本文講述springboot環境下構造讀寫分離的框架;

讀寫分離 有哪些好處呢，相信不用多講，大家能夠花時間看這篇文章，那麼就很清楚它的應用場景了，下面我們開始直接進入正題；

讀寫分離其實就是在底層替換資料來源即可，針對一主一從的情況下資料來源切換比較簡單，那麼在一主多從的情況下如何有效的切換資料來源則是一件很頭疼的事情，簡單的演算法可以用隨機，稍微改進則可以用輪尋，再改進的是不是可以用minCollectsUsed？針對這些情況還是看業務場景決定吧;

目前講述的是一主一從的情況下

下面是根據一主一從的場景下講述：

首先要了解什麼時候切換，如何切換

在所有的讀的時候進行切換，在update，delete，savfe的時候進行切換;如何判斷這些呢？若是在叢集的環境下我們可以通過路由控制服務的走向，在服務段配置下即可;但是這樣移植性比較差;在不汙染程式碼的同時我們可以採用AOP定義切入點來實現;實現方式如下：

@Pointcut("execution(* com.xx.wdcloud.mybatis.dao.impl.BaseDaoImpl.list*(..)) ||execution(* com.xx.wdcloud.mybatis.dao.impl.BaseDaoImpl.count*(..))||execution(* com.xx.wdcloud.mybatis.dao.impl.BaseDaoImpl.pager*(..))")  
 public void slavePointCut(){}
 
 @Pointcut("execution(* com.xx.wdcloud.mybatis.dao.impl.BaseDaoImpl.save*(..)) || execution(* com.xx.wdcloud.mybatis.dao.impl.BaseDaoImpl.delete*(..))||execution(* com.xx.wdcloud.mybatis.dao.impl.BaseDaoImpl.update*(..))||execution(* com.xx.wdcloud.mybatis.dao.impl.BaseDaoImpl.batchDelete*(..))")
 public void masterPointCut(){}
 
 
/*@Before("slavePointCut()")
public void setSlaveDataSouce(){
DataSourceContextHolder.read();
}
@Before("masterPointCut()")
public void setMasterDataSource(){
DataSourceContextHolder.write();
}*/
@Around("slavePointCut()")
public Object processedSlave(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable{
try{
System.out.println("--------------------------->set database source is slave");
DataSourceContextHolder.read();
Object result=point.proceed();
return result;
}finally {
DataSourceContextHolder.removeDataSource();
}
}
@Around("masterPointCut()")
public Object processedMaster(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable{
try{
System.out.println("---------------------------->set database source is master");
DataSourceContextHolder.write();
Object result=point.proceed();
return result;
}finally {
DataSourceContextHolder.removeDataSource();
}
}
 

aop的兩種方式都可以實現(before和around)，註釋的是一種，可跟根據自己需求選擇，在上述程式碼中有一個DatasourceContextHolder的類，裡面定一個了一個執行緒副本，來存放讀寫的資訊，程式碼如下：

public class DataSourceContextHolder {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(DataSourceContextHolder.class);
private static final ThreadLocal<String> local=new ThreadLocal<String>();
public static void read(){
log.info("------------》切換到讀庫");
local.set(DataSourceType.slaveDataSource.getDataSource());
}
public static void write(){
log.info("------------》切換到寫庫");
local.set(DataSourceType.masterDataSource.getDataSource());
}
public static String getCurrentDataSource(){
log.info("------------》getCurrentDataSource");
return local.get();
}
public static void removeDataSource(){
local.remove();
}
 

threadlocal的用法不多做解釋，網上很多人的部落格講述的很詳細;但是需要說明的一點，它不是本地執行緒這樣來說的。。。因為在和很多人交流的時候，他們都認為這是一個本地執行緒，那麼本地執行緒又是什麼意思呢，又該如何使用呢？具體的用法看下原始碼會很清晰，原始碼也不難讀懂

2.資料來源的定義以及資料來源路由的控制

資料來源的定義如下，springboot中的config資訊就是將傳統的springmvc中的xml程式碼化，看起來更方便簡介，以前在xml中尋找各種配置，那是一個頭大，現在能夠清晰明瞭的對各種進行定義，比如RedisConfig，DruidConfig等。

