springboot配置多个数据源【详解】

业界资讯 2023-08-13 03:34:01 阅读次数: 0

springboot配置多个数据源【详解】

前言，什么是数据源与数据库连接池

说SpringBoot的多数据源配置之前，我们先了解下DataSource。
在java中，操作数据库有很多方式，在众多方式中除了JDBC外还有DataSource对象。

DataSource可以看作数据源：
它封装了数据库参数，连接数据库，程序中操作DataSource对象即可对数据库进行增删改查操作。

不同方式中使用的DataSource对象不同。列举如下：

dbcp框架中的DataSource类是：org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
c3p0框架的DataSource类是：com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource
MyBatis框架的DataSource类是：org.apache.ibatis.datasource.pooled.PooledDataSource
Druid框架的DataSource类是：com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

对于DataSource的一些实现，经常被叫做数据库连接池，

比如Druid官方文档中说“Druid是Java语言中最好的数据库连接池“，本质核心就是DataSource的一个实现类，作为中间层使用，并且基本上都提供了附带的其他的服务，也就是说不仅仅实现了核心建筑，也基于核心之上构建了很多的外围建设。

数据源和数据库连接池的关系：

  • 数据源建立多个数据库连接，这些数据库连接会保存在数据库连接池中，
  • 当需要访问数据库时，只需要从数据库连接池中获取空闲的数据库连接，
  • 当程序访问数据库结束时，数据库连接会放回数据库连接池中。

在最开始学习JDBC的时候，我们自己获取一个数据连接的操作是这样的：
在这里插入图片描述
学习JDBC的时候，直接使用DriverManager的这种形式，通常需要将驱动程序硬编码到项目中（JDBC4.0后可以自动注册驱动程序）。

而且最重要的是通过DriverManager的getConnection方法获取的连接，是建立与数据库的连接。

但是建立与数据库的连接是一项较耗资源的工作，频繁的进行数据库连接建立操作会产生较大的系统开销。

DataSource中获取的连接来自于连接池中，虽然池中的连接从根本上来说其实也还是从DriverManager获取而来。

DataSource就是DriverManager的一种替代角色，拥有对外提供连接的能力。

接下来看SpringBoot如何整合多数据源。

一、配置文件进行配置：

1.导入依赖：

如果你新增的数据库数据源和目前的数据库不同，记得引入新数据库的驱动依赖，比如 MySQL 和 PGSQL。

<dependency>
	<groupId>mysql</groupId>
	<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
	<scope>runtime</scope>
</dependency>
 
<dependency>
    <groupId>org.postgresql</groupId>
    <artifactId>postgresql</artifactId>
    <version>42.2.7</version>
</dependency>

首先，需要在配置文件中配置多数据源的连接信息；

这里采用yml配置文件，其他类型配置文件同理
我配置了两个数据源，一个名字叫ds1数据源，一个名字叫ds2数据源，如果你想配置更多的数据源，继续加就行了

spring:
 # 数据源配置
  datasource:
    ds1: #数据源1
      driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # mysql的驱动你可以配置别的关系型数据库
      url: jdbc:mysql://ip:3306/db1 #数据源地址
      username: root # 用户名
      password: root # 密码
    ds2: # 数据源2
      driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver # mysql的驱动你可以配置别的关系型数据库
      url: jdbc:mysql://ip:3307/db2#数据源地址
      username: root # 用户名
      password: root # 密码

二、编写配置类：

编写Springboot的配置类：

mybatis多数据源切换的原理是根据不同包，调用不同的数据源，

你只需要把你的mapper.java和mapper.xml 写在某个package中，springboot自动帮你实现数据源切换。

核心代码就这两句：

1.用来指定包扫描、指定sqlSessionTemplateRef

@MapperScan(basePackages ="com.web.ds2.**.dao", 
            sqlSessionTemplateRef = "ds2SqlSessionTemplate")

2，用来指定mapper.xml的路径

sqlSessionFactory.
    setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().
                                getResources("classpath*:com/web/ds2/**/*.xml"));

详细代码如下：

3.Mybatis主数据源ds1配置：

/**
 * Mybatis主数据源ds1配置
 * 多数据源配置依赖数据源配置
 * @see  DataSourceConfig
 */
@Configuration
@MapperScan(basePackages ="com.web.ds1.**.dao", sqlSessionTemplateRef  = "ds1SqlSessionTemplate")
public class MybatisPlusConfig4ds1 {
    
    
 
    @Bean(name = "dataSource1")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.ds1")
    @Primary
    public DataSource dataSource() {
    
