SpringBoot3 多数据源配置与实战指南
在实际开发中，多数据源场景越来越常见，比如读写分离、数据分片等。本文将基于SpringBoot3，结合MyBatis-Plus和dynamic-datasource，详细介绍多数据源的配置与使用方法。
环境准备
数据库设计
首先需要准备三个数据库：master、slave_1、slave_2，其中：
master库需要创建表并插入测试数据slave_1和slave_2只需要创建表结构，不插入数据
创建商品表SQL：
sql
CREATE TABLE `product` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品ID',
`product_code` varchar(50) NOT NULL COMMENT '商品编码',
`product_name` varchar(200) NOT NULL COMMENT '商品名称',
`category_id` bigint NOT NULL COMMENT '分类ID',
`category_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '分类名称',
`price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '销售价格',
`stock` int NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '库存数量',
`status` tinyint NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '状态（0-下架，1-上架）',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
`create_by` bigint DEFAULT NULL COMMENT '创建人ID',
`update_by` bigint DEFAULT NULL COMMENT '更新人ID',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_product_code` (`product_code`),
KEY `idx_category_id` (`category_id`),
KEY `idx_status` (`status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品表';向master库插入测试数据：
sql
INSERT INTO `product` (`product_code`, `product_name`, `category_id`, `category_name`, `price`, `stock`, `status`, `create_by`, `update_by`) VALUES
('P2025001', 'Apple iPhone 16 Pro', 101, '智能手机', 7999.00, 235, 1, 1, 1),
('P2025002', '华为Mate 70 Pro', 101, '智能手机', 6799.00, 189, 1, 1, 1),
('P2025003', '小米15 Ultra', 101, '智能手机', 5299.00, 312, 1, 1, 1),
('P2025004', 'MacBook Pro 16', 102, '笔记本电脑', 18999.00, 78, 1, 1, 1),
('P2025005', '联想拯救者Y9000P', 102, '笔记本电脑', 12999.00, 105, 1, 1, 1),
('P2025006', '索尼WH-1000XM6', 103, '耳机', 2499.00, 93, 1, 1, 1),
('P2025007', '大疆DJI Mini 5', 104, '无人机', 4788.00, 45, 1, 1, 1),
('P2025008', '任天堂Switch OLED', 105, '游戏机', 2099.00, 67, 1, 1, 1),
('P2025009', '三星Galaxy Tab S11', 106, '平板电脑', 5499.00, 52, 1, 1, 1),
('P2025010', '佳能EOS R5', 107, '相机', 25999.00, 18, 1, 1, 1);实体类定义
创建对应的Product实体类：
java
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*;
import lombok.Data;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
/**
* 商品表实体类
*/
@Data
@TableName("product")
public class Product {
/**
* 商品ID
*/
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
/**
* 商品编码
*/
@TableField("product_code")
private String productCode;
/**
* 商品名称
*/
@TableField("product_name")
private String productName;
/**
* 分类ID
*/
@TableField("category_id")
private Long categoryId;
/**
* 分类名称
*/
@TableField("category_name")
private String categoryName;
/**
* 销售价格
*/
@TableField("price")
private BigDecimal price;
/**
* 库存数量
*/
@TableField("stock")
private Integer stock;
/**
* 状态（0-下架，1-上架）
*/
@TableField("status")
private Integer status;
/**
* 创建时间
*/
@TableField(value = "create_time", fill = FieldFill.INSERT)
private LocalDateTime createTime;
/**
* 更新时间
*/
@TableField(value = "update_time", fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
private LocalDateTime updateTime;
/**
* 创建人ID
*/
@TableField(value = "create_by", fill = FieldFill.INSERT)
private Long createBy;
/**
* 更新人ID
*/
@TableField(value = "update_by", fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)
private Long updateBy;
}
项目配置
依赖配置
需要注意的是我这里使用的是SpringBoot3，对应的各种依赖版本都比较高，请你按照你现在的SpringBoot版本选择合适的依赖
在pom.xml中添加相关依赖（SpringBoot3版本）：
xml
<dependency>
<groupId>com.mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
<version>8.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-spring-boot3-starter</artifactId>
<version>3.5.14</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>dynamic-datasource-spring-boot3-starter</artifactId>
<version>4.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.2.8</version>
</dependency>数据源配置
在application.yml中配置多数据源：
yaml
spring:
datasource:
dynamic:
primary: master # 默认数据源
strict: false # 不严格匹配数据源，不存在时使用默认数据源
datasource:
master:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/master?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
username: root
password: 12345678
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
# Druid 连接池配置
druid:
initial-size: 5
min-idle: 5
max-active: 20
max-wait: 60000
time-between-eviction-runs-millis: 60000
min-evictable-idle-time-millis: 300000
validation-query: SELECT 1 FROM DUAL
test-while-idle: true
test-on-borrow: false
test-on-return: false
pool-prepared-statements: true
max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
filters: stat,wall,log4j2
use-global-data-source-stat: true
connection-properties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
slave_1:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/slave_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
username: root
password: 12345678
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
druid:
