springBoot+ druid配置多数据源

news2024/11/23 9:42:42

springBoot+ druid配置多数据源
1.在yml加:

spring:
  #1.JDBC数据源
  datasource:
    druid:
      first:
        username: PY
        password: ral2024
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/mysql?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        #初始化连接池的连接数量 大小,最小,最大
        initial-size: 5
        min-idle: 5
        max-active: 20
        #配置获取连接等待超时的时间
        max-wait: 60000
        #配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒
        time-between-eviction-runs-millis: 60000
        # 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒
        min-evictable-idle-time-millis: 30000
        # 配置一个连接在池中最大生存的时间,单位是毫秒
        max-evictable-idle-time-millis: 3000000
        validation-query: SELECT 1 FROM user
        test-while-idle: true
        test-on-borrow: true
        test-on-return: false
        # 是否缓存preparedStatement,也就是PSCache  官方建议MySQL下建议关闭   个人建议如果想用SQL防火墙 建议打开
        pool-prepared-statements: true
        max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
        # 配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall'用于防火墙
        filters: stat,wall,slf4j
        filter:
          stat:
            merge-sql: true
            slow-sql-millis: 5000
      second:
        username: L2_USER_Z1
        password: L2_USER_Z1
        url: jdbc:oracle:thin:@172.16.200.60:1521:PYCXMES.PYGT.COM
        driver-class-name: oracle.jdbc.OracleDriver
        #初始化连接池的连接数量 大小,最小,最大
        initial-size: 5
        min-idle: 5
        max-active: 20
        #配置获取连接等待超时的时间
        max-wait: 600000
        #配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒
        time-between-eviction-runs-millis: 60000
        # 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒
        min-evictable-idle-time-millis: 30000
        # 配置一个连接在池中最大生存的时间,单位是毫秒
        max-evictable-idle-time-millis: 3000000
        validation-query: SELECT 1 FROM user
        test-while-idle: true
        test-on-borrow: true
        test-on-return: false
        # 是否缓存preparedStatement,也就是PSCache  官方建议MySQL下建议关闭   个人建议如果想用SQL防火墙 建议打开
        pool-prepared-statements: true
        max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
        # 配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall'用于防火墙
        filters: stat,wall,slf4j
        filter:
          stat:
            merge-sql: true###
            slow-sql-millis: 5000

2.新建一个config文件
里面有3个类,分别:DruidConfigFirst ,DruidConfigSecond ,TwoDataSourceConfig
结构如图:
在这里插入图片描述

package com.alnan.config;

import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;
import org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;

import javax.sql.DataSource;

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.alnan.dao.mysql", sqlSessionTemplateRef  = "firstSqlSessionTemplate")
public class DruidConfigFirst {
   
   

    @Bean(name = "firstSqlSessionFactory")
    @Primary
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(@Qualifier("firstDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
        bean.setDataSource(dataSource);
        return bean.getObject();
    }

    @Bean(name = "firstTransactionManager")
    @Primary
    public DataSourceTransactionManager transactionManager(@Qualifier("firstDataSource") DataSource dataSource) {
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }

    @Bean(name = "firstSqlSessionTemplate")
    @Primary
    public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(@Qualifier("firstSqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) throws Exception {
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }
}
package com.alnan.config;

import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;
import org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;

import javax.sql.DataSource;

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.alnan.dao.oracle", sqlSessionTemplateRef  = "secondSqlSessionTemplate")
public class DruidConfigSecond {
   
   

    @Bean(name = "secondSqlSessionFactory")
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(@Qualifier("secondDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
        bean.setDataSource(dataSource);
        return bean.getObject();
    }

    @Bean(name = "secondTransactionManager")
    public DataSourceTransactionManager transactionManager(@Qualifier("secondDataSource") DataSource dataSource) {
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }

    @Bean(name = "secondSqlSessionTemplate")
    public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(@Qualifier("secondSqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) throws Exception {
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }

}
package com.alnan.config;

import com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceBuilder;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;

import javax.sql.DataSource;

@Configuration
public class TwoDataSourceConfig {

    @Primary
    @Bean(name = "firstDataSource")
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.first")
    public DataSource first() {
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();
    }

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

然后怎么用呢:
在这里插入图片描述
dao 里面分开对应mysql的Mapper,oracle的Mapper

应用:正常注入就行,他会自己去对应数据库
在这里插入图片描述
3.pom:

 <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.10</version>
        </dependency>

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