    
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    //主数据源 ds1数据源
    @Primary
    @Bean("ds1SqlSessionFactory")
    public SqlSessionFactory ds1SqlSessionFactory(@Qualifier("ds1DataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
    
    
        MybatisSqlSessionFactoryBean sqlSessionFactory = new MybatisSqlSessionFactoryBean();
        sqlSessionFactory.setDataSource(dataSource);
        sqlSessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().
                        getResources("classpath*:com/web/ds1/**/*.xml"));  
        return sqlSessionFactory.getObject();
    }
 
    @Primary
    @Bean(name = "ds1TransactionManager")
    public DataSourceTransactionManager ds1TransactionManager(@Qualifier("ds1DataSource") DataSource dataSource) {
    
    
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }
 
    @Primary
    @Bean(name = "ds1SqlSessionTemplate")
    public SqlSessionTemplate ds1SqlSessionTemplate(@Qualifier("ds1SqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
    
    
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }
 
}

4.Mybatis第二个ds2数据源配置：

/**
 * Mybatis  第二个ds2数据源配置
 * 多数据源配置依赖数据源配置
 * @see  DataSourceConfig
 */
@Configuration
@MapperScan(basePackages ="com.web.ds2.**.dao", sqlSessionTemplateRef  = "ds2SqlSessionTemplate")
public class MybatisPlusConfig4ds2 {
    
    
 
    @Bean(name = "dataSource2")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.ds2")
    public DataSource dataSource() {
    
    
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    //ds2数据源
    @Bean("ds2SqlSessionFactory")
    public SqlSessionFactory ds2SqlSessionFactory(@Qualifier("ds2DataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
    
    
        MybatisSqlSessionFactoryBean sqlSessionFactory = new MybatisSqlSessionFactoryBean();
        sqlSessionFactory.setDataSource(dataSource);
        sqlSessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().
                getResources("classpath*:com/web/ds2/**/*.xml"));
        return sqlSessionFactory.getObject();
    }
 
    //事务支持
    @Bean(name = "ds2TransactionManager")
    public DataSourceTransactionManager ds2TransactionManager(@Qualifier("ds2DataSource") DataSource dataSource) {
    
    
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }
 
    @Bean(name = "ds2SqlSessionTemplate")
    public SqlSessionTemplate ds2SqlSessionTemplate(@Qualifier("ds2SqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
    
    
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }
 
}

5.Mybatis第三个数据源配置（另一种配置方法）：

有DataSourceTransactionManager 事务管理

import com.baomidou.mybatisplus.core.MybatisConfiguration;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.spring.MybatisSqlSessionFactoryBean;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.jdbc.DataSourceBuilder;
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.data.jpa.repository.config.EnableJpaRepositories;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;
 
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
@EnableJpaRepositories({
    
    "xxx.xxx.xx.xx.xx"})
@MapperScan(basePackages = {
    
    "xx.xx.xx.xx.xx.xx"}, sqlSessionFactoryRef = "sqlSessionFactory")
public class PrimaryDataSourceConfig {
    
    
 
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "mybatis-plus.configuration")
    public MybatisConfiguration globalConfiguration() {
    
    
        return new MybatisConfiguration();
    }
 
    @Bean(name = "dataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.primary")
    @Primary
    public DataSource dataSource() {
    
    
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    @Bean(name = "sqlSessionFactory")
    @Primary
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(@Qualifier("dataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
    
    
        MybatisSqlSessionFactoryBean bean = new MybatisSqlSessionFactoryBean();
        bean.setDataSource(dataSource);
        //这里将下划线映射为驼峰的配置引入
        bean.setConfiguration(globalConfiguration());
        bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mappers/*.xml"));
        return bean.getObject();
    }
 
    @Bean(name = "transactionManager")
    @Primary
    public DataSourceTransactionManager transactionManager(@Qualifier("dataSource") DataSource dataSource) {
    
    
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }
 
    @Bean(name = "sqlSessionTemplate")
    @Primary
    public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(@Qualifier("sqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
    
    
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }
}

6.代码解释：

  • @ConfigurationProperties(prefix = “spring.datasource.ds1”)：使用spring.datasource.ds1开头的配置。
  • @Qualifier：指定数据源名称，与Bean中的name属性原理相同，主要是为了确保注入成功；
  • @Primary：声明这是一个主数据源（默认数据源），多数据源配置时必不可少。
  • @Qualifier：显式选择传入的 Bean。

7.注意事项：

因为已经在两个数据源中分别配置了扫描的 Mapper 路径，如果你之前在 SpringBoot 启动类中也使用了 Mapper 扫描注解，需要删掉。

三、测试与使用：

Service层：

@Service
public class TestService {
    
    
 