# 配置与master相同，省略...
slave_2:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/slave_2?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
username: root
password: 12345678
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
druid:
# 配置与master相同，省略...数据源监控
为了方便我们在日志中观察我们到底是操作的什么数据库所以我们需要拦截器打印我们每一次数据库操作时的连接串信息，看看我们到底是执行的哪一个数据库下面是需要添加的代码：
我们在你的项目下新建一个interceptor的包，然后新建下面的拦截器
实现拦截器
java
import org.apache.ibatis.executor.statement.StatementHandler;
import org.apache.ibatis.plugin.*;
import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;
import org.apache.ibatis.reflection.SystemMetaObject;
import java.sql.Connection;
import java.util.Properties;
/**
* MyBatis拦截器：打印执行SQL所属的数据库URL
*/
@Intercepts({
@Signature(
type = StatementHandler.class,
method = "prepare",
args = {Connection.class, Integer.class}
)
})
public class SqlDataSourceInterceptor implements Interceptor {
@Override
public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
// 获取当前执行的SQL语句
StatementHandler statementHandler = (StatementHandler) invocation.getTarget();
MetaObject metaObject = SystemMetaObject.forObject(statementHandler);
String sql = (String) metaObject.getValue("delegate.boundSql.sql");
if (sql == null || sql.trim().isEmpty()) {
return invocation.proceed();
}
// 获取当前数据库连接及URL
Connection connection = (Connection) invocation.getArgs()[0];
String dbUrl = connection.getMetaData().getURL();
String dbProduct = connection.getMetaData().getDatabaseProductName();
// 打印SQL及所属数据源信息
System.out.println("==============================================");
System.out.println("数据库类型: " + dbProduct);
System.out.println("数据库URL: " + dbUrl);
System.out.println("执行SQL: " + sql.trim().replaceAll("\\s+", " "));
System.out.println("==============================================");
// 继续执行原操作
return invocation.proceed();
}
@Override
public Object plugin(Object target) {
// 只拦截StatementHandler类型的对象
if (target instanceof StatementHandler) {
return Plugin.wrap(target, this);
}
return target;
}
@Override
public void setProperties(Properties properties) {
// 可以通过properties配置拦截器参数
}
}注册拦截器
我们的拦截器现在就已经写好了，但是我们需要把他注册一下，让他在我们的项目中生效：那接下来我们就需要在你的项目的config目录下新建一个数据库的配置类：
java
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* 数据库配置类：注册SQL数据源拦截器
*/
@Configuration
public class DataSourcesConfig {
/**
* 注册SQL数据源拦截器
*/
@Bean
public SqlDataSourceInterceptor sqlDataSourceInterceptor() {
return new SqlDataSourceInterceptor();
}
}多数据源使用
Mapper层
现在完事具备只欠东风了：我们开始写我们的业务逻辑：
我们现在来随便写一个接口：来看看我我们在不指定数据源的情况下使用的是那个数据库
java
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.rory.multipledatasources.pojo.Product;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
@Mapper
public interface TestMapper extends BaseMapper<Product> {
}Service层
在Service中通过@DS注解指定数据源：
java
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor(onConstructor_ = @Autowired)
public class TestServiceImpl implements TestService {
private final TestMapper testMapper;
/**
* 使用默认数据源（master）
*/
@Override
public List<Product> test() {
List<Product> allList = testMapper.selectList(null);
log.info("查询到所有数据，共{}条", allList.size());
return allList;
}
}写好之后我们来看看我们的knife4j中输出的结果是什么？
我们可以看到是查询到数据的，还记得我之前的操作嘛？我们刚才只在master数据库中的product中插入了数据说明他现在用的是master这个数据库，再来看看我们刚才的日志：
也可以看到使用的是master数据库。为什么呢？原因在我们的yaml文件中：
我们可以看到默认数据源使用的是master 而且我们在还配置了找不到数据的情况下也是用的是我们默认的数据源。好了接下来我们就开始多数据源的操作了！
