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：
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。
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：
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。
根据上面的分析，我们可以按照下面的步骤去实现：
其流程如下图所示：
DynamicDataSource数据源的注入，目前业界主流实现步骤如下：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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;
}
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。
首先有必要理解事务的本质。
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()。
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。
@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。
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。
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。
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;
}
}
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;import com.github.mtxn.application.Application;import com.github.mtxn.transaction.MultiTransactionManager;import com.github.mtxn.transaction.annotation.MultiTransaction;import com.github.mtxn.transaction.context.DataSourceContextHolder;import com.github.mtxn.transaction.support.IsolationLevel;import com.github.mtxn.transaction.support.TransactionHolder;import com.github.mtxn.utils.ExceptionUtils;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;import org.springframework.core.annotation.Order;import org.springframework.stereotype.Component;import java.lang.reflect.Method;@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; }}
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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