相信大家在随着公司的规模的不断发展，系统不断的增多，或多或少的可能会遇到多数据源的场景，不管是为了读写分离，还是需要聚合业务上的多数据，今天就给大家分享一下，SpringBoot多数据源的实现方案。首先先看一下实现步骤

实现步骤

1. 使用一个枚举类来定义列出所有的数据源；
2. 加载所有数据源到Spring容器中；
3. 绑定数据源和枚举类定义的数据源的关系；
4. 定义属性为ThreadLocal类来管理当前线程的数据源；
5. 继承AbstractRoutingDataSource并重写determineCurrentLookupKey方法，在方法中用第4步方法来获取当前线程的数据源；
6. 在使用的时候，需要在service或者dao层上，在调用Mapper先设置一下将要使用的数据源，不然走默认数据源（这步通常使用SpringAop方式来统一处理）

浅谈原理

主要是因为在调用mapper层getConnection时候，会先调用determineCurrentLookupKey方法来获取一个数据源（获取数据源的方法：先去AbstractRoutingDataSource中的targetDataSources中找，若没有找到则选择默认defaultTargetDataSource），然后在操作数据库。AbstractRoutingDataSource相关代码片段，主要在determineTargetDataSource时候调用我们重写determineCurrentLookupKey方法

public Connection getConnection() throws SQLException {
 return this.determineTargetDataSource().getConnection();
}
protected DataSource determineTargetDataSource() {
 
 Object lookupKey = this.determineCurrentLookupKey();
 DataSource dataSource = (DataSource)this.resolvedDataSources.get(lookupKey);
 
}

工程目录结构

实现代码

我这里的实现是使用业务线来模拟划分数据源的，大家可以里定义主从模式

1.使用一个枚举类来定义所有数据源；

public enum DataSourceKey {
 PRODUCT,
 USER,
}

2.加载所有数据源到Spring容器中，这里使用@Primary注解来默认选择一个数据源注入，不然Spring会因为多数据来不知道选择哪个而报错。由于篇幅原因yml的文件放到另一篇文章中springBoot多数据源的yml配置，还请各位见谅。

@Configuration
@EnableTransactionManagement
@MapperScan(basePackages={"com.example.demo.mapper"})
public class DataSourceConfiguration {
 @Value("${druid.type}")
 private Class<? extends DataSource> dataSourceType;
 @Bean(name = "userDataSource")
 @Primary
 @ConfigurationProperties(prefix = "druid.user")
 public DataSource masterDataSource(){
 return DataSourceBuilder.create().type(dataSourceType).build();
 }
 @Bean(name = "productDataSource")
 @ConfigurationProperties(prefix = "druid.product")
 public DataSource slaveDataSource1(){
 return DataSourceBuilder.create().type(dataSourceType).build();
 }
}

3.绑定数据源和枚举类定义的数据源的关系；

@Configuration
@AutoConfigureAfter({DataSourceConfiguration.class})
public class DynamicConfig {
 static final String MAPPER_LOCATION = "classpath*:mapper/*/*Mapper.xml";
 @Resource(name="userDataSource")
 private DataSource userDataSource;
 @Resource(name="productDataSource")
 private DataSource productDataSource;
 @Bean
 public RoutingDataSource dynamicDataSource(){
 RoutingDataSource routingDataSource = new RoutingDataSource();
 Map<Object,Object> targetDataResources = new HashMap();
 targetDataResources.put(DataSourceKey.USER, userDataSource);
 targetDataResources.put(DataSourceKey.PRODUCT,productDataSource);
 routingDataSource.setTargetDataSources(targetDataResources);
 routingDataSource.setDefaultTargetDataSource(userDataSource);
 return routingDataSource;
 }
 @Bean
 public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() {
 return new DataSourceTransactionManager(dynamicDataSource());
 }
 @Bean
 public SqlSessionFactory sqlSessionFactory() throws Exception {
 final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
 sessionFactory.setDataSource(dynamicDataSource());
 sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
 .getResources(DynamicConfig.MAPPER_LOCATION));
 return sessionFactory.getObject();
 }
}

4.定义属性为ThreadLocal类来管理当前线程的数据源；

public class DbContextHolder {
 private static final ThreadLocal<DataSourceKey> contextHolder = new ThreadLocal<DataSourceKey>();
 public static void setDataSourceType(DataSourceKey dataSourceType) {
 contextHolder.remove();
 contextHolder.set(dataSourceType);
 }
 public static DataSourceKey getDataSourceType() {
 return contextHolder.get();
 }
 public static void clearDataSourceType() {
 contextHolder.remove();
 }
}

5.继承AbstractRoutingDataSource并重写determineCurrentLookupKey方法

public class RoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
 @Override
 protected Object determineCurrentLookupKey() {
 return DbContextHolder.getDataSourceType();
 }
}

6.使用SpringAop方式

@Aspect
@Component
@Order(20)
public class DataSourceSelectorAspect {
 @Around(value="execution(* com.example.demo.mapper.product..*.*(..))")
 public Object useProductDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
 try {
 DbContextHolder.setDataSourceType(DataSourceKey.PRODUCT);
 Object result = pjp.proceed();
 DbContextHolder.clearDataSourceType();
 return result;
 } finally {
 DbContextHolder.clearDataSourceType();
 }
 }
 @Around(value="execution(* com.example.demo.mapper.user..*.*(..))")
 public Object useUserDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
 try {
 DbContextHolder.setDataSourceType(DataSourceKey.USER);
 Object result = pjp.proceed();
 DbContextHolder.clearDataSourceType();
 return result;
 } finally {
 DbContextHolder.clearDataSourceType();
 }
 }
}

这样直接使用就可以根据不同模块下的mapper调用不同的数据源了。