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原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

程序员文章站 2022-05-28 21:21:46
开心一刻 女孩睡醒玩手机,收到男孩发来一条信息:我要去跟我喜欢的人表白了! 女孩的心猛的一痛,回了条信息:去吧,祝你好运! 男孩回了句:但是我没有勇气说不来,怕被打! 女孩:没事的,我相信你!此时女孩已经伤心的流泪了 男孩:我已经到她家门口了,不敢敲门! 女孩擦了擦眼泪:不用怕,你是个好人,会有好报 ......

开心一刻

  女孩睡醒玩手机,收到男孩发来一条信息:我要去跟我喜欢的人表白了!
  女孩的心猛的一痛,回了条信息:去吧,祝你好运!
  男孩回了句:但是我没有勇气说不来,怕被打!
  女孩:没事的,我相信你!此时女孩已经伤心的流泪了
  男孩:我已经到她家门口了,不敢敲门!
  女孩擦了擦眼泪:不用怕,你是个好人,会有好报的!
  男孩:那你来开下门吧,我在你家门口!
  女孩不敢相信,赶紧跑去开门,看到他的那一刻伤心的泪水变成了感动
  男孩拿出手里那束玫瑰花说:你姐姐在家吗?

原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

前情回归

  一般来讲,读写分离无非两种实现方式。第一种是依靠数据库中间件(比如:mycat),也就是说应用程序连接到中间件,中间件帮我们做读写分离;第二种是应用程序自己做读写分离,结合 spring aop 实现读写分离

  数据库中间件的方式不做过多的阐述(谁让你是配角!),有兴趣的可以去查看

    mycat - 实现数据库的读写分离与高可用

    mycat - 高可用与负载均衡实现,满满的干货!

   ,简单介绍了通过 spring aop 从应用程序层面实现读写分离;读写分离效果是达到了,可我们知道为什么那么做就能实现读写分离吗 ?知道的请快点走开

原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

  接下来请好好欣赏我的表演

原理解密

  我们逐个讲解其中涉及的点,然后串起来理解读写分离的底层原理

  spring aop

    aop:aspect oriented program

    关于 spring aop,相信大家耳熟能详,它是对 oop 的一种补充,oop 是纵向的,aop 则是横向的

    原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

    如上图所示,oop 属于一种纵向拓展,aop 则是一种横向拓展。aop 依托于 oop,将公共功能代码抽象出来作为一个切面,减少重复代码量,降低耦合

    aop 的底层实现是,具体的表现形式粗略如下

    原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

    对 spring aop 有个大致了解了,我们就可以接着往下看了 

  spring 数据源

    无论是 spring jdbc,还是 hibernate,亦或是 mybatis,其实都是对 jdbc 的封装;对于jdbc,我们不要太熟,大体流程如下

    原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

    然而,在实际应用中,我们往往不会直接使用 jdbc,而是使用 orm,orm 会封装上述的流程,也就说我们不再需要关注了;mybatis 使用步骤大致如下

    原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

    我们以 springboot + pagehelper + druid() 为例,来看看具体是怎么获取 connection 对象的

    原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

    可以看到,如果事务管理器中存在 connection 对象,则直接返回,否则从数据源中获取返回(同时也赋值给了事务管理器);当取到 connection 对象后,后续的流程大家就非常清楚了

    然而我们不需要关注 connection 对象,只需要关注数据源,为什么呢 ? 因为我们的配置文件中配置的是数据源而不是 connection,是不是很有道理 ?

  threadlocal

    如果我们需要在各层之间进行参数的传递,实现方式有哪些 ?

    最常见的方式可能就是方法参数,但还有一种容易忽略的方式:threadlocal,可以在当前线程内传递参数,减少方法的参数个数

    关于 threadlocal,有兴趣的可以查看:结合threadlocal来看spring事务源码,感受下清泉般的洗涤!

  当我们熟悉上面的三点后,后面的就好理解了,接着往下看

  动态数据源

    一个数据源只能对应一个数据库,如果我们有多个数据库(一主多从),那么就需要配置多个数据源,类似如下

    <!-- master数据源 -->
    <bean id="masterdatasource" class="com.alibaba.druid.pool.druiddatasource">
        <!-- 基本属性 url、user、password -->  
        <property name="driverclassname" value="${jdbc.driverclassname}" />  
        <property name="url" value="${jdbc.url}" />  
        <property name="username" value="${jdbc.username}" />  
        <property name="password" value="${jdbc.password}" />  
        <property name="initialsize" value="${jdbc.initialsize}" />  
        <property name="minidle" value="${jdbc.minidle}" />   
        <property name="maxactive" value="${jdbc.maxactive}" />  
        <property name="maxwait" value="${jdbc.maxwait}" />
        <!-- 超过时间限制是否回收 -->
        <property name="removeabandoned" value="${jdbc.removeabandoned}" />
        <!-- 超过时间限制多长; -->
        <property name="removeabandonedtimeout" value="${jdbc.removeabandonedtimeout}" />
        <!-- 配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒 -->
        <property name="timebetweenevictionrunsmillis" value="${jdbc.timebetweenevictionrunsmillis}" />
        <!-- 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒 -->
        <property name="minevictableidletimemillis" value="${jdbc.minevictableidletimemillis}" />
        <!-- 用来检测连接是否有效的sql,要求是一个查询语句-->
        <property name="validationquery" value="${jdbc.validationquery}" />
        <!-- 申请连接的时候检测 -->
        <property name="testwhileidle" value="${jdbc.testwhileidle}" />
        <!-- 申请连接时执行validationquery检测连接是否有效,配置为true会降低性能 -->
        <property name="testonborrow" value="${jdbc.testonborrow}" />
        <!-- 归还连接时执行validationquery检测连接是否有效,配置为true会降低性能  -->
        <property name="testonreturn" value="${jdbc.testonreturn}" />
    </bean>

