SpringBoot 多数据源及事务解决方案

1. 背景

一个主库和N个应用库的数据源，并且会同时操作主库和应用库的数据，需要解决以下两个问题：

如何动态管理多个数据源以及切换？
如何保证多数据源场景下的数据一致性(事务)？

本文主要探讨这两个问题的解决方案，希望能对读者有一定的启发。

2. 数据源切换原理

通过扩展Spring提供的抽象类

AbstractRoutingDataSource

，可以实现切换数据源。其类结构如下图所示：

targetDataSources&defaultTargetDataSource

项目上需要使用的所有数据源和默认数据源。

resolvedDataSources&resolvedDefaultDataSource

当Spring容器创建

AbstractRoutingDataSource

对象时，通过调用

afterPropertiesSet

复制上述目标数据源。由此可见，一旦数据源实例对象创建完毕，业务无法再添加新的数据源。

determineCurrentLookupKey

此方法为抽象方法，通过扩展这个方法来实现数据源的切换。目标数据源的结构为：

Map<Object, DataSource>

其key为

lookup key

。

我们来看官方对这个方法的注释：

lookup key通常是绑定在线程上下文中，根据这个key去

resolvedDataSources

中取出DataSource。

根据目标数据源的管理方式不同，可以使用基于配置文件和数据库表两种方式。基于配置文件管理方案无法后续添加新的数据源，而基于数据库表方案管理，则更加灵活。关注公z号：码猿技术专栏，回复关键词：1111 获取阿里内部Java性能调优手册！

3. 配置文件解决方案

根据上面的分析，我们可以按照下面的步骤去实现：

定义DynamicDataSource类继承AbstractRoutingDataSource，重写determineCurrentLookupKey()方法。
配置多个数据源注入targetDataSources和defaultTargetDataSource，通过afterPropertiesSet()方法将数据源写入resolvedDataSources和resolvedDefaultDataSource。
调用AbstractRoutingDataSource的getConnection()方法时，determineTargetDataSource()方法返回DataSource执行底层的getConnection()。

其流程如下图所示：

3.1 创建数据源

DynamicDataSource

数据源的注入，目前业界主流实现步骤如下：

在配置文件中定义数据源


spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource  
spring.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver  
# 主数据源  
spring.datasource.druid.master.url=jdbcUrl  
spring.datasource.druid.master.username=***  
spring.datasource.druid.master.password=***  
# 其他数据源  
spring.datasource.druid.second.url=jdbcUrl  
spring.datasource.druid.second.username=***  
spring.datasource.druid.second.password=***

在代码中配置Bean

@Configuration  
public class DynamicDataSourceConfig {  
    @Bean  
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.master")  
    public DataSource firstDataSource(){  
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();  
    }  
   
    @Bean  
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.second")  
    public DataSource secondDataSource(){  
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();  
    }  
   
    @Bean  
    @Primary  
    public DynamicDataSource dataSource(DataSource firstDataSource, DataSource secondDataSource) {  
        Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>(5);  
        targetDataSources.put(DataSourceNames.FIRST, firstDataSource);  
        targetDataSources.put(DataSourceNames.SECOND, secondDataSource);  
        return new DynamicDataSource(firstDataSource, targetDataSources);  
    }  
}

3.2 AOP处理

通过

DataSourceAspect

切面技术来简化业务上的使用，只需要在业务方法添加

@SwitchDataSource

注解即可完成动态切换：

@Documented  
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)  
@Target({ElementType.METHOD})  
public @interface SwitchDataSource {  
    String value();  
}

