上篇介绍了数据源基础，并实现了基于两套 DataSource ，两套 mybatis 配置的多数据源，从基础知识层面阐述了多数据源的实现思路。不了解的同学请戳→

正如文末回顾所讲，这种方式的多数据源对代码侵入性很强，每个组件都要写两套，不适合大规模线上实践。

对于多数据源需求， Spring 早在 2007 年就注意到并且给出了解决方案，原文见：dynamic- dataSource -routing

Spring 提供了一个 abstract RoutingDataSource 类，用来实现对多个 DataSource 的按需路由，本文介绍的就是基于此方式实现的多数据源实践。

一、什么是 Abstract RoutingDataSource

先看类上的注释：

Abstract {@link Java x.sql.DataSource} implementation that routes {@link #getConnection()} calls to one of various target DataSources based on a lookup key. The latter is usually (but not necessarily) determined through some thread-bound transaction context.

课代表翻译：这是一个抽象类，可以通过一个 lookup key ，把对 getConnection() 方法的调用，路由到目标 DataSource 。后者（指 lookup key ）通常是由和线程绑定的上下文决定的。

这段注释可谓字字珠玑，没有一句废话。下文结合主要代码解释其含义。

 public abstract class AbstractRoutingDataSource  extends  AbstractDataSource implements InitializingBean {

    //目标 DataSource Map，可以装很多个 DataSource
    @Nullable
     private   Map <Object, Object> targetDataSources;
    
    @Nullable
    private Map<Object, DataSource> resolvedDataSources;

    //Bean初始化时，将 targetDataSources 遍历并解析后放入 resolvedDataSources
    @Override
    public  void  afterPropertiesSet() {
        if (this.targetDataSources == null) {
            throw new IllegalArgument Exception ("Property 'targetDataSources' is required");
        }
        this.resolvedDataSources = CollectionUtils.newHashMap(this.targetDataSources.size());
        this.targetDataSources.forEach((key, value) -> {
            Object lookupKey = resolveSpecifiedLookupKey(key);
            DataSource dataSource = resolveSpecifiedDataSource(value);
            this.resolvedDataSources.put(lookupKey, dataSource);
        });
        if (this.defaultTargetDataSource != null) {
            this.resolvedDefaultDataSource = resolveSpecifiedDataSource(this.defaultTargetDataSource);
        }
    }
    
    @Override
    public Connection getConnection() throws SQLException {
        return determineTargetDataSource().getConnection();
    }

    /**
     * Retrieve the  Current  target DataSource. Determines the
     * {@link #determineCurrentLookupKey() current lookup key}, performs
     * a lookup in the {@link #setTargetDataSources targetDataSources} map,
     * falls back to the specified
     * {@link #setDefaultTargetDataSource default target DataSource} if necessary.
     * @see #determineCurrentLookupKey()
     */
     //根据 #determineCurrentLookupKey()返回的lookup key 去解析好的数据源 Map 里取相应的数据源
    protected DataSource determineTargetDataSource() {
        Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");
        // 当前 lookupKey 的值由用户自己实现↓
        Object lookupKey = determineCurrentLookupKey();
        DataSource dataSource = this.resolvedDataSources.get(lookupKey);
        if (dataSource == null && (this.lenientFallback || lookupKey == null)) {
            dataSource = this.resolvedDefaultDataSource;
        }
        if (dataSource == null) {
            throw new IllegalStateException("Cannot determine target DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");
        }
        return dataSource;
    }
    
    /**
     * Determine the current lookup key. This will typically be
     * implemented to check a thread-bound transaction context.
     * <p>Allows for arbitrary keys. The returned key needs
     * to match the stored lookup key type, as resolved by the
     * {@link #resolveSpecifiedLookupKey} method.
     */
    // 该方法用来决定lookup key，通常用 线程 绑定的上下文来实现
    @Nullable
    protected abstract Object determineCurrentLookupKey();
    
    // 省略其余代码...