    @Resource
    private ClusterMapper clusterMapper;
    @Resource
    private MasterMapper masterMapper;
 
    public List<HashMap<String, Object>> queryBooks() {
    
    
        return masterMapper.queryBooks(); //指定的配置类扫描的是一个包
    }
 
    public List<HashMap<String, Object>> queryOrders() {
    
    
        return clusterMapper.queryOrders(); //指定的配置类扫描的是另一个包
    }
}

Controller层：

@RestController
@RequestMapping(value = "/test", method = RequestMethod.POST)
public class TestController {
    
    
    @Resource
    private TestService testService;
 
    @RequestMapping("/books")
    public List<HashMap<String, Object>> queryBooks() {
    
    
        return testService.queryBooks();
    }
 
    @RequestMapping("/orders")
    public List<HashMap<String, Object>> queryOrders() {
    
    
        return testService.queryOrders();
    }
}

五、拓展（整合druid）

连接池：

其实在多数据源改造中，我们一般情况下都不会使用默认的 JDBC 连接方式，往往都需要引入连接池进行连接优化，不然你可能会经常遇到数据源连接被断开等报错日志。

其实数据源切换连接池数据源也是十分简单的，直接引入连接池依赖，然后把创建 dataSource 的部分换成连接池数据源创建即可。

下面以阿里的 Druid 为例，先引入连接池数据源依赖。

导入依赖

<dependency>
   <groupId>com.alibaba</groupId>
   <artifactId>druid</artifactId>
</dependency>

配置文件中，添加 Druid 的一些配置。

spring.datasource.datasource2.initialSize=3 # 根据自己情况设置
spring.datasource.datasource2.minIdle=3
spring.datasource.datasource2.maxActive=20

改写 dataSource 这个Bean 的创建代码部分：

/**
 * Mybatis  第二个ds2数据源配置
 * 多数据源配置依赖数据源配置
 * @see  DataSourceConfig
 */
@Configuration
@MapperScan(basePackages ="com.web.ds2.**.dao", sqlSessionTemplateRef  = "ds2SqlSessionTemplate")
public class MybatisPlusConfig4ds2 {
    
    
 
    @Value("${spring.datasource.datasource2.jdbc-url}")
    private String url;
    @Value("${spring.datasource.datasource2.driver-class-name}")
    private String driverClassName;
    @Value("${spring.datasource.datasource2.username}")
    private String username;
    @Value("${spring.datasource.datasource2.password}")
    private String password;
    @Value("${spring.datasource.datasource2.initialSize}")
    private int initialSize;
    @Value("${spring.datasource.datasource2.minIdle}")
    private int minIdle;
    @Value("${spring.datasource.datasource2.maxActive}")
    private int maxActive;
 
    @Bean(name = "dataSource2")
    public DataSource dataSource() {
    
    
    	//用druid要 new DruidDataSource() 实现类，Spring Boot 默认是不注入druid这些属性值的，需要自己绑定
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl(url);
        dataSource.setDriverClassName(driverClassName);
        dataSource.setUsername(username);
        dataSource.setPassword(password);
        dataSource.setInitialSize(initialSize);
        dataSource.setMinIdle(minIdle);
        dataSource.setMaxActive(maxActive);
        return dataSource;
    }
 
    //...
 
}

设置数据源连接属性参考，在上述改写dataSource 配置类代码中注意路径结构按需配置

spring:
  datasource:
    username: root
    password: 123456
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true&useSSL=false
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    # 连接池类型：使用druid
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

    #Spring Boot 默认是不注入这些属性值的，需要自己绑定
    #druid 数据源专有配置
    initialSize: 5
    minIdle: 5
    maxActive: 20
    maxWait: 60000
    timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
    minEvictableIdleTimeMillis: 300000
    validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
    testWhileIdle: true
    testOnBorrow: false
    testOnReturn: false
    poolPreparedStatements: true

    #配置监控统计拦截的filters，stat:监控统计、log4j：日志记录、wall：防御sql注入
    #如果允许时报错  java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.log4j.Priority
    #则导入 log4j 依赖即可，Maven 地址：https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j
    filters: stat,wall,log4j
    maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
    useGlobalDataSourceStat: true
    connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500

导入依赖

<!-- 使用Druid产生的日志功能log4j -->
<dependency>
    <groupId>log4j</groupId>
    <artifactId>log4j</artifactId>
    <version>1.2.17</version>
</dependency>

编写DruidConfig类，使用其监控功能

package com.rui.config;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import javax.sql.DataSource;
import java.util.HashMap;

@Configuration
public class DruidConfig {
    
    

