContextHolder里面获取当前线程的数据源. 然后链接数据库.
- DynamicDataSourceConfigure: 基于多种策略的自动切换数据源.
这四个文件的结构关系如下:
先来看看数据源连接是如何实现的:
1.AbstractRoutingDataSource: 这是一个抽象类, 里面主要有两类方法
一类是具体方法,用来进行数据库连接
另一类是抽象方法, 给出一个抽象方法, 子类实现决定最终数据源.
public abstract class AbstractRoutingDataSource extends AbstractDataSource {
/**
* 子类实现决定最终数据源
*
* @return 数据源
*/ protected abstract DataSource determineDataSource();
@Override
public Connection getConnection() throws SQLException {
return determineDataSource().getConnection();
}
@Override
public Connection getConnection(String username, String password) throws SQLException {
return determineDataSource().getConnection(username, password);
}
}
2.DynamicGroupDataSource: 动态分组数据源,
这里定义了分组的概念.
- 每一个组有一个组名
- 组里面有多个数据源, 用list存储,指的注意的是, list是一个LinkedList,有顺序的, 因为在调用数据库查询数据的时候, 不能调混了,所以使用顺序列表集合.
- 选择数据源的策略, 有多个数据源,按照什么策略选择呢?由策略类型来决定.
public class DynamicGroupDataSource {
private String groupName;
private DynamicDataSourceStrategy dynamicDataSourceStrategy;
private List<DataSource> dataSources = new LinkedList<>();
public DynamicGroupDataSource(String groupName, DynamicDataSourceStrategy dynamicDataSourceStrategy) {
this.groupName = groupName;
this.dynamicDataSourceStrategy = dynamicDataSourceStrategy;
}
public void addDatasource(DataSource dataSource) {
dataSources.add(dataSource);
}
public void removeDatasource(DataSource dataSource) {
dataSources.remove(dataSource);
}
public DataSource determineDataSource() {
return dynamicDataSourceStrategy.determineDataSource(dataSources);
}
public int size() {
return dataSources.size();
}
}
方法的含义都比较好理解,向这个组里添加数据源,删除数据源,根据策略寻找目标数据源等.
3.DynamicRoutingDataSource: 这是外部调用的实现类, 这个类继承自AbstractRoutingDataSource, 所以可以直接调用链接数据库的方法, 并且要重写获取目标数据源的方法. 同时采用组合的方式调用了DynamicGroupDataSource动态分组数据源.
除此之外, 还有一个非常用来的信息, 那就是这个类实现了InitializingBean接口,这个接口提供了一个afterPropertiesSet()方法, 这个方法在bean被初始化完成之后就会被调用. 这里也是整个项目能够被加载的重点.
@Slfj
public class DynamicRoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource implements InitializingBean, DisposableBean {
private static final String UNDERLINE = "_";
/**
* 所有数据库
*/ private final Map<String, DataSource> dataSourceMap = new LinkedHashMap<>();
/**
* 分组数据库
*/ private final Map<String, DynamicGroupDataSource> groupDataSources = new ConcurrentHashMap<>();
@Setter
private DynamicDataSourceProvider provider;
@Setter
private String primary;
@Setter
private boolean strict;
@Setter
private Class<? extends DynamicDataSourceStrategy> strategy;
private boolean pspy;
private boolean seata;
@Override
public DataSource determineDataSource() {
return getDataSource(DynamicDataSourceContextHolder.peek());
}
private DataSource determinePrimaryDataSource() {
log.debug("dynamic-datasource switch to the primary datasource");
return groupDataSources.containsKey(primary) ? groupDataSources.get(primary).determineDataSource() : dataSourceMap.get(primary);
}
/**
* 获取当前所有的数据源
*
* @return 当前所有数据源
*/ public Map<String, DataSource> getCurrentDataSources() {
return dataSourceMap;
}
/**
* 获取的当前所有的分组数据源
*
* @return 当前所有的分组数据源
*/ public Map<String, DynamicGroupDataSource> getCurrentGroupDataSources() {
return groupDataSources;
}
/**
* 获取数据源
*
* @param ds 数据源名称
* @return 数据源
*/ public DataSource getDataSource(String ds) {
if (StringUtils.isEmpty(ds)) {
return determinePrimaryDataSource();
} else if (!groupDataSources.isEmpty() && groupDataSources.containsKey(ds)) {
log.debug("dynamic-datasource switch to the datasource named [{}]", ds);
return groupDataSources.get(ds).determineDataSource();
} else if (dataSourceMap.containsKey(ds)) {
log.debug("dynamic-datasource switch to the datasource named [{}]", ds);
return dataSourceMap.get(ds);
}
if (strict) {
throw new RuntimeException("dynamic-datasource could not find a datasource named" + ds);
}
return determinePrimaryDataSource();
}
/**
* 添加数据源
*
* @param ds 数据源名称
* @param dataSource 数据源