}
  

首先看类图

AbstractRoutingDataSource-uml

是个 DataSource ，并且实现了 InitializingBean ，说明有 Bean 的初始化操作。

其次看实例变量

private Map<Object, Object> targetDataSources; 和 private Map<Object, DataSource> resolvedDataSources; 其实是一回事，后者是经过对前者的解析得来的，本质就是用来存储多个 DataSource 实例的 Map 。

最后看核心方法

使用 DataSource ，本质就是调用其 getConnection() 方法获得连接，从而进行数据库操作。

AbstractRoutingDataSource#getConnection() 方法首先调用 determineTargetDataSource() ，决定使用哪个目标数据源，并使用该数据源的 getConnection() 连接数据库：

 @Override
public Connection getConnection() throws SQLException {
   return determineTargetDataSource().getConnection();
}  

 protected DataSource determineTargetDataSource() {
   Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");
   // 这里使用的 lookupKey 就能决定返回的数据源是哪个
   Object lookupKey = determineCurrentLookupKey();
   DataSource dataSource = this.resolvedDataSources.get(lookupKey);
   if (dataSource == null && (this.lenientFallback || lookupKey == null)) {
      dataSource = this.resolvedDefaultDataSource;
   }
   if (dataSource == null) {
      throw new IllegalStateException("Cannot determine target DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");
   }
   return dataSource;
}  

所以重点就是 determineCurrentLookupKey() 方法，该方法是抽象方法，由用户自己实现，通过改变其返回值，控制返回不同的数据源。用表格表示如下：

如何实现这个方法呢？结合 Spring 在注释里给的提示：

后者（指 lookup key ）通常是由和线程绑定的上下文决定的。

应该能联想到 ThreadLocal 了吧！ ThreadLocal 可以维护一个与当前线程绑定的变量，充当这个线程的上下文。

二、实现

设计 yaml 文件外部化配置多个数据源

 spring:
  datasource:
    first:
      driver-class-name: org.h2.Driver
       jdbc -url: jdbc:h2:mem:db1
      username: sa
      password:
    second:
      driver-class-name: org.h2.Driver
      jdbc-url: jdbc:h2:mem:db2
      username: sa
      password:  

创建 lookupKey 的上下文持有类：

 /**
 * 数据源 key 上下文
 * 通过控制 ThreadLocal变量 LOOKUP_KEY_HOLDER 的值用于控制数据源切换
 * @see RoutingDataSource
 * @author :Java课代表
 */
public class RoutingDataSourceContext {

    private  static  final ThreadLocal<String> LOOKUP_KEY_HOLDER = new ThreadLocal<>();

    public static void setRoutingKey(String routingKey) {
        LOOKUP_KEY_HOLDER.set(routingKey);
    }

    public static String getRoutingKey() {
        String key = LOOKUP_KEY_HOLDER.get();
        // 默认返回 key 为 first 的数据源
        return key == null ? "first" : key;
    }

    public static void reset() {
        LOOKUP_KEY_HOLDER.remove();
    }
}  

实现 AbstractRoutingDataSource ：

 /**
 * 支持动态切换的数据源
 * 通过重写 determineCurrentLookupKey 实现数据源切换
 * @author :Java课代表
 */
public class RoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource {

    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        return RoutingDataSourceContext.getRoutingKey();
    }

}  

给我们的 RoutingDataSource 初始化上多个数据源：

 /**
 * 数据源配置
 * 把多个数据源，装配到一个 RoutingDataSource 里
 * @author :Java课代表
 */
@Configuration
public class RoutingDataSourcesConfig {

    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.first")
    public DataSource firstDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }

    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.second")
    public DataSource secondDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }

    @Primary
    @Bean
    public RoutingDataSource routingDataSource() {
        RoutingDataSource routingDataSource = new RoutingDataSource();
        routingDataSource.setDefaultTargetDataSource(firstDataSource());
        Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("first", firstDataSource());
        dataSourceMap.put("second", secondDataSource());
        routingDataSource.setTargetDataSources(dataSourceMap);
        return routingDataSource;
    }

