Spring Boot 多数据源与事务管理实战：主从分离、动态切换与事务一致性

小北方城市网2026-02-02 12:48

在企业级微服务开发中，多数据源场景（主从分离、多业务库协同）十分常见，默认 Spring Boot 单数据源配置无法满足需求，且多数据源下的事务一致性、动态切换、读写分离路由 等问题是生产级开发的核心痛点。本文基于 Spring Boot 2.7.x，结合dynamic-datasource-spring-boot-starter实现动态多数据源配置，落地主从分离读写分离、多数据源事务控制、跨库事务解决方案，兼顾实用性与专业性，适配生产环境复杂数据源场景。

一、核心认知：多数据源场景与核心痛点

1. 常见多数据源应用场景

  1. 主从分离（读写分离）：主库负责写入操作，从库负责查询操作，提升数据库并发处理能力；
  2. 多业务库隔离：不同业务模块数据存储在不同数据库（如订单库、用户库、商品库），实现数据隔离与权限管控；
  3. 跨库联合查询：单个业务需从多个数据库获取数据，需动态切换数据源完成查询；
  4. 分库分表辅助：配合分库分表框架，实现不同分片库的动态访问。

2. 生产级核心痛点

  1. 数据源切换繁琐：传统多数据源需手动配置多个 DataSource，切换逻辑侵入业务代码；
  2. 读写分离路由不灵活：无法按方法 / 注解自动路由主从库，易出现 "读主库" 性能浪费；
  3. 多数据源事务难控制：单数据源事务（@Transactional）无法覆盖多库操作，跨库事务一致性难以保障；
  4. 配置冗余：多数据源连接池、驱动配置重复，维护成本高；
  5. 动态扩容困难：新增数据源需重启服务，无法热加载。

3. 核心技术选型

选用dynamic-datasource-spring-boot-starter（简称动态数据源），核心优势：

  • 零侵入：基于 Spring AOP 实现数据源切换，无需修改业务代码；
  • 注解驱动：支持@DS注解指定数据源，灵活适配多场景；
  • 自动适配：兼容 Spring 事务、MyBatis/MyBatis-Plus、JPA 等框架；
  • 功能丰富：支持主从分离、负载均衡、动态新增数据源、事务嵌套。

二、实战 1：动态多数据源基础配置（主从分离 + 多业务库）

1. 环境准备：引入核心依赖

xml

复制代码 
<!-- Spring Boot 核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- 动态多数据源核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.6.1</version>
</dependency>
<!-- MyBatis-Plus 依赖（适配持久层） -->
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
    <version>3.5.3.1</version>
</dependency>
<!-- MySQL 驱动 -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<!-- 连接池（HikariCP 原生适配） -->
<dependency>
    <groupId>com.zaxxer</groupId>
    <artifactId>HikariCP</artifactId>
</dependency>

2. 多数据源配置（application.yml）

支持主从分离 + 多业务库配置，默认数据源为master，主从库通过slave_xxx命名自动识别。

yaml

复制代码 
spring:
  # 动态多数据源核心配置
  datasource:
    dynamic:
      primary: master # 默认数据源（主库）
      strict: false # 非严格模式：未匹配到数据源时使用默认数据源
      datasource:
        # 主库（写入操作）
        master:
          url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db_master?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&rewriteBatchedStatements=true&useSSL=false
          username: root
          password: 123456
          driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
          # HikariCP 连接池配置
          hikari:
            maximum-pool-size: 15
            minimum-idle: 5
            connection-timeout: 30000
            idle-timeout: 600000
        # 从库1（查询操作）
        slave_1:
          url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/db_slave1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&rewriteBatchedStatements=true&useSSL=false
          username: root
          password: 123456
          driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
          hikari:
            maximum-pool-size: 20
            minimum-idle: 8
        # 从库2（查询操作，负载均衡）
        slave_2:
          url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3308/db_slave2?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&rewriteBatchedStatements=true&useSSL=false
          username: root
          password: 123456
          driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
          hikari:
            maximum-pool-size: 20
            minimum-idle: 8
        # 业务库1（订单库）
        order_db:
          url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db_order?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&rewriteBatchedStatements=true&useSSL=false
          username: root
          password: 123456
          driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        # 业务库2（用户库）
        user_db:
          url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db_user?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&rewriteBatchedStatements=true&useSSL=false
          username: root
          password: 123456
          driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

