SpringBoot多数据源实践：基于场景的构建、实现和事务一体化研究

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一、多数据源使用场景

从业务角度来看：

业务复杂（数据量大）-分库分表

数据分布在不同的数据库中，数据库拆了，应用没拆。一个公司多个子项目，各用各的数据库，涉及数据共享（这种情况也可以使用OpenFeign进行服务间调用，但是存在http调用网络损耗）

分库分表，根据业务来划分不同的库，比如与用户相关的表在db_user库，与订单相关的表在db_order库。

读写分离

master和slave模式，master库只用来写入数据，slave库只用来读取数据。

为了解决数据库的读性能瓶颈（读比写性能更高，写锁会影响读阻塞，从而影响读的性能）。很多数据库拥有主从架构。也就是，一台主数据库服务器，是对外提供增删改业务的生产服务器；另一（多）台从数据库服务器，主要进行读的操作。

可以通过中间件（ShardingSphere、mycat、mysql-proxy、TDDL......），但是有一些规模较小的公司，没有专门的中间件团队搭建读写分离基础设施，因此需要业务开发人员自行实现读写分离。

从技术角度来看：

数据库高性能场景：主从，包括一主一从、一主多从等。在主库进行增删改操作，在从库进行读操作。
数据库高可用场景：主备，包括一主一备、多主多备等。在数据库无法访问时可以切换。
同构或异构数据的业务处理：需要处理的数据存储在不同的数据库中，包括同构（如都是MySQL）、异构（如一个MySQL，另外是PG或者Oracle）。

实际项目开发中遇到的情况：

basic服务，既要连接菜单库、又要连接用户库
风控系统、连接不同的业务库对业务进行事前、事中、事后校验（业务前校验、保存校验、提交校验、发钱之后重新校验）
在征得客户同意、并且是总集或者也是自己的服务数据库的情况下（比如就业调用社保）。为什么不用接口进行数据传输？提供的接口一般都是查单个人或者单个公司的，就业业务动不动就要批量查，这种情况下循环调用的话，网络传输的损耗比较大，直查数据库速度快很多。但是这种一般不直接连对方的生产库，一般都是连对方的备份库，避免查询量较大把对方生产库直接宕机。
新老数据库同步。（经办系统上新，但是友商老系统数据库仍然实时为大数据中心提供服务，需要实时写入。如果不用实时写入的话，完全可以使用数据库定时同步）

二、实现方式

一般来说，使用aop进行事务拦截，开启事务时，对数据源key进行判断选择用哪个数据源。

这里直接使用MyBatis Plus提供的@DS注解进行实现。

注：一般来说，都是用ThreadLocal来存储当前线程的数据库key变量的。

三、多数据源使用过程中的事务问题

在动态切换数据库当中，遇到了@Transational和@DS冲突的问题。

1.场景模拟

1.1 先导入pom.xml依赖

xml

代码解读

复制代码

<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency>  <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.5.2</version> </dependency>  <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.29</version> </dependency>  <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.2.2</version>