先推荐一下码云上的一个GVP(最有价值的开源项目) AgileBPM,我下面讲解的方案也是它的Bo支持多数据源操作事务管理器,友情链接:http://doc.agilebpm.cn/
ps:之前本人试过使用jta事务管理器,这个性能真看不下去。一会就卡。。所以就想着自己定义个管理器,自己来释放资源。
1 用AbstractRoutingDataSource让系统支持多数据源
动态数据源配置:
真正的数据源(druid数据源):
展示一下DynamicDataSource是继承了AbstractRoutingDataSource的实现,这里不是重点。
2 实现支持这种路由数据源的事务管理器
先继承AbstractPlatformTransactionManager(事务管理器的抽象类,我们很常用的DataSourceTransactionManager就是继承它的)
里面需要实现几个关键点就行(笔者只考虑了事务传播性为PROPAGATION_REQUIRED的情况,这也是项目最常用的,其他我没支持,毕竟是定制化的事务管理器)
package com.dstz.bus.service.impl; import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import javax.sql.DataSource; import org.springframework.beans.factory.InitializingBean; import org.springframework.jdbc.datasource.ConnectionHolder; import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils; import org.springframework.transaction.CannotCreateTransactionException; import org.springframework.transaction.TransactionDefinition; import org.springframework.transaction.TransactionException; import org.springframework.transaction.TransactionSystemException; import org.springframework.transaction.support.AbstractPlatformTransactionManager; import org.springframework.transaction.support.DefaultTransactionStatus; import org.springframework.transaction.support.ResourceTransactionManager; import org.springframework.transaction.support.TransactionSynchronizationManager; import com.dstz.base.core.util.ThreadMapUtil; import com.dstz.base.db.datasource.DataSourceUtil; /** * <pre> * 描述:ab 结合sys多数据源操作 专门为bo db实例化做的事务管理器 * 它只保护系统数据源(包含dataSourceDefault),不会保护datasource * 其实可以做到,但是这个事务管理器目前只为bo多数据源的保护,所以我没支持 * 作者:aschs * 邮箱:[email protected] * 日期:2018年10月10日 * 版权:summer * </pre> */ public class AbDataSourceTransactionManager extends AbstractPlatformTransactionManager implements ResourceTransactionManager, InitializingBean { @Override public void afterPropertiesSet() throws Exception { logger.debug("ab的事务管理器已就绪"); } @Override public Object getResourceFactory() { return DataSourceUtil.getDataSourceByAlias(DataSourceUtil.GLOBAL_DATASOURCE); } /** * <pre> * 生成一个在整个事务处理都用到的资源 * 这里我放了在过程中的所有连接 Map<数据源别名,连接> * </pre> */ @Override protected Object doGetTransaction() { return new HashMap<String, Connection>(); } /** * 判断是否已存在事务 */ @Override protected boolean isExistingTransaction(Object transaction) { return (boolean) ThreadMapUtil.getOrDefault("abTransactionManager", false); } /** * <pre> * 准备事务,获取链接 * </pre> */ @Override protected void doBegin(Object transaction, TransactionDefinition definition) throws TransactionException { Map<String, Connection> conMap = (Map<String, Connection>) transaction; Map<String, DataSource> dsMap = DataSourceUtil.getDataSources(); // 遍历系统中的所有数据源,打开连接 for (Entry<String, DataSource> entry : dsMap.entrySet()) { Connection con = null; try { ConnectionHolder conHolder = (ConnectionHolder) TransactionSynchronizationManager.getResource(entry.getValue()); if (conHolder == null) { con = entry.getValue().getConnection(); con.setAutoCommit(false); // 缓存链接 TransactionSynchronizationManager.bindResource(entry.getValue(), new ConnectionHolder(con)); } else { con = conHolder.getConnection(); } conMap.put(entry.getKey(), con); logger.debug("数据源别名[" + entry.getKey() + "]打开连接成功"); } catch (Throwable ex) { doCleanupAfterCompletion(conMap); throw new CannotCreateTransactionException("数据源别名[" + entry.getKey() + "]打开连接错误", ex); } } ThreadMapUtil.put("abTransactionManager", true);//标记ab事务管理器已经在线程内启动了 } @Override protected void doCommit(DefaultTransactionStatus status) { Map<String, Connection> conMap = (Map<String, Connection>) status.getTransaction(); for (Entry<String, Connection> entry : conMap.entrySet()) { try { entry.getValue().commit(); logger.debug("数据源别名[" + entry.getKey() + "]提交事务成功"); } catch (SQLException ex) { doCleanupAfterCompletion(conMap); throw new TransactionSystemException("数据源别名[" + entry.getKey() + "]提交事务失败", ex); } } } /** * 回滚 */ @Override protected void doRollback(DefaultTransactionStatus status) throws TransactionException { Map<String, Connection> conMap = (Map<String, Connection>) status.getTransaction(); for (Entry<String, Connection> entry : conMap.entrySet()) { try { entry.getValue().rollback(); logger.debug("数据源别名[" + entry.getKey() + "]回滚事务成功"); } catch (SQLException ex) { doCleanupAfterCompletion(conMap); throw new TransactionSystemException("数据源别名[" + entry.getKey() + "]回滚事务失败", ex); } } } /** * 回收链接 */ @Override protected void doCleanupAfterCompletion(Object transaction) { Map<String, Connection> conMap = (Map<String, Connection>) transaction; for (Entry<String, Connection> entry : conMap.entrySet()) { DataSource dataSource = DataSourceUtil.getDataSourceByAlias(entry.getKey()); TransactionSynchronizationManager.unbindResource(dataSource); DataSourceUtils.releaseConnection(entry.getValue(), dataSource); logger.debug("数据源别名[" + entry.getKey() + "]关闭链接成功"); } } }
事务管理器的方法调用顺序和时机大概说一下:
1 doGetTransaction方法:来初始化事务处理过程中的公共资源,后面调用的其他方法都是以它为媒介的。
2 doBegin方法:开始事务操作,主要是打开数据源的链接,记得要放到事务资源管理服务中TransactionSynchronizationManager,非常重要,因为这个过程中用到的jdbc操作是从这里面拿的。
3 doCommit(doRollback):如题,把获取的链接提交或者回滚操作。
4 doCleanupAfterCompletion:回收链接资源
至此,事务管理器的逻辑已经结束了~
最后,实现务必实现isExistingTransaction,用来处理重复线程内多次触发了事务切面的逻辑
这里笔者用简单的线程变量来标记是否线程内已存在了事务管理,因为我只支持PROPAGATION_REQUIRED传播性,所以没考虑内部嵌入的其他情况,其实也是内部commit一下,资源肯定是最后统一释放的。
3 使用自定义事务管理器
先提一下,这里笔者只保护会使用到多数据源的模块,其实大部分系统逻辑还是用DataSourceTransactionManager就够,不需要保护太多数据源(因为释放和打开链接是有性能损耗的)。
可以看出,主要的逻辑系统还是使用传统管理器,然后在特定地方声明特殊管理器则可:
5 到这里,整个分布式事务管理已完成了,主要是利用了路由数据源AbstractRoutingDataSource和自定义事务管理器实现的~
6 AgileBPM的多数据源结合展示(可跳过)
这里展示一下,这个开源的流程系统的强大可配置性(让人发指的灵活性-。-)的数据源管理功能。
数据源模板,在这里你可以使用定义不同的数据源实现类,只要在项目import就行
这里有一个内置的阿里的数据源,后面有需要你可以增加其他模板,例如BasicDataSOurce这个,最常用的数据源。
有了模板,就可以新建数据源了:
这里的是特殊默认数据源,系统本地数据源,用户可以随便添加。
然后,我就基于AgileBPM的强大数据源管理下,进行了分布式数据源测试。测试逻辑很简单,就是在一个线程内,操作多个数据源,然后看一下会不会一起回滚。
这里展示了一下,AgileBPM中使用数据源的便捷性,根据配置的别名,直接拿来代码开发则可,测试代码比较随意了,能保证一致性。