我们需要在刚才的实现类中新增下面这部分代码：主要我们新增了@DS注解这个注解主要是来指定数据源的可以看到我们在下面的方法上指定的数据原是：slave_1，好的接下来我们就去看看，能不能查到数据：
@Override
@DS("slave_1")
public List<Product> testSlave_1() {
List<Product> allList = testMapper.selectList(null);
log.info("在Slave_1数据库中查询到所有数据，共{}条", allList.size());
return allList;
}让我们再次回到knife4j中，可以发现没有查到任何数据
我们再去看看日志看看到底是用的哪一个数据库,我们可以看到我们使用的数据库确实是slave_1，那就说明我们现在的@DS注解生效了
看到这里，想必你已经学会了多数据源的使用了，然而最最最重点的来了！请细细看我的操作：
我们现在创建两个新的实现类分别是：
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class TestMasterServiceImpl {
private final TestMapper testMapper;
@DS("master")
public List<Product> select(){
// 1. 查询原表所有数据
QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
// 可选：添加过滤条件，例如只复制状态为有效的数据
// queryWrapper.eq("status", 1);
List<Product> originalList = testMapper.selectList(queryWrapper);
log.info("查询到原始数据共{}条，准备执行插入", originalList.size());
return originalList;
}
}
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class Slave_1ServiceImpl {
private final TestMapper testMapper;
@DS("slave_1")
public void insertInto(List<Product> originalList){
// 3.插入数据到slave_1
int insertCount = testMapper.insert(originalList.get(0));
log.info("数据插入完成，成功插入{}条，原始数据共{}条", insertCount, originalList.size());
}
}接下来我们在我们刚才的TestServiceImpl中注入这两个实现类，同时新增方法，最终的代码如下：
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor(onConstructor_ = @Autowired)
public class TestServiceImpl implements TestService {
private final TestMapper testMapper;
private final Slave_1ServiceImpl slave_1Service;
private final TestMasterServiceImpl testMasterService;
@Override
public List<Product> test() {
// 1. 查询所有数据（无分页）
List<Product> allList = testMapper.selectList(null);
log.info("查询到所有数据，共{}条", allList.size());
return allList;
}
@Override
@DS("slave_1")
public List<Product> testSlave_1() {
List<Product> allList = testMapper.selectList(null);
log.info("在Slave_1数据库中查询到所有数据，共{}条", allList.size());
return allList;
}
/**
* 查询所有数据并插入数据库（可用于数据复制）
* 注意：实际场景需根据业务处理主键冲突问题
*/
@Override
public void copyAllData() {
List<Product> originalList = testMasterService.select();
if (originalList.isEmpty()) {
log.warn("未查询到任何数据，无需执行插入");
return;
}
slave_1Service.insertInto(originalList);
}
}解释一下这段代码的主要是从master数据库中查数据，然后插入第一条到slave_1数据库中，我们来来看看是否可以操作成功！
我们现在可以看到出现了报错，我们去日志中看看是什么原因
从日志中我们可以看到两次操作都是链接的同一个数据库，而我们在创建数据的时候设置了主键，数据库要求主键唯一，但是我们插入两条一摸一样的数据就出现了主键冲突的报错。那让我么来解决一下
我们需要修改刚才新增的方法，然后修改成下面的样子
/**
* 查询所有数据并插入数据库（可用于数据复制）
* 注意：实际场景需根据业务处理主键冲突问题
*/
@Override
public void copyAllData() {
List<Product> originalList = select();
if (originalList.isEmpty()) {
log.warn("未查询到任何数据，无需执行插入");
return;
}
insertInto(originalList);
}
@DS("master")
public List<Product> select(){
return testMasterService.select();
}
@DS("slave_1")
private void insertInto(List<Product> originalList){
slave_1Service.insertInto(originalList);
}修改完之后我们在去knife4j中去看看能不能成功：
可以看到是操作成功的，那现在我们再去看看日志，到底是操作的哪一个数据库
从日志中我们就可以看到他操作的是两个不通的数据库，那么就说明之前的那种方法是不可行的，操作多数据库需要让每次数据库操作都原子化。
原因： 当一个方法中存在操作多个数据的时候我们需要对每一个不通的数据库操作都需要单独抽取一个方法，并在对应的方法上加上@DS注解，如果说把所有的数据库操作都合并在一个方法里面默认是会去走Master数据库的，无论你在Service层写多少@DS注解都是没用的，你需要在调用他的地方加上注解
注意事项
-
默认数据源 ：在配置文件中通过
primary: master指定了默认数据源为master -
@DS注解使用：
- 可以标注在类上，指定该类所有方法使用的数据源
- 可以标注在方法上，指定该方法使用的数据源
- 方法上的注解会覆盖类上的注解
-
多数据源操作：
- 当一个方法中需要操作多个数据源时，需要将不同数据源的操作抽取到不同的方法中
- 每个方法单独添加@DS注解指定数据源
- 不能在一个方法中直接执行多个不同数据源的操作，否则会默认使用主数据源
-
日志查看：通过我们实现的拦截器，可以在控制台清晰地看到每条SQL执行时使用的数据源信息
通过以上配置和代码，我们就可以在SpringBoot3项目中轻松实现多数据源的管理和使用了。这种方式对于实现读写分离、数据分片等场景非常有用。