Spring Boot 与多数据库支持：连接与管理多个数据源！

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bug菌 发表于 2025/07/16 16:24:03 2025/07/16
【摘要】 🏆本文收录于「滚雪球学SpringBoot」专栏(全网一个名)，手把手带你零基础入门Spring Boot，从入门到就业，助你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8 🚀 前言 🌐在现代微服务架构中，一个应用程序通常需要连接多个不同类...

🏆本文收录于「滚雪球学SpringBoot」专栏(全网一个名)，手把手带你零基础入门Spring Boot，从入门到就业，助你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！

环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8

🚀 前言 🌐

在现代微服务架构中，一个应用程序通常需要连接多个不同类型的数据库。例如，一个微服务可能会使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）来存储结构化数据，同时还可能使用NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）来存储非结构化数据。Spring Boot作为一个流行的企业级开发框架，提供了强大的配置能力，能够轻松地与多个数据源集成，实现对多个数据库的高效管理。

本文将详细介绍如何在Spring Boot中配置和管理多个数据源，支持不同类型的数据库，并探讨如何通过Spring Session和事务管理来处理跨数据库的操作，确保系统的高可用性和一致性。具体内容包括：

  1. 如何在Spring Boot中配置多个数据源，支持不同类型的数据库（如MySQL、PostgreSQL、MongoDB）。
  2. 使用Spring Boot的@Primary与@Qualifier注解管理多个数据源的切换。
  3. 实现动态数据源切换，根据不同条件（如用户身份、请求类型等）选择数据库。
  4. 配置多数据源的事务管理，确保跨多个数据库的事务一致性。
  5. 处理跨数据源的查询与操作，确保数据的一致性与完整性。

🧑‍💻 如何在Spring Boot中配置多个数据源，支持不同类型的数据库🏷️

Spring Boot通过DataSource的配置支持多个数据源，可以轻松实现不同数据库的数据管理。下面我们详细探讨如何配置多个数据源以及支持不同类型的数据库。

1. 引入依赖 ⚙️

要使用多个数据源，我们首先需要在pom.xml文件中引入所需的依赖。如果我们打算连接MySQL、PostgreSQL和MongoDB，可以分别添加对应的依赖包。

实际代码案例（pom.xml）：

<!-- MySQL -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

<!-- PostgreSQL -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>

<!-- MongoDB -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>

代码解析：

  • spring-boot-starter-data-jpa：用于连接MySQL和PostgreSQL等关系型数据库。
  • spring-boot-starter-data-mongodb：用于连接MongoDB等NoSQL数据库。

2. 配置多个数据源 🔧

接下来，我们需要在application.yml或application.properties文件中配置每个数据源的连接信息。我们为每个数据库定义不同的数据源配置。

实际代码案例（application.yml）：

spring:
  datasource:
    mysql:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/mysql_db
      username: root
      password: password
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      hikari:
        maximum-pool-size: 10

  datasource:
    postgresql:
      url: jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres_db
      username: root
      password: password
      driver-class-name: org.postgresql.Driver
      hikari:
        maximum-pool-size: 10

代码解析：

  • spring.datasource.mysql和spring.datasource.postgresql分别配置了MySQL和PostgreSQL数据库的连接信息。
  • url：数据库的连接地址。
  • username：数据库的用户名。
  • password：数据库的密码。
  • driver-class-name：数据库驱动类的全类名。

3. 配置DataSource对象 💡

在Spring Boot中，我们需要在@Configuration类中配置多个DataSource对象来连接不同的数据库。Spring提供了@ConfigurationProperties注解来加载配置文件中的数据源设置。

实际代码案例（DataSourceConfig.java）：

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 org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource;

import javax.sql.DataSource;

@Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Bean(name = "mysqlDataSource")
    @Primary
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.mysql")
    public DataSource mysqlDataSource() {
        return new DriverManagerDataSource();
    }