    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
    @Bean
    public DataSource druidDataSource(){
    
    
        return new DruidDataSource();
    }

    //后台监控功能 :web.xml  ServletRegistrationBean
    //因为SpringBoot 内置了servlet容器，所以没有web.xml, 替代方法ServletRegistrationBean
    //Druid 数据源具有监控的功能，并提供了一个 web 界面方便用户查看，类似安装 路由器 时，人家也提供了一个默认的 web 页面。
    @Bean
    public ServletRegistrationBean statViewServlet(){
    
    
        ServletRegistrationBean<StatViewServlet> bean = new ServletRegistrationBean<>(new StatViewServlet(), "/druid/*");

        HashMap<String, String> initParameter = new HashMap<>();
        //增加配置
        initParameter.put("loginUsername","admin");
        initParameter.put("loginPassword","123456");
        //允许谁可以访问
        initParameter.put("allow","");
        //deny：Druid 后台拒绝谁访问
        //initParams.put("rui", "192.168.1.20");表示禁止此ip访问
        //设置初始化参数
        bean.setInitParameters(initParameter);

        return bean;
    }

    //配置 Druid 监控 之  web 监控的 filter//WebStatFilter：用于配置Web和Druid数据源之间的管理关联监控统计
    @Bean
    public FilterRegistrationBean webStatFilter(){
    
    
        FilterRegistrationBean bean = new FilterRegistrationBean();
        bean.setFilter(new WebStatFilter());

        HashMap<String, String> initParameter = new HashMap<>();
        //这些东西不进行统计
        initParameter.put("exclusions","*.js,*.css,/druid/*");
        //设置初始化参数
        bean.setInitParameters(initParameter);
        return bean;

    }

}

我们可以选择访问 ：http://localhost:8080/druid/login.html，就可以看到它强大的监控功能了。

完整配置（拷贝就能用）

1.项目配置文件

druid: 
  mysql: 
  # mysql仅仅配置validateQuery是不行的，还要配置usePingMethod来检测连接池中的连接是否可用
  usePingMethod: false
  
# 第一数据源配置（Postgresql）
spring:
  datasource:
    # 连接池类型：使用druid
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: org.postgresql.Driver
    username: root
    password: 123456
    url: jdbc:postgresql://ip:端口/数据库名
    #Spring Boot 默认是不注入这些属性值的，需要自己绑定
    #druid 数据源专有配置
    initialSize: 1
    minIdle: 3
    maxActive: 20
    # 配置获取连接等待超时的时间
    maxWait: 60000
    # 连接超时不再无限重复获取
    removeAbandoned: true
    # 跳过连接超时时间
    removeAbandonedTimeout: 60
    # 关闭连接超时异常日志
    logAbandoned: true
    # 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
    timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
    # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
    minEvictableIdleTimeMillis: 300000
    validationQuery: SELECT 'X'
    testWhileIdle: true
    testOnBorrow: false
    testOnReturn: false
    #配置监控统计拦截的filters，stat:监控统计、log4j：日志记录、wall：防御sql注入
    #如果允许时报错  java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.log4j.Priority
    #则导入 log4j 依赖即可，Maven 地址：https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j
    # 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
    # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小(本质上就是缓存游标)
    poolPreparedStatements: true
    maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
    # 合并多个DruidDataSource的监控数据
    useGlobalDataSourceStat: true
    # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
    connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
  
# 第二数据源配置(mysql)
slave2:
  datasource:
    # 连接池类型：使用druid
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: root
    password: 123456
    url: jdbc:mysql://ip:端口/数据库名?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowPublicKeyRetrieval=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowMultiQueries=true
    #Spring Boot 默认是不注入这些属性值的，需要自己绑定
    #druid 数据源专有配置
    initialSize: 1
    minIdle: 3
    maxActive: 100
    # 配置获取连接等待超时的时间
    maxWait: 60000
    # 连接超时不再无限重复获取
    removeAbandoned: true
    # 跳过连接超时时间
    removeAbandonedTimeout: 60
    # 关闭连接超时异常日志
    logAbandoned: true
    # 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
    timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
    # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
    minEvictableIdleTimeMillis: 300000
    validationQuery: SELECT 'X'
    testWhileIdle: true
    testOnBorrow: false
    testOnReturn: false
    #配置监控统计拦截的filters，stat:监控统计、log4j：日志记录、wall：防御sql注入
    #如果允许时报错  java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.log4j.Priority
    #则导入 log4j 依赖即可，Maven 地址：https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j
    # 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
    # 打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小(本质上就是缓存游标)
    poolPreparedStatements: true
    maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
    # 合并多个DruidDataSource的监控数据
    useGlobalDataSourceStat: true
    # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
    connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500

