在Internet體系結構的演進中，數據庫往往是一個瓶頸，其優化是不可或缺的一部分，下面我們一起來了解Spring AOP切面解決數據庫讀寫分離實例詳解的相關資料介紹吧，錯新技術頻道小編帶你細細品味吧！
Spring AOP切面解決數據庫讀寫分離實例詳解
為了減輕數據庫的壓力，一般會使用數據庫主從(master/slave)的方式，但是這種方式會給應用程序帶來一定的麻煩，比如說，應用程序如何做到把數據寫到master庫，而讀取數據的時候，從slave庫讀取。如果應用程序判斷失誤，把數據寫入到slave庫，會給系統造成致命的打擊。
解決讀寫分離的方案很多，常用的有SQL解析、動態設置數據源。SQL解析主要是通過分析sql語句是insert/select/update/delete中的哪一種，從而對應選擇主從。而動態設置數據源，則是通過攔截方法名稱的方式來決定主從的，例如：save*(),insert*() 形式的方法使用master庫，select()開頭的，使用slave庫。蠻多公司會使用在方法上標上自定義的@Master、@Slave之類的標簽來選擇主從，也有公司直接就調用setxxMaster,setxxSlave之類的代碼進行主從選擇。
下面我主要介紹一下基于Spring AOP動態設置數據源這種方式。注意這篇文章是基于自己項目的實際情況的，不是通用的方案，請知曉。
原理圖
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Spring AOP的切面主要的職責是攔截Mybatis的Mapper接口，通過判斷Mapper接口中的方法名稱來決定主從。
?Spring AOP 切面配置
<aop:config expose-proxy="true"> <aop:pointcut id="txPointcut" expression="execution(* com.test..persistence..*.*(..))" /> <aop:aspect ref="readWriteInterceptor" order="1"> <aop:around pointcut-ref="txPointcut" method="readOrWriteDB"/> </aop:aspect> </aop:config> <bean id="readWriteInterceptor" class="com.test.ReadWriteInterceptor"> <property name="readMethodList"> <list> <value>query*</value> <value>use*</value> <value>get*</value> <value>count*</value> <value>find*</value> <value>list*</value> <value>search*</value> </list> </property> <property name="writeMethodList"> <list> <value>save*</value> <value>add*</value> <value>create*</value> <value>insert*</value> <value>update*</value> <value>merge*</value> <value>del*</value> <value>remove*</value> <value>put*</value> <value>write*</value> </list> </property> </bean>
把所有Mybatis接口類都放置在persistence下。配置的切面類是ReadWriteInterceptor。這樣當Mapper接口的方法被調用時，會先調用這個切面類的readOrWriteDB方法。在這里需要注意<aop:aspect>中的order="1" 配置，主要是為了解決切面于切面之間的優先級問題，因為整個系統中不太可能只有一個切面類。
Spring AOP 切面類實現
public class ReadWriteInterceptor { private static final String DB_SERVICE = "dbService"; private List<String> readMethodList = new ArrayList<String>(); private List<String> writeMethodList = new ArrayList<String>(); public Object readOrWriteDB(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { String methodName = pjp.getSignature().getName(); if (isChooseReadDB(methodName)) { //選擇slave數據源 } else if (isChooseWriteDB(methodName)) { //選擇master數據源 } else { //選擇master數據源 } return pjp.proceed(); } private boolean isChooseWriteDB(String methodName) { for (String mappedName : this.writeMethodList) { if (isMatch(methodName, mappedName)) { return true; } } return false; } private boolean isChooseReadDB(String methodName) { for (String mappedName : this.readMethodList) { if (isMatch(methodName, mappedName)) { return true; } } return false; } private boolean isMatch(String methodName, String mappedName) { return PatternMatchUtils.simpleMatch(mappedName, methodName); } public List<String> getReadMethodList() { return readMethodList; } public void setReadMethodList(List<String> readMethodList) { this.readMethodList = readMethodList; } public List<String> getWriteMethodList() { return writeMethodList; } public void setWriteMethodList(List<String> writeMethodList) { this.writeMethodList = writeMethodList; } 覆蓋DynamicDataSource類中的getConnection方法
ReadWriteInterceptor中的readOrWriteDB方法只是決定選擇主還是從，我們還必須覆蓋數據源的getConnection方法，以便獲取正確的connection。一般來說，是一主多從，即一個master庫，多個slave庫的，所以還得解決多個slave庫之間負載均衡、故障轉移以及失敗重連接等問題。
1、負載均衡問題，slave不多，系統并發讀不高的話，直接使用隨機數訪問也是可以的。就是根據slave的臺數，然后產生隨機數，隨機的訪問slave。
2、故障轉移，如果發現connection獲取不到了，則把它從slave列表中移除，等其回復后，再加入到slave列表中
3、失敗重連，第一次連接失敗后，可以多嘗試幾次，如嘗試10次。
處理業務方法中的@Transactional注解
我參與的這個項目，大部分業務代碼是不需要事務的，只有極個別情況需要。那么按照上面提到的方案，如果不對業務方法中@Transactional注解進行特殊處理的話，主從的選擇會出現問題。大家都知道，如果使用了Spring的事務，那么在同一個業務方法內，只會調用一次數據源的getConnection方法，如果該業務方法內，調用的mapper接口剛好以select開頭的，就會選擇slave庫，那么接下來調用以insert開頭的mapper接口方法時，會把數據寫入到slave庫。如何解決這個問題呢？必須在進入標有@Transactional注解的業務方法前，指定選擇master主庫?？梢酝ㄟ^覆蓋DataSourceTransactionManager類中的doBegin方法，如下：
public class MyTransactionManager extendsDataSourceTransactionManager{ @Override protected void doBegin(Object transaction, TransactionDefinitiondefinition) { //選擇master數據庫 super.doBegin(transaction, definition); } } 這樣既可以避免，把數據寫入到從庫的問題。
總結
下面是錯新技術頻道小編為大家帶來的Spring AOP切面解決數據庫讀寫分離實例詳解，其實我們的解決方案是基于實際的項目，不一定適合所有的人，而小編只是展示解決方案。
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