    @Bean(name = "postgresqlDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.postgresql")
    public DataSource postgresqlDataSource() {
        return new DriverManagerDataSource();
    }
}

代码解析：

  • mysqlDataSource()和postgresqlDataSource()方法分别配置了MySQL和PostgreSQL的数据源。
  • @Primary：标记为@Primary的数据源将作为默认数据源。如果没有使用@Qualifier指定数据源，Spring会选择标记为@Primary的数据源。

🌐 使用Spring Boot的@Primary与@Qualifier注解管理多个数据源的切换 🏷️

当我们配置了多个数据源时，需要确保Spring能够正确识别和选择使用的DataSource。这时，@Primary和@Qualifier注解就可以帮助我们管理数据源的切换。

1. @Primary注解 📌

@Primary注解标记为默认的数据源。当多个数据源并存时，Spring会优先注入标记为@Primary的数据源。

2. @Qualifier注解 🔑

@Qualifier注解用于指定注入具体的数据源。当有多个数据源时，使用@Qualifier注解明确指定要使用的数据源。

实际代码案例（DatabaseService.java）：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.sql.DataSource;

@Service
public class DatabaseService {

    @Autowired
    @Qualifier("mysqlDataSource")  // 指定使用mysql数据源
    private DataSource dataSource;

    public void testDatabaseConnection() {
        System.out.println("Using DataSource: " + dataSource);
    }
}

代码解析：

  • @Qualifier("mysqlDataSource")：明确指定使用mysqlDataSource，避免Spring自动注入@Primary标记的数据源。

🌐 基于Spring Boot实现动态数据源切换 🎛️

在某些场景下，我们需要根据不同的条件（如用户身份、请求类型等）动态选择使用不同的数据库。Spring Boot支持动态数据源切换，使用AbstractRoutingDataSource来实现。

1. 自定义动态数据源配置 ⚙️

通过继承AbstractRoutingDataSource，我们可以根据上下文信息来动态决定使用哪个数据源。

实际代码案例（DynamicDataSource.java）：

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;

public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {

    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        // 根据当前的上下文动态决定数据源
        return DataSourceContextHolder.getDataSourceType();
    }
}

代码解析：

  • determineCurrentLookupKey()方法根据DataSourceContextHolder来获取当前请求的数据库类型，从而选择对应的数据源。

2. 实现数据源上下文管理 🌍

为了管理当前的数据库类型，我们可以使用ThreadLocal来为每个线程保存数据源信息。

实际代码案例（DataSourceContextHolder.java）：

public class DataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<>();

    public static void setDataSourceType(String dataSourceType) {
        contextHolder.set(dataSourceType);
    }

    public static String getDataSourceType() {
        return contextHolder.get();
    }

    public static void clearDataSourceType() {
        contextHolder.remove();
    }
}

代码解析：

  • 使用ThreadLocal确保每个线程有自己的数据源类型，不会被其他线程干扰。

3. 动态数据源的使用 📊

当需要切换数据源时，可以通过DataSourceContextHolder来设置当前的数据源类型。

实际代码案例：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class DynamicDatabaseService {

    @Autowired
    private DataSource dataSource;

    public void switchDataSourceAndExecute() {
        // 根据用户请求动态选择数据源
        DataSourceContextHolder.setDataSourceType("mysql");
        // 执行数据库操作
        System.out.println("Using DataSource: " + dataSource);
    }
}

代码解析：

  • DataSourceContextHolder.setDataSourceType("mysql")：动态设置当前数据源为MySQL。
  • 使用动态数据源时，Spring会根据当前的DataSourceContextHolder的值选择对应的数据源。

🌐 配置多数据源的事务管理，确保跨多个数据库的事务一致性 💡

在多数据源环境中，跨数据库的事务管理变得尤为复杂。为了确保多个数据库操作的一致性，我们可以利用Spring的事务管理功能，配合分布式事务框架来实现跨数据库的事务一致性。