2.配置类

package com.xxx.config;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;
import org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
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;
import java.sql.SQLException;

@Configuration
@MapperScan(basePackages = MasterDruidDBConfig.PACKAGE ,sqlSessionTemplateRef = "masterSqlSessionTemplate")
@Primary//在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
public class MasterDruidDBConfig {
    
    
	//扫描dao路径
	static final String PACKAGE = "com.xxx.*.masterdao";
	//扫描mapper路径
	static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/*/master/*.xml";
	
    @Value("${spring.datasource.url}")
    private String url;

    @Value("${spring.datasource.username}")
    private String username;

    @Value("${spring.datasource.password}")
    private String password;

    @Value("${spring.datasource.driver-class-name}")
    private String driverClassName;

    @Value("${spring.datasource.initialSize}")
    private int initialSize;

    @Value("${spring.datasource.minIdle}")
    private int minIdle;

    @Value("${spring.datasource.maxActive}")
    private int maxActive;
    //配置获取连接等待超时的时间

    @Value("${spring.datasource.maxWait}")
    private Long maxWait;
    //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

    @Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
    private Long timeBetweenEvictionRunsMillis;
    //配置一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒

    @Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
    private Long minEvictableIdleTimeMillis;

    @Value("${spring.datasource.validationQuery}")
    private String validationQuery;

    @Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
    private Boolean testWhileIdle;

    @Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
    private Boolean testOnBorrow;

    @Value("${spring.datasource.testOnReturn}")
    private Boolean testOnReturn;
    //打开PSCache，并且指定每个连接上PSCache的大小

    @Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}")
    private Boolean poolPreparedStatements;

    @Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
    private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
    //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

    @Value("${spring.datasource.filters}")
    private String filters;
    //通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录

    @Value("${spring.datasource.connectionProperties}")
    private String connectionProperties;
    //合并多个DruidDataSource的监控数据
    //useGlobalDataSourceStat: true

    //连接超时不再无限重复获取
    @Value("${spring.datasource.removeAbandoned}")
    private Boolean removeAbandoned;

    //跳过连接超时时间
    @Value("${spring.datasource.removeAbandonedTimeout}")
    private int removeAbandonedTimeout;

    //关闭连接超时异常日志
    @Value("${spring.datasource.logAbandoned}")
    private Boolean logAbandoned;

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MasterDruidDBConfig.class);


    @Bean(name = "masterDataSource", initMethod = "init", destroyMethod = "close")
    //@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.master")
    @Primary//在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
    public DataSource dataSource() {
    
    
        DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
        druidDataSource.setUrl(url);
        druidDataSource.setUsername(username);
        druidDataSource.setPassword(password);
        druidDataSource.setDriverClassName(driverClassName);
        //configuration
        druidDataSource.setInitialSize(initialSize);
        druidDataSource.setMinIdle(minIdle);
        druidDataSource.setMaxActive(maxActive);
        druidDataSource.setMaxWait(maxWait);
        druidDataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
        druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
        druidDataSource.setValidationQuery(validationQuery);
        druidDataSource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
        druidDataSource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
        druidDataSource.setTestOnReturn(testOnReturn);
        druidDataSource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);
        druidDataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
        try {
    
    
            druidDataSource.setFilters(filters);
        } catch (SQLException e) {
    
    
            logger.error("druid configuration initialization filter", e);
        }
        druidDataSource.setConnectionProperties(connectionProperties);
        return druidDataSource;
    }

    @Bean(name = "masterSqlSessionFactory")
    @Primary //在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
    
    
        SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
        sessionFactory.setDataSource(dataSource);
        sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(MasterDruidDBConfig.MAPPER_LOCATION));

        org.apache.ibatis.session.Configuration configuration = new org.apache.ibatis.session.Configuration();
        // 自动使用驼峰命名属性映射字段 userId -> user_id
        configuration.setMapUnderscoreToCamelCase(true);
        sessionFactory.setConfiguration(configuration);

        return sessionFactory.getObject();
    }

    @Bean(name = "masterTransactionManager")
    @Primary//在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
    public DataSourceTransactionManager dataSourceTransactionManager(@Qualifier("masterDataSource") DataSource dataSource) {
    
    
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }

    @Bean(name = "masterSqlSessionTemplate")
    @Primary//在同样的DataSource中，首先使用被标注的DataSource
    public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(@Qualifier("masterSqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) throws Exception {
    
    
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }

}

建议：
建议去使用mybatis-plus 集成 多数据源。

更多配置介绍请看 --> springboot整合druid多数据源配置

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转载自blog.csdn.net/qq_27480007/article/details/130736925
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