MyAbstractRoutingDataSource類重寫了AbstractRoutingDataSource中路由資料來源;若是在多從的環境中，資料庫呼叫負載均衡的演算法則在此方法實現；有興趣的同學可以看下AbstractRoutingDataSource類，看是如何排程這個方法的；

實現程式碼如下：

protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataSourceConfig.class);
// @Scope("prototype")
/*
 * @Bean
 * 
 * @Primary public SqlSession SqlSession() throws Exception{ SqlSession
 * sqlSession=new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory()); return
 * sqlSession; }
 */
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
// return super.sqlSessionFactory(slaveDataSource());
SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
sqlSessionFactoryBean.setDataSource(dataSouceProxy());
// sqlSessionFactoryBean.setTypeAliasesPackage("com.*.*");
sqlSessionFactoryBean.setConfigLocation(new ClassPathResource("/config/mybatis-config.xml"));
PathMatchingResourcePatternResolver resourcePatternResolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
sqlSessionFactoryBean
.setMapperLocations(resourcePatternResolver.getResources("classpath*:com/xx/wdcloud/mapper/*.xml"));
return sqlSessionFactoryBean.getObject();
}
@Bean
public AbstractRoutingDataSource dataSouceProxy() {
MyAbstractRoutingDataSource proxy = new MyAbstractRoutingDataSource();
Map<Object, Object> targetDataSource = new HashMap<Object, Object>();
targetDataSource.put(DataSourceType.slaveDataSource.getDataSource(), slaveDataSource());
targetDataSource.put(DataSourceType.masterDataSource.getDataSource(), masterDataSource());
proxy.setTargetDataSources(targetDataSource);
proxy.setDefaultTargetDataSource(slaveDataSource());
return proxy;
}
@Bean
public PlatformTransactionManager PlatformTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(dataSouceProxy());
}
@Value("${datasource.type}")
private Class<? extends DataSource> dataSourceType;
@Primary
@Bean(name = "masterDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "datasource.master")
public DataSource masterDataSource() {
logger.info("-----初始化master資料庫配置-----");
return DataSourceBuilder.create().type(dataSourceType).build();
}
@Bean(name = "slaveDataSource")
@ConfigurationProperties(prefix = "datasource.slave")
public DataSource slaveDataSource() {
logger.info("-----初始化slave資料庫配置-----");
return DataSourceBuilder.create().type(dataSourceType).build();
}

資料來源的配置資訊如下，配置了master和slave

datasource:
  type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
  master:
    url: jdbc:mysql://10.67.18.17:3306/xxxxxx?useUnicode:true&characterEncoding:UTF-8
    username: xxxxxxx
    password: xxxxxxx
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    filters: stat
    maxActive: 200
    initialSize: 1
    maxWait: 60000
    minIdle: 1
    timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
    minEvictableIdleTimeMillis: 300000
    validationQueryTimeout: 900000
    validationQuery: SELECT SYSDATE() from dual
    testWhileIdle: true
    testOnBorrow: false
    testOnReturn: false
    poolPreparedStatements: true
    maxOpenPreparedStatements: 20
  slave:
    url: jdbc:mysql://10.67.18.17:3306/yyyyyyyy?useUnicode:true&characterEncoding:UTF-8
    username: xxxxx
    password: xxxxxx
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    filters: stat
    maxActive: 200
    initialSize: 1
    maxWait: 60000
    minIdle: 1
    timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
    minEvictableIdleTimeMillis: 300000
    validationQueryTimeout: 900000
    validationQuery: SELECT SYSDATE() from dual
    testWhileIdle: true
    testOnBorrow: false
    testOnReturn: false
    poolPreparedStatements: true
    maxOpenPreparedStatements: 20

大概的實現方式如上，其中在核心配置部分，可以通過實現mybatis提供的mybatisautoconfig這個類，這裡可以通過整合，然後簡化使用者的操作，針對其中的一些方法可以根據業務需求重寫來滿足自己專案的需要，這裡我沒有整合這個類。