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全网最细SpringBoot多数据源及事务解决方案，你学会了吗？
作者：mmseoamin日期：2023-12-25

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 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 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 connectionMap;
    // 事务执行栈
    private Stack executeStack;
    // 数据源切换栈
    private Stack 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 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)。

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