}  

演示一下手工切换的代码：

 public void init() {
    // 手工切换为数据源 first，初始化表
    RoutingDataSourceContext.setRoutingKey("first");
    createTableUser();
    RoutingDataSourceContext.reset();

    // 手工切换为数据源 second，初始化表
    RoutingDataSourceContext.setRoutingKey("second");
    createTableUser();
    RoutingDataSourceContext.reset();

}  

这样就实现了最基本的多数据源切换了。

不难发现，切换工作很明显可以抽成一个切面，我们可以优化一下，利用注解标明切点，哪里需要切哪里。

三、引入 AOP

自定义注解

 /**
 * @author :Java课代表
 */
@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface WithDataSource {
    String value() default "";
}  

创建切面

 @Aspect
@Component
// 指定优先级高于@Transactional的默认优先级
// 从而保证先切换数据源再进行事务操作
@Order(Ordered.LOWEST_PRECEDENCE - 1)
public class DataSourceAspect {

    @Around("@ annotation (withDataSource)")
    public Object switchDataSource(ProceedingJoinPoint pjp, WithDataSource withDataSource) throws Throwable {

        // 1.获取 @WithDataSource 注解中指定的数据源
        String routingKey = withDataSource.value();
        // 2.设置数据源上下文
        RoutingDataSourceContext.setRoutingKey(routingKey);
        // 3.使用设定好的数据源处理业务
        try {
            return pjp.proceed();
        } finally {
            // 4.清空数据源上下文
            RoutingDataSourceContext.reset();
        }
    }
}  

有了注解和切面，使用起来就方便多了：

 // 注解标明使用"second"数据源
@WithDataSource("second")
public List<User> getAllUsersFromSecond() {
    List<User> users = userService.selectAll();
    return users;
}  

关于切面有两个细节需要注意：

1.需要指定优先级高于声明式事务

原因：声明式事务事务的本质也是 AOP，其只对开启时使用的数据源生效，所以一定要在切换到指定数据源之后再开启，声明式事务默认的优先级是最低级，这里只需要设定自定义的数据源切面的优先级比它高即可。

2.业务执行完之后一定要清空上下文

原因：假设方法 A 使用 @WithDataSource(“second”) 指定走”second”数据源，紧跟着方法 B 不写注解，期望走默认的 first 数据源。但由于方法A放入上下文的 lookupKey 此时还是”second”并未删除，所以导致方法 B 执行的数据源与期望不符。

四、回顾

至此，基于 AbstractRoutingDataSource + AOP 的多数据源就实现好了。

在配置 DataSource 这个 Bean 的时候，用的是自定义的 RoutingDataSource ，并且标记为 @Primary 。这样就可以让 mybatis-spring-boot-starter 使用 RoutingDataSource 帮我们自动配置好 mybatis ，比搞两套 DataSource +两套 Mybatis 配置的方案简单多了。

文中相关代码已上传课代表的 github

特别说明：

样例中为了减少代码层级，让展示更直观，在 controller 层写了事务注解，实际开发中可别这么干，controller 层的任务是绑定、校验参数，封装返回结果，尽量不要在里面写业务！

五、优化

对于一般的多数据源使用场景，本文方案已足够覆盖，可以实现灵活切换。

但还是存在如下不足：

• 每个应用使用时都要新增相关类，大量重复代码
• 修改或新增功能时，所有相关应用都得改
• 功能不够强悍，没有高级功能，比如读写分离场景下的读多个从库负载均衡

其实把这些代码封装到一个 starter 里面，高级功能慢慢扩展就可以。

好在开源世界早就有现成工具可用了，开发 mybatis-plus 的”baomidou”团队在其生态中开源了一个多数据源框架 Dynamic-Datasource，底层原理就是 AbstractRoutingDataSource ，增加了更多强悍的扩展功能，下篇介绍其使用。