这篇文章主要介绍了Spring Boot 结合 aop 实现读写分离的示例，帮助大家更好的理解和使用Spring Boot框架，感兴趣的朋友可以了解下
前言
入职新公司到现在也有一个月了，完成了手头的工作，前几天终于有时间研究下公司旧项目的代码。在研究代码的过程中，发现项目里用到了Spring Aop来实现数据库的读写分离，本着自己爱学习(我自己都不信…)的性格，决定写个实例工程来实现spring aop读写分离的效果。
环境部署
库数量：2个，一主一从
关于MysqL的主从环境部署，可以参考：
https://www.html.cn/article/184698.htm
开始项目
首先，毫无疑问，先开始搭建一个SpringBoot工程，然后在pom文件中引入如下依赖：
com.alibabadruid-spring-boot-starter1.1.10org.mybatis.spring.bootmybatis-spring-boot-starter1.3.2tk.mybatismapper-spring-boot-starter2.1.5MysqLmysql-connector-java8.0.16org.springframework.bootspring-boot-starter-jdbcprovidedorg.springframework.bootspring-boot-starter-aopprovidedorg.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.projectlomboklomboktruecom.alibabafastjson1.2.4org.springframework.bootspring-boot-starter-testtestorg.springframework.bootspring-boot-starter-data-jpa
目录结构
引入基本的依赖后，整理一下目录结构，完成后的项目骨架大致如下：
建表
创建一张表user，在主库执行sql语句同时在从库生成对应的表数据
DROP TABLE IF EXISTS `user`; CREATE TABLE `user` ( `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id', `user_name` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '用户名称', `user_phone` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '用户手机', `address` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '住址', `weight` int(3) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '权重，大者优先', `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141952', '测试1', '18826334748', '广州市海珠区', '1', '2019-11-20 10:28:51', '2019-11-22 14:28:26'); INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141953', '测试2', '18826274230', '广州市天河区', '2', '2019-11-20 10:29:37', '2019-11-22 14:28:14'); INSERT INTO `user` VALUES ('1196978513958141954', '测试3', '18826273900', '广州市天河区', '1', '2019-11-20 10:30:19', '2019-11-22 14:28:30');
主从数据源配置
application.yml，主要信息是主从库的数据源配置
server: port: 8001 spring: jackson: date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss time-zone: GMT+8 datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driver-class-name: com.MysqL.cj.jdbc.Driver master: url: jdbc:MysqL://127.0.0.1:3307/user?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failoverReadOnly=false&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true username: root password: slave: url: jdbc:MysqL://127.0.0.1:3308/user?serverTimezone=Asia/Shanghai&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failoverReadOnly=false&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=true username: root password:
因为有一主一从两个数据源，我们用枚举类来代替，方便我们使用时能对应
@Getter public enum DynamicDataSourceEnum { MASTER("master"), SLAVE("slave"); private String dataSourceName; DynamicDataSourceEnum(String dataSourceName) { this.dataSourceName = dataSourceName; } }
数据源配置信息类 DataSourceConfig，这里配置了两个数据源，masterDb和slaveDb
@Configuration @MapperScan(basePackages = "com.xjt.proxy.mapper", sqlSessionTemplateRef = "sqlTemplate") public class DataSourceConfig { // 主库 @Bean @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master") public DataSource masterDb() { return DruidDataSourceBuilder.create().build(); } /** * 从库 */ @Bean @ConditionalOnProperty(prefix = "spring.datasource", name = "slave", matchIfMissing = true) @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave") public DataSource slaveDb() { return DruidDataSourceBuilder.create().build(); }
/** * 主从动态配置 */ @Bean public DynamicDataSource dynamicDb(@Qualifier("masterDb") DataSource masterDataSource, @Autowired(required = false) @Qualifier("slaveDb") DataSource slaveDataSource) { DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource(); Map targetDataSources = new HashMap(); targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.MASTER.getDataSourceName(), masterDataSource); if (slaveDataSource != null) { targetDataSources.put(DynamicDataSourceEnum.SLAVE.getDataSourceName(), slaveDataSource); } dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources); dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(masterDataSource); return dynamicDataSource; } @Bean public sqlSessionFactory sessionFactory(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) throws Exception { sqlSessionfactorybean bean = new sqlSessionfactorybean(); bean.setMapperLocations( new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath*:mapper/*Mapper.xml")); bean.setDataSource(dynamicDataSource); return bean.getobject(); } @Bean public sqlSessionTemplate sqlTemplate(@Qualifier("sessionFactory") sqlSessionFactory sqlSessionFactory) { return new sqlSessionTemplate(sqlSessionFactory); } @Bean(name = "dataSourceTx") public DataSourceTransactionManager dataSourceTx(@Qualifier("dynamicDb") DataSource dynamicDataSource) { DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager = new DataSourceTransactionManager(); dataSourceTransactionManager.setDataSource(dynamicDataSource); return dataSourceTransactionManager; } }