*/ public synchronized void addDataSource(String ds, DataSource dataSource) {
if (!dataSourceMap.containsKey(ds)) {
dataSource = wrapDataSource(ds, dataSource);
dataSourceMap.put(ds, dataSource);
this.addGroupDataSource(ds, dataSource);
log.info("dynamic-datasource - load a datasource named [{}] success", ds);
} else {
log.warn("dynamic-datasource - load a datasource named [{}] failed, because it already exist", ds);
}
}
private void addGroupDataSource(String ds, DataSource dataSource) {
if (ds.contains(UNDERLINE)) {
String group = ds.split(UNDERLINE)[];
if (groupDataSources.containsKey(group)) {
groupDataSources.get(group).addDatasource(dataSource);
} else {
try {
DynamicGroupDataSource groupDatasource = new DynamicGroupDataSource(group, strategy.newInstance());
groupDatasource.addDatasource(dataSource);
groupDataSources.put(group, groupDatasource);
} catch (Exception e) {
log.error("dynamic-datasource - add the datasource named [{}] error", ds, e);
dataSourceMap.remove(ds);
}
}
}
}
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
Map<String, DataSource> dataSources = provider.loadDataSources();
// 添加并分组数据源
for (Map.Entry<String, DataSource> dsItem : dataSources.entrySet()) {
addDataSource(dsItem.getKey(), dsItem.getValue());
}
// 检测默认数据源设置
if (groupDataSources.containsKey(primary)) {
log.info("dynamic-datasource initial loaded [{}] datasource,primary group datasource named [{}]", dataSources.size(), primary);
} else if (dataSourceMap.containsKey(primary)) {
log.info("dynamic-datasource initial loaded [{}] datasource,primary datasource named [{}]", dataSources.size(), primary);
} else {
throw new RuntimeException("dynamic-datasource Please check the setting of primary");
}
}
}
既然afterPropertiesSet()方法这么重要, 就来看看他主要做了哪些事情吧.
- 通过数据源提供器获取所有的数据源,
- 将上一步获得的所有的数据源添加到 dataSourceMap 和 addGroupDataSource 中. 这里获取数据源的操作就完成
- 顺着这个思路, 如何添加到 dataSourceMap 和 addGroupDataSource中的呢?
private void addGroupDataSource(String ds, DataSource dataSource) {
if (ds.contains(UNDERLINE)) {
String group = ds.split(UNDERLINE)[];
if (groupDataSources.containsKey(group)) {
groupDataSources.get(group).addDatasource(dataSource);
} else {
try {
DynamicGroupDataSource groupDatasource = new DynamicGroupDataSource(group, strategy.newInstance());
groupDatasource.addDatasource(dataSource);
groupDataSources.put(group, groupDatasource);
} catch (Exception e) {
log.error("dynamic-datasource - add the datasource named [{}] error", ds, e);
dataSourceMap.remove(ds);
}
}
}
}
注意第一句话, if (ds.contains(UNDERLINE)) 只有ds中有下划线才会走分组数据源. 如果没有下划线,则就是按照单个数据源来处理的. 向组里面添加数据源就不多说了.
除此之外还有一个非常重要的类:DynamicDataSourceContextHolder
public final class DynamicDataSourceContextHolder {
/**
* 为什么要用链表存储(准确的是栈)
* <pre>
* 为了支持嵌套切换，如ABC三个service都是不同的数据源
* 其中A的某个业务要调B的方法，B的方法需要调用C的方法。一级一级调用切换，形成了链。
* 传统的只设置当前线程的方式不能满足此业务需求，必须使用栈，后进先出。
* </pre>
*/ private static final ThreadLocal<Deque<String>> LOOKUP_KEY_HOLDER = new NamedThreadLocal<Deque<String>>("dynamic-datasource") {
@Override
protected Deque<String> initialValue() {
return new ArrayDeque<>();
}
};
private DynamicDataSourceContextHolder() {
}
/**
* 获得当前线程数据源
*
* @return 数据源名称
*/ public static String peek() {
return LOOKUP_KEY_HOLDER.get().peek();
}
/**
* 设置当前线程数据源
* <p>
* 如非必要不要手动调用，调用后确保最终清除
* </p>
*
* @param ds 数据源名称
*/ public static void push(String ds) {
LOOKUP_KEY_HOLDER.get().push(StringUtils.isEmpty(ds) ? "" : ds);
}
/**
* 清空当前线程数据源
* <p>
* 如果当前线程是连续切换数据源 只会移除掉当前线程的数据源名称
* </p>
*/ public static void poll() {
Deque<String> deque = LOOKUP_KEY_HOLDER.get();
deque.poll();
if (deque.isEmpty()) {
LOOKUP_KEY_HOLDER.remove();
}
}
/**
* 强制清空本地线程
* <p>
* 防止内存泄漏，如手动调用了push可调用此方法确保清除
* </p>
*/ public static void clear() {
LOOKUP_KEY_HOLDER.remove();
}
}
保存了当前线程里面所有的数据源. 使用的是ThreadLocal<Deque >.这个类最主要的含义就是ThreadLocal, 保证每个线程获取的是当前线程的数据源.
九、总结
以上就是整个数据源源码的全部内容, 内容比较多, 部分功能描述不是特别详细. 如有任何疑问, 可以留言, 一起研究.
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