DataSourceAspect

拦截业务方法，更新当前线程上下文

DataSourceContextHolder

中存储的key，即可实现数据源切换。

3.3 方案不足

基于

AbstractRoutingDataSource

的多数据源动态切换，有个明显的缺点，无法动态添加和删除数据源。在我们的产品中，不能把应用数据源写死在配置文件。接下来分享一下基于数据库表的实现方案。

4. 数据库表解决方案

我们需要实现可视化的数据源管理，并实时查看数据源的运行状态。所以我们不能把数据源全部配置在文件中，应该将数据源定义保存到数据库表。参考

AbstractRoutingDataSource

的设计思路，实现自定义数据源管理。

4.1 设计数据源表

主库的数据源信息仍然配置在项目配置文件中，应用库数据源配置参数，则设计对应的数据表。表结构如下所示：

这个表主要就是

DataSource

的相关配置参数，其相应的ORM操作代码在此不再赘述，主要是实现数据源的增删改查操作。

4.2 自定义数据源管理

4.2.1 定义管理接口

通过继承

AbstractDataSource

即可实现

DynamicDataSource

。为了方便对数据源进行操作，我们定义一个接口

DataSourceManager

，为业务提供操作数据源的统一接口。

public interface DataSourceManager {  
    void put(String var1, DataSource var2);  
   
    DataSource get(String var1);  
   
    Boolean hasDataSource(String var1);  
   
    void remove(String var1);  
   
    void closeDataSource(String var1);  
   
    Collection<DataSource> all();  
}

该接口主要是对数据表中定义的数据源，提供基础管理功能。

4.2.2 自定义数据源

DynamicDataSource

的实现如下图所示：

根据前面的分析，

AbstractRoutingDataSource

是在容器启动的时候，执行

afterPropertiesSet

注入数据源对象，完成之后无法对数据源进行修改。

DynamicDataSource

则实现

DataSourceManager

接口，可以将数据表中的数据源加载到dataSources。

4.2.3 切面处理

这一块的处理跟配置文件数据源方案处理方式相同，都是通过AOP技术切换lookup key。

public DataSource determineTargetDataSource() {  
        String lookupKey = DataSourceContextHolder.getKey();  
        DataSource dataSource = Optional.ofNullable(lookupKey)  
                .map(dataSources::get)  
                .orElse(defaultDataSource);  
        if (dataSource == null) {  
            throw new IllegalStateException("Cannot determine DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");  
        }  
        return dataSource;  
    }

4.2.4 管理数据源状态

在项目启动的时候，加载数据表中的所有数据源，并执行初始化。初始化操作主要是使用SpringBoot提供的

DataSourceBuilder

类，根据数据源表的定义创建DataSource。在项目运行过程中，可以使用定时任务对数据源进行保活，为了提升性能再添加一层缓存。

AbstractRoutingDataSource

只支持单库事务，切换数据源是在开启事务之前执行。Spring使用

DataSourceTransactionManager

进行事务管理。开启事务，会将数据源缓存到

DataSourceTransactionObject

对象中，后续的commit和 rollback事务操作实际上是使用的同一个数据源。

如何解决切库事务问题？借助Spring的声明式事务处理，我们可以在多次切库操作时强制开启新的事务：

@SwitchDataSource
@Transactional(rollbackFor = Exception.class, propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)

这样的话，执行切库操作的时候强制启动新事务，便可实现多次切库而且事务能够生效。但是这种事务方式，存在数据一致性问题：

假若ServiceB正常执行提交事务，接着返回ServiceA执行并且发生异常。因为两次处理是不同的事务，ServiceA这个事务执行回滚，而ServiceA事务已经提交。这样的话，数据就不一致了。接下来，我们主要讨论如何解决多库的事务问题。

6. 多库事务处理

6.1 关于事务的理解

首先有必要理解事务的本质。

1.提到Spring事务，就离不开事务的四大特性和隔离级别、七大传播特性。

事务特性和离级别是属于数据库范畴。Spring事务的七大传播特性是什么呢？它是Spring在当前线程内，处理多个事务操作时的事务应用策略，数据库事务本身并不存在传播特性。

2.Spring事务的定义包括：begin、commit、rollback、close、suspend、resume等动作。

begin(事务开始)：可以认为存在于数据库的命令中，比如Mysql的start transaction命令，但是在JDBC编程方式中不存在。
close(事务关闭)：Spring事务的close()方法，是把Connection对象归还给数据库连接池，与事务无关。
suspend(事务挂起)：Spring中事务挂起的语义是：需要新事务时，将现有的Connection保存起来(还有尚未提交的事务)，然后创建新的Connection2，Connection2提交、回滚、关闭完毕后，再把Connection1取出来继续执行。
resume(事务恢复)：嵌套事务执行完毕，返回上层事务重新绑定连接对象到事务管理器的过程。