设置路由
设置路由的目的为了方便查找对应的数据源，我们可以用ThreadLocal保存数据源的信息到每个线程中，方便我们需要时获取
public class DataSourceContextHolder { private static final ThreadLocal DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT = new ThreadLocal(); public static void set(String datasourceType) { DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.set(datasourceType); } public static String get() { return DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.get(); } public static void clear() { DYNAMIC_DATASOURCE_CONTEXT.remove(); } }
获取路由
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource { @Override protected Object determineCurrentLookupKey() { return DataSourceContextHolder.get(); } }
AbstractRoutingDataSource的作用是基于查找key路由到对应的数据源，它内部维护了一组目标数据源，并且做了路由key与目标数据源之间的映射，提供基于key查找数据源的方法。
数据源的注解
为了可以方便切换数据源，我们可以写一个注解，注解中包含数据源对应的枚举值，默认是主库，
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.METHOD) @Documented public @interface DataSourceSelector { DynamicDataSourceEnum value() default DynamicDataSourceEnum.MASTER; boolean clear() default true; }
aop切换数据源
到这里，aop终于可以现身出场了，这里我们定义一个aop类，对有注解的方法做切换数据源的操作，具体代码如下：
@Slf4j @Aspect @Order(value = 1) @Component public class DataSourceContextAop { @Around("@annotation(com.xjt.proxy.dynamicdatasource.DataSourceSelector)") public Object setDynamicDataSource(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { boolean clear = true; try { Method method = this.getmethod(pjp); DataSourceSelector dataSourceImport = method.getAnnotation(DataSourceSelector.class); clear = dataSourceImport.clear(); DataSourceContextHolder.set(dataSourceImport.value().getDataSourceName()); log.info("========数据源切换至：{}", dataSourceImport.value().getDataSourceName()); return pjp.proceed(); } finally { if (clear) { DataSourceContextHolder.clear(); } } } private Method getmethod(JoinPoint pjp) { MethodSignature signature = (MethodSignature)pjp.getSignature(); return signature.getmethod(); } }
到这一步，我们的准备配置工作就完成了，下面开始测试效果。更多springboot文章，查看往期：SpringBoot内容聚合
@Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.SLAVE) public List listUser() { List users = userMapper.selectAll(); return users; } @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.MASTER) public int update() { User user = new User(); user.setUserId(Long.parseLong("1196978513958141952")); user.setUserName("修改后的名字2"); return userMapper.updateByPrimaryKeySelective(user); } @DataSourceSelector(value = DynamicDataSourceEnum.SLAVE) public User find() { User user = new User(); user.setUserId(Long.parseLong("1196978513958141952")); return userMapper.selectByPrimaryKey(user); } }
根据方法上的注解可以看出，读的方法走从库，更新的方法走主库，更新的对象是userId为1196978513958141953 的数据，
然后我们写个测试类测试下是否能达到效果，
@RunWith(springrunner.class) @SpringBoottest class UserServiceTest { @Autowired UserService userService; @Test void listUser() { List users = userService.listUser(); for (User user : users) { System.out.println(user.getUserId()); System.out.println(user.getUserName()); System.out.println(user.getUserPhone()); } } @Test void update() { userService.update(); User user = userService.find(); System.out.println(user.getUserName()); } }
测试结果：
1、读取方法
2、更新方法
执行之后，比对数据库就可以发现主从库都修改了数据，说明我们的读写分离是成功的。当然，更新方法可以指向从库，这样一来就只会修改到从库的数据，而不会涉及到主库。
注意
上面测试的例子虽然比较最后发一下项目的github地址，有兴趣的同学可以看下：
https://github.com/Taoxj/MysqL-proxy简单，但
也符合常规的读写分离配置。值得说明的是，读写分离的作用是为了缓解写库，也就是主库的压力，但一定要基于数据一致性
的原则，就是保证主从库之间的数据一定要一致。如果一个方法涉及到写的逻辑，那么该方法里所有的数据库操作都要走主库。
假设写的操作执行完后数据有可能还没同步到从库，然后读的操作也开始执行了，如果这个读取的程序走的依然是从库的话，那么就会出现数据不一致的现象了，这是我们不允许的。
以上就是Spring Boot 结合 aop 实现读写分离的详细内容，更多关于Spring Boot 实现读写分离的资料请关注编程之家其它相关文章！
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