3. 数据源切换核心用法（@DS 注解）

通过@DS注解灵活指定数据源，支持类级别（全局生效）和方法级别（优先级更高）。

（1）默认数据源（主库）：无需注解

java

运行

复制代码 
// 无@DS注解，默认使用master主库（写入操作）
@Service
public class ProductServiceImpl implements ProductService {
    @Resource
    private ProductMapper productMapper;

    // 写入操作：主库执行
    @Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public boolean saveProduct(Product product) {
        return productMapper.insert(product) > 0;
    }
}
（2）指定从库 / 业务库：方法级注解

java

运行

复制代码 
@Service
public class ProductServiceImpl implements ProductService {
    @Resource
    private ProductMapper productMapper;
    @Resource
    private OrderMapper orderMapper;
    @Resource
    private UserMapper userMapper;

    // 读取操作：指定slave_1从库
    @Override
    @DS("slave_1")
    public Product getProductById(Long id) {
        return productMapper.selectById(id);
    }

    // 读取操作：主从负载均衡（注解指定slave，自动轮询slave_1/slave_2）
    @Override
    @DS("slave")
    public List<Product> listProduct() {
        return productMapper.selectList(null);
    }

    // 跨库查询：分别访问订单库和用户库
    @DS("order_db")
    public Order getOrderById(Long orderId) {
        return orderMapper.selectById(orderId);
    }

    @DS("user_db")
    public User getUserById(Long userId) {
        return userMapper.selectById(userId);
    }
}
（3）类级注解：统一指定数据源

java

运行

复制代码 
// 类级@DS：该类所有方法默认使用order_db订单库
@Service
@DS("order_db")
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
    @Resource
    private OrderMapper orderMapper;

    // 默认使用order_db，无需重复注解
    public Order getOrder(Long id) {
        return orderMapper.selectById(id);
    }

    // 方法级注解覆盖类级：指定master主库执行写入
    @Override
    @DS("master")
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public boolean createOrder(Order order) {
        return orderMapper.insert(order) > 0;
    }
}

三、实战 2：主从分离读写分离自动路由（无注解方案）

通过 AOP + 自定义规则，实现 "写入自动走主库，读取自动走从库"，无需手动加@DS注解，降低开发成本。

1. 自定义读写分离路由规则

java

运行

复制代码 
package com.example.datasource.config;

import com.baomidou.dynamic.datasource.annotation.DS;
import com.baomidou.dynamic.datasource.toolkit.DynamicDataSourceContextHolder;
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.AnnotationUtils;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.lang.reflect.Method;

/**
 * 读写分离自动路由AOP：无需@DS注解，自动路由主从库
 */
@Aspect
@Component
public class ReadWriteSplitAop {
    // 切点：所有Service层方法
    @Pointcut("execution(* com.example.datasource.service.*.*(..))")
    public void servicePointcut() {}

    @Around("servicePointcut()")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        // 1. 优先判断方法/类是否有@DS注解，有则直接使用，不执行自动路由
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        DS methodDs = AnnotationUtils.findAnnotation(method, DS.class);
        DS classDs = AnnotationUtils.findAnnotation(joinPoint.getTarget().getClass(), DS.class);
        if (methodDs != null || classDs != null) {
            return joinPoint.proceed();
        }

        // 2. 无@DS注解，按方法名判断读写操作
        String methodName = method.getName().toLowerCase();
        try {
            // 写入方法：走主库（master）
            if (methodName.startsWith("save") || methodName.startsWith("insert")
                    || methodName.startsWith("update") || methodName.startsWith("delete")
                    || methodName.startsWith("create")) {
                DynamicDataSourceContextHolder.push("master");
            } else {
                // 读取方法：走从库（slave，自动负载均衡）
                DynamicDataSourceContextHolder.push("slave");
            }
            return joinPoint.proceed();
        } finally {
            // 3. 清除数据源上下文，避免污染
            DynamicDataSourceContextHolder.poll();
        }
    }
}

