Spring은 여러 데이터 소스를 동적으로 전환하기 위한 솔루션을 구현합니다.

머리말

Spring은 여러 데이터 소스를 동적으로 구성합니다. 즉, 대규모 애플리케이션에서 데이터를 분할하고 여러 데이터베이스 인스턴스를 사용하여 관리하므로 시스템의 수평 확장성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 이러한 솔루션은 프로그램이 현재 요청 및 시스템 상태를 기반으로 런타임 중에 데이터를 저장할 데이터베이스 인스턴스와 데이터를 추출할 데이터베이스를 동적으로 결정해야 하는 일반적인 단일 데이터 인스턴스 솔루션과 다릅니다.

Spring 2.x 이상 버전에서는 프록시 모드를 사용합니다. 즉, 솔루션에 가상 데이터 소스를 구현하고 이를 사용하여 데이터 소스 선택 로직을 캡슐화하므로 데이터 소스 선택 로직이 효과적으로 수행될 수 있습니다. 클라이언트와 분리되어 이전되었습니다. 클라이언트는 선택에 필요한 컨텍스트를 제공하고(클라이언트가 이를 알고 있기 때문에) 가상 데이터 소스는 클라이언트가 제공한 컨텍스트를 기반으로 데이터 소스 선택을 구현합니다.

구현

구체적인 구현은 가상 DataSource가 AbstractRoutingDataSource만 상속하여 데이터 소스의 선택 로직이 캡슐화되는determinCurrentLookupKey()를 구현하면 된다는 것입니다.

1. 여러 데이터 소스를 동적으로 구성

1. 데이터 소스 이름 상수 클래스:

/**
 * 动态配置多数据源
 * 数据源的名称常量类
 * @author LONGHUI_LUO
 *
 */
public class DataSourceConst {
 public static final String TEST="test";
 public static final String USER="User";
}

🎜>

2. 주로 컨텍스트 데이터 소스의 이름 변경을 담당하는 컨텍스트 환경을 가져오고 설정하는 클래스를 만듭니다.

/**
 * 获得和设置上下文环境 主要负责改变上下文数据源的名称
 *
 * @author LONGHUI_LUO
 *
 */
public class DataSourceContextHolder {
 private static final ThreadLocal contextHolder = new ThreadLocal(); // 线程本地环境
  
 // 设置数据源类型
 public static void setDataSourceType(String dataSourceType) {
  contextHolder.set(dataSourceType);
 }
  
 // 获取数据源类型
 public static String getDataSourceType() {
  return (String) contextHolder.get();
 }
  
 // 清除数据源类型
 public static void clearDataSourceType() {
  contextHolder.remove();
 }
  
}

3. 동적 데이터 소스 클래스를 생성합니다. 이 클래스는 AbstractRoutingDataSource를 상속해야 하며, DefineCurrentLookupKey 메서드를 구현해야 합니다. 이 메서드는 일반적으로 문자열인

/**
 * 建立动态数据源
 *
 * @author LONGHUI_LUO
 *
 */
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
  
 protected Object determineCurrentLookupKey() {
 // 在进行DAO操作前，通过上下文环境变量，获得数据源的类型
 return DataSourceContextHolder.getDataSourceType();
 }
  
}

을 반환합니다.

4. 여러 데이터 소스를 구성하는 스프링 구성 파일 작성

  <!-- 数据源相同的内容 -->
<bean
  id="parentDataSource"
  class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource"
  destroy-method="close">
  <property
   name="driverClassName"
   value="com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver" />
  <property name="username" value="sa" />
  <property name="password" value="net2com" />
</bean>
<!-- start以下配置各个数据源的特性 -->
<bean parent="parentDataSource" id="testDataSource">
  <propertynamepropertyname="url" value="jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=test" />
</bean>
<bean parent="parentDataSource" id="UserDataSource">
   <property
   name="url"
   value="jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=User" />
</bean>
<!-- end 配置各个数据源的特性 -->

5. 매핑 관계

<bean class="com.xxxx.datasouce.DynamicDataSource" id="dataSource">
 <property name="targetDataSources">
  <map key-type="java.lang.String">
   <entry value-ref="testDataSource" key="test"></entry>
   <entry value-ref="UserDataSource" key="User"></entry>
  </map>
 </property>
 <property name="defaultTargetDataSource" ref="testDataSource" ></property>
</bean>

이 구성에서 첫 번째 속성 속성은 대상 데이터 소스인 ec640ca54e2a0cac3665e8b9ddef90f2의 키 유형은 정적 키-값 비교 클래스 DataSourceConst; 10eabad83a14b0e313d1a7f56036f9a2의 키 값과 동일한 유형이어야 합니다. 정적 키와 동일해야 합니다. 값은 컨트롤 클래스의 값과 동일해야 합니다. 값이 여러 개 있으면 < 두 번째 속성 속성은 기본 데이터 소스를 구성합니다.

동적 전환이 데이터 소스

DataSourceContextHolder.setDataSourceType(DataSourceConst.TEST);

이 솔루션의 장점

우선 이 솔루션은 스프링 프레임워크에서 완전히 해결되었으며 데이터 소스는 여전히 스프링 구성 파일에 구성되어 있으며 sessionFactory는 여전히 dataSource 속성을 구성합니다. 유일한 차이점은 실제 dataSource와 sessionFactory 사이에 MultiDataSource가 추가된다는 것입니다.

둘째, 구현이 간단하고 유지 관리가 쉽습니다. 이 계획에 대해 너무 많이 말했지만 실제로는 모두 분석에 불과합니다. 우리가 실제로 작성해야 하는 유일한 코드는 MultiDataSource와 SpObserver입니다. MultiDataSource 클래스에 실제로 작성해야 하는 두 가지 메서드는 getDataSource() 및 getDataSource(sp)이며, SpObserver 클래스는 훨씬 더 간단합니다. 구현이 간단할수록 오류 가능성은 낮아지고 유지 관리 가능성은 높아집니다.

마지막으로 이 솔루션은 단일 데이터 소스를 여러 데이터 소스와 호환되도록 만들 수 있습니다. 이 솔루션은 BUS 및 DAO 작성에 전혀 영향을 미치지 않습니다. 우리 프로젝트가 처음에 단일 데이터 소스로 개발되었다가 프로젝트가 진행됨에 따라 여러 데이터 소스로 변경해야 하는 경우 필요한 데이터를 작성하려면 스프링 구성을 수정하고 MVC 레이어를 약간만 수정하면 됩니다. 요청에 데이터 소스 이름이 있으면 변경이 완료됩니다. 프로젝트가 다시 단일 데이터 소스로 변경되길 원하는 경우 구성 파일만 수정하면 됩니다. 이는 우리 프로젝트에 더 많은 유연성을 추가할 것입니다.

이 솔루션의 단점

여러 사용자가 싱글톤 "sessionFactory"에 액세스할 때 "dataSource" 변수를 공유하여 " dataSource"는 운영 체제의 "생산자-소비자" 문제와 본질적으로 유사합니다. 따라서 여러 사용자가 액세스하는 경우 여러 데이터 소스로 인해 시스템 성능이 저하될 수 있습니다.

요약

이 글의 내용이 모두의 공부나 업무에 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠습니다. 소통하라는 메시지.

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