1. 事务管理的配置🧑‍💻

Spring Boot中的@Transactional注解可以帮助我们管理单个数据源的事务。在多数据源的场景下，我们需要结合@Transactional和分布式事务管理框架来保证跨数据库的事务一致性。

实际代码案例（TransactionService.java）：

import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

@Service
public class TransactionService {

    @Transactional
    public void executeTransactionalOperation() {
        // 在多个数据库中执行事务操作
        System.out.println("Executing transaction across multiple data sources");
    }
}

代码解析：

  • @Transactional：标记的方法会启动一个事务，确保在方法执行过程中，所有操作要么全部成功，要么全部回滚。

2. 跨数据源的事务一致性 🧑‍💻

为了确保跨多个数据源的事务一致性，我们可以使用分布式事务管理框架，如Atomikos、Seata等。这些框架提供了全局事务管理功能，确保在多个数据库之间操作时，事务的一致性和完整性。

实际代码案例（基于Atomikos）：

<dependency>
    <groupId>com.atomikos</groupId>
    <artifactId>atomikos-jta</artifactId>
    <version>5.0.7</version>
</dependency>

代码解析：

  • Atomikos是一个分布式事务管理框架，能够协调多个数据源之间的事务，确保它们的一致性。

🌐 讨论如何处理跨数据源的查询与操作，确保数据的一致性与完整性 🧩

在跨多个数据源进行查询和操作时，需要特别关注数据的一致性和完整性。分布式事务可以帮助确保这些操作的协调一致性。

1. 跨数据库操作的一致性🔒

为了确保跨数据库操作的完整性，开发者可以使用本地事务和全局事务的结合。在进行多个数据库操作时，保证所有数据库的数据状态保持一致。

实际代码案例（基于分布式事务管理）：

import com.atomikos.icatch.jta.UserTransactionImp;
import com.atomikos.icatch.config.Configuration;
import javax.transaction.UserTransaction;

@Configuration
public class AtomikosConfig {

    @Bean
    public UserTransaction userTransaction() {
        return new UserTransactionImp();
    }

    @Bean
    public UserTransactionManager userTransactionManager() {
        UserTransactionManager manager = new UserTransactionManager();
        manager.init();
        return manager;
    }
}

代码解析：

  • UserTransactionImp：Atomikos提供的分布式事务实现，能够处理跨多个数据源的事务。

2. 确保数据一致性 📈

跨多个数据库进行操作时，开发者需要确保每个数据库中的数据都与其他数据库的数据保持一致。使用分布式事务框架能够有效地管理这些操作，确保数据一致性。

🏁 小结与总结：Spring Boot与多数据库支持的最佳实践 🧩

小结：

  1. 多数据源配置：Spring Boot提供了灵活的配置方式，可以轻松实现连接多个数据库，并支持不同类型的数据库（MySQL、PostgreSQL、MongoDB等）。
  2. 动态数据源切换：通过自定义AbstractRoutingDataSource，实现动态选择数据源，满足复杂业务场景的需求。
  3. 跨数据源事务管理：Spring的@Transactional注解结合分布式事务框架（如Atomikos、Seata等），确保跨多个数据源的事务一致性。
  4. 数据一致性和完整性：使用分布式事务框架来保证跨数据库操作的协调性和一致性。

总结：

  • 简化多数据源管理：Spring Boot通过@Primary、@Qualifier注解以及自定义数据源配置，使得多数据源管理变得高效且灵活。
  • 灵活性与扩展性：通过动态数据源切换和跨数据源事务管理，可以根据实际需求调整数据源和事务处理方式，满足业务的扩展需求。
  • 高可用性与一致性：通过Redis、Atomikos等分布式框架，确保多个数据库之间的数据一致性和高可用性。

通过本篇文章，你已经学会了如何在Spring Boot应用中实现多数据库支持，并能高效地管理不同数据源之间的一致性与事务处理。这将帮助你应对复杂的业务需求，提升系统的可扩展性和可靠性。如果你对其他相关技术有兴趣，欢迎随时交流！

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