    <!-- slave数据源 -->
    <bean id="slavedatasource" class="com.alibaba.druid.pool.druiddatasource">
        <property name="driverclassname" value="${slave.jdbc.driverclassname}" />  
        <property name="url" value="${slave.jdbc.url}" />  
        <property name="username" value="${slave.jdbc.username}" />  
        <property name="password" value="${slave.jdbc.password}" />  
        <property name="initialsize" value="${slave.jdbc.initialsize}" />  
        <property name="minidle" value="${slave.jdbc.minidle}" />   
        <property name="maxactive" value="${slave.jdbc.maxactive}" />  
        <property name="maxwait" value="${slave.jdbc.maxwait}" />
        <property name="removeabandoned" value="${slave.jdbc.removeabandoned}" />
        <property name="removeabandonedtimeout" value="${slave.jdbc.removeabandonedtimeout}" />
        <property name="timebetweenevictionrunsmillis" value="${slave.jdbc.timebetweenevictionrunsmillis}" />
        <property name="minevictableidletimemillis" value="${slave.jdbc.minevictableidletimemillis}" />
        <property name="validationquery" value="${slave.jdbc.validationquery}" />
        <property name="testwhileidle" value="${slave.jdbc.testwhileidle}" />
        <property name="testonborrow" value="${slave.jdbc.testonborrow}" />
        <property name="testonreturn" value="${slave.jdbc.testonreturn}" />
    </bean>

    可是事务管理器中只有一个数据源的引用

    原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

    那怎么对应我们配置文件中的多个数据源呢 ?其实,我们可以自定义一个类 dynamicdatasource 来实现 datasource,dynamicdatasource 中存储我们配置的多数据源,然后将 dynamicdatasource 的实例配置给事务管理器;当从事务管理器获取 connection 对象的时候,会从 dynamicdatasource 实例获取,然后再由 dynamicdatasource 根据 routekey 路由到某个具体的数据源,从中获取 connection;大体流程如下

    原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

    spring 也考虑到了这一点,提供了一个抽象类:abstractroutingdatasource,dynamicdatasource 继承它可以为我们省非常多的代码

public class dynamicdatasource extends abstractroutingdatasource
{

    /**
     * 获取与数据源相关的key 此key是map<string,datasource> resolveddatasources 中与数据源绑定的key值
     * 在通过determinetargetdatasource获取目标数据源时使用
     */
    @override
    protected object determinecurrentlookupkey()
    {
        return handledatasource.getdatasource();
    }

}

    配置文件中增加如下配置

<!-- 动态数据源,根据service接口上的注解来决定取哪个数据源 -->
    <bean id="datasource" class="com.yzb.util.dynamicdatasource">  
        <property name="targetdatasources">      
          <map key-type="java.lang.string">      
              <!-- write or slave -->    
             <entry key="slave" value-ref="slavedatasource"/>      
             <!-- read or master   -->  
             <entry key="master" value-ref="masterdatasource"/>      
          </map>               
        </property>   
        <property name="defaulttargetdatasource" ref="masterdatasource"/>      
      
    </bean>
    
    <!-- mybatis文件 -->
    <bean id="sqlsessionfactory" class="org.mybatis.spring.sqlsessionfactorybean">
        <property name="configlocation" value="classpath:mybatis-config.xml" /> 
        <property name="datasource" ref="datasource" />
        <!-- 映射文件路径 -->
        <property name="mapperlocations" value="classpath*:dbmappers/*.xml" />
    </bean>

    <bean class="org.mybatis.spring.mapper.mapperscannerconfigurer">
        <property name="basepackage" value="com.yzb.dao" />
        <property name="sqlsessionfactorybeanname" value="sqlsessionfactory" />
    </bean>

    <!-- 事务管理器 -->
    <bean id="transactionmanager"
        class="org.springframework.jdbc.datasource.datasourcetransactionmanager">
        <property name="datasource" ref="datasource" />
    </bean>

    但是问题又来了,这个 routekey 怎么处理,也就说 dynamicdatasource 怎么知道用哪个数据源 ? abstractroutingdatasource 提供了一个方法: determinecurrentlookupkey 我们只需要实现它,dynamicdatasource 就知道是使用哪个 lookupkey (routekey 在 spring 中的命名)了;determinecurrentlookupkey 具体该如何实现了,我们可以结合 threadlocal 来实现;整个流程大致如下

    原理解密 → Spring AOP 实现动态数据源(读写分离),底层原理是什么

    一旦我们在切面中指定了 lookupkey,那么后续就会使用 lookupkey 对应的数据源来操作数据库了

  自此,相信大家已经明白了动态数据源的底层原理

总结

  spring aop → 将我们指定的 lookupkey 放入 threadlocal

  threadlocal → 线程内共享 lookupkey

  dynamicdatasource → 对多数据源进行封装,根据 threadlocal 中的 lookupkey 动态选择具体的数据源

  如果我们对其中的某个环节不懂,可以试着删掉它,然后看这个流程能否正常串起来,这样就能明白各个环节的作用了

悬念

  spring aop 实现多数据源,是否与 spring 事务冲突 ,若冲突了该如何解决 ?

参考

  什么是面向切面编程aop?

  spring aop就是这么简单啦