2. 启用 AOP 路由

确保 Spring Boot 开启 AOP 支持（引入 spring-boot-starter-aop 依赖，默认已包含），无需额外配置，启动后自动生效。

四、实战 3：多数据源事务控制（单库 / 跨库）

多数据源场景下，事务控制分单数据源事务 和跨数据源事务，需针对性处理。

1. 单数据源事务：直接使用 @Transactional

单个数据源内的操作，直接使用 Spring 原生@Transactional注解，完全兼容。

java

运行

复制代码 
// 单数据源（order_db）事务：正常生效
@Service
@DS("order_db")
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
    @Resource
    private OrderMapper orderMapper;
    @Resource
    private OrderItemMapper orderItemMapper;

    // 单库事务：订单+订单项插入，同属order_db，事务生效
    @Override
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public boolean createOrder(Order order, List<OrderItem> items) {
        // 插入订单
        orderMapper.insert(order);
        // 插入订单项
        items.forEach(item -> {
            item.setOrderId(order.getId());
            orderItemMapper.insert(item);
        });
        return true;
    }
}

2. 跨数据源事务：分布式事务解决方案

跨多个数据源的操作，单@Transactional无法保证一致性，需结合分布式事务框架（Seata）实现，核心步骤如下：

（1）引入 Seata 依赖

xml

复制代码 
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
    <version>2021.0.4.0</version>
</dependency>
（2）配置 Seata 事务分组

yaml

复制代码 
seata:
  tx-service-group: order_tx_group # 事务分组
  registry:
    type: nacos
    nacos:
      server-addr: 127.0.0.1:8848
      namespace: dev
      group: SEATA_GROUP
  config:
    type: nacos
    nacos:
      server-addr: 127.0.0.1:8848
      namespace: dev
      group: SEATA_GROUP
（3）跨库事务实现（@GlobalTransactional）

java

运行

复制代码 
@Service
public class CrossDbService {
    @Resource
    private OrderService orderService; // 操作order_db
    @Resource
    private UserService userService;   // 操作user_db

    // 跨库事务：订单创建+用户积分更新，通过Seata保证一致性
    @GlobalTransactional(rollbackFor = Exception.class, timeoutMills = 30000)
    public boolean createOrderWithUserPoint(Order order, Long userId, Integer point) {
        // 1. 订单库操作（order_db）
        boolean orderSuccess = orderService.createOrder(order);
        if (!orderSuccess) {
            throw new RuntimeException("订单创建失败");
        }
        // 2. 用户库操作（user_db）
        boolean pointSuccess = userService.updateUserPoint(userId, point);
        if (!pointSuccess) {
            throw new RuntimeException("用户积分更新失败");
        }
        return true;
    }
}

五、生产级优化与避坑指南

1. 性能优化要点

  1. 连接池优化：主库侧重写入，连接池大小适中（10-20）；从库侧重读取，连接池可稍大（20-30）；
  2. 从库负载均衡：动态数据源默认支持slave关键字轮询负载均衡，高并发可配置权重；
  3. 避免跨库查询：尽量减少跨库联合查询，可通过数据同步（如 Canal）将数据同步到统一查询库；
  4. 数据源懒加载：开启dynamic-datasource.lazy: true，按需加载数据源，减少启动耗时。

2. 常见坑点与解决方案

  1. 注解优先级问题 ：方法级@DS > 类级@DS > 默认数据源，避免注解冲突；
  2. 事务与数据源冲突 ：@Transactional需与@DS作用于同一数据源，跨库事务必须用@GlobalTransactional；
  3. 从库延迟问题：主从同步存在延迟，核心业务读取可临时走主库，避免数据不一致；
  4. 动态数据源切换失效：确保 AOP 切面生效，避免方法内部调用（内部调用不触发 AOP）；
  5. 连接泄露：确保连接池配置合理，避免长时间占用连接，及时释放数据源上下文。

六、总结

Spring Boot 结合dynamic-datasource-spring-boot-starter实现多数据源管理，核心价值在于零侵入、灵活切换、兼容主流框架，配合 AOP 可实现读写分离自动路由，结合 Seata 可解决跨库事务一致性问题。生产落地时，需根据业务场景选择合适的数据源策略，兼顾性能与一致性，同时规避注解冲突、事务失效等坑点，保障多数据源场景下的服务稳定性。

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