实际上，只有commit、rollback、close是在JDBC真实存在的，而其他动作都是应用的语意，而非JDBC事务的真实命令。因此，事务真实存在的方法是：

setAutoCommit()

、

commit()

、

rollback()

。

close()语义为：

关闭一个数据库连接，这已经不再是事务的方法了。

使用DataSource并不会执行物理关闭，只是归还给连接池。

6.2 自定义管理事务

为了保证在多个数据源中事务的一致性，我们可以手动管理

Connetion

的事务提交和回滚。考虑到不同ORM框架的事务管理实现差异，要求实现自定义事务管理不影响框架层的事务。

这可以通过使用装饰器设计模式，对

Connection

进行包装重写commit和rolllback屏蔽其默认行为，这样就不会影响到原生

Connection

和ORM框架的默认事务行为。其整体思路如下图所示：

这里并没有使用前面提到的

@SwitchDataSource

，这是因为我们在

TransactionAop

中已经执行了lookupKey的切换。

6.2.1 定义多事务注解

@Target({ElementType.METHOD})  
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)  
@Documented  
public @interface MultiTransaction {  
    String transactionManager() default "multiTransactionManager";  
    // 默认数据隔离级别，随数据库本身默认值  
    IsolationLevel isolationLevel() default IsolationLevel.DEFAULT;  
    // 默认为主库数据源  
    String datasourceId() default "default";  
    // 只读事务，若有更新操作会抛出异常  
    boolean readOnly() default false;

业务方法只需使用该注解即可开启事务，

datasourceId

指定事务用到的数据源，不指定默认为主库。

6.2.3 包装Connection

自定义事务我们使用包装过的

Connection

，屏蔽其中的

commit&rollback

方法。这样我们就可以在主事务里进行统一的事务提交和回滚操作。

public class ConnectionProxy implements Connection {  
   
    private final Connection connection;  
   
    public ConnectionProxy(Connection connection) {  
        this.connection = connection;  
    }  
   
    @Override  
    public void commit() throws SQLException {  
        // connection.commit();  
    }  
   
    public void realCommit() throws SQLException {  
        connection.commit();  
    }  
   
    @Override  
    public void close() throws SQLException {  
        //connection.close();  
    }  
   
    public void realClose() throws SQLException {  
        if (!connection.getAutoCommit()) {  
            connection.setAutoCommit(true);  
        }  
        connection.close();  
    }  
   
    @Override  
    public void rollback() throws SQLException {  
        if(!connection.isClosed())  
            connection.rollback();  
    }  
    ...  
}

这里

commit&close

方法不执行操作，rollback执行的前提是连接执行close才生效。这样不管是使用哪个ORM框架，其自身事务管理都将失效。事务的控制就交由

MultiTransaction

控制了。

6.2.4 事务上下文管理

public class TransactionHolder {  
    // 是否开启了一个MultiTransaction  
    private boolean isOpen;  
    // 是否只读事务  
    private boolean readOnly;  
    // 事务隔离级别  
    private IsolationLevel isolationLevel;  
    // 维护当前线程事务ID和连接关系  
    private ConcurrentHashMap<String, ConnectionProxy> connectionMap;  
    // 事务执行栈  
    private Stack<String> executeStack;  
    // 数据源切换栈  
    private Stack<String> datasourceKeyStack;  
    // 主事务ID  
    private String mainTransactionId;  
    // 执行次数  
    private AtomicInteger transCount;  
   
    // 事务和数据源key关系  
    private ConcurrentHashMap<String, String> executeIdDatasourceKeyMap;  
   
}

每开启一个事物，生成一个事务ID并绑定一个

ConnectionProxy

。事务嵌套调用，保存事务ID和lookupKey至栈中，当内层事务执行完毕执行pop。这样的话，外层事务只需在栈中执行peek即可获取事务ID和lookupKey。

6.2.5 数据源兼容处理

为了不影响原生事务的使用，需要重写

getConnection

方法。当前线程没有启动自定义事务，则直接从数据源中返回连接。

@Override  
public Connection getConnection() throws SQLException {  
    TransactionHolder transactionHolder = MultiTransactionManager.TRANSACTION_HOLDER_THREAD_LOCAL.get();  
    if (Objects.isNull(transactionHolder)) {  
        return determineTargetDataSource().getConnection();  
    }  
    ConnectionProxy ConnectionProxy = transactionHolder.getConnectionMap()  
            .get(transactionHolder.getExecuteStack().peek());  
    if (ConnectionProxy == null) {  
        // 没开跨库事务，直接返回  
        return determineTargetDataSource().getConnection();  
    } else {  
        transactionHolder.addCount();  
        // 开了跨库事务，从当前线程中拿包装过的Connection  
        return ConnectionProxy;  
    }  
}

6.2.6 切面处理

切面处理的核心逻辑是：维护一个嵌套事务栈，当业务方法执行结束，或者发生异常时，判断当前栈顶事务ID是否为主事务ID。如果是的话这时候已经到了最外层事务，这时才执行提交和回滚。详细流程如下图所示：

package com.github.mtxn.transaction.aop;  
@Aspect  
@Component  
@Slf4j  
@Order(99999)  
public class MultiTransactionAop {  
   
    @Pointcut("@annotation(com.github.mtxn.transaction.annotation.MultiTransaction)")  
    public void pointcut() {  
        if (log.isDebugEnabled()) {  
            log.debug("start in transaction pointcut...");  
        }  
    }  
   
   
    @Around("pointcut()")  
    public Object aroundTransaction(ProceedingJoinPoint point) throws Throwable {  
        MethodSignature signature = (MethodSignature) point.getSignature();  
        // 从切面中获取当前方法  
        Method method = signature.getMethod();  
        MultiTransaction multiTransaction = method.getAnnotation(MultiTransaction.class);  
        if (multiTransaction == null) {  
            return point.proceed();  
        }  
        IsolationLevel isolationLevel = multiTransaction.isolationLevel();  
        boolean readOnly = multiTransaction.readOnly();  
        String prevKey = DataSourceContextHolder.getKey();  
        MultiTransactionManager multiTransactionManager = Application.resolve(multiTransaction.transactionManager());  
        // 切数据源，如果失败使用默认库  
        if (multiTransactionManager.switchDataSource(point, signature, multiTransaction)) return point.proceed();  
        // 开启事务栈  
        TransactionHolder transactionHolder = multiTransactionManager.startTransaction(prevKey, isolationLevel, readOnly, multiTransactionManager);  
        Object proceed;  
   
        try {  
            proceed = point.proceed();  
            multiTransactionManager.commit();  
        } catch (Throwable ex) {  
            log.error("execute method:{}#{},err:", method.getDeclaringClass(), method.getName(), ex);  
            multiTransactionManager.rollback();  
            throw ExceptionUtils.api(ex, "系统异常：%s", ex.getMessage());  
        } finally {  
            // 当前事务结束出栈  
            String transId = multiTransactionManager.getTrans().getExecuteStack().pop();  
            transactionHolder.getDatasourceKeyStack().pop();  
            // 恢复上一层事务  
            DataSourceContextHolder.setKey(transactionHolder.getDatasourceKeyStack().peek());  
            // 最后回到主事务，关闭此次事务  
            multiTransactionManager.close(transId);  
        }  
        return proceed;  
   
    }  
   
   
}

7.总结

本文主要介绍了多数据源管理的解决方案(应用层事务，而非XA二段提交保证)，以及对多个库同时操作的事务管理。

需要注意的是，这种方式只适用于单体架构的应用。因为多个库的事务参与者都是运行在同一个JVM进行。如果是在微服务架构的应用中，则需要使用分布式事务管理(譬如：Seata)。

标签： spring boot oracle 后端

本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_66490875/article/details/137229841
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