1.常见问题|事务导致Mybatis 注解l注plus的多数据源失效
2.Mybatis-plus如何快速实现动态数据源切换？
3.Mybatis-plus多数据源深度剖析
4.springboot+ flowable 配置动态数据源（程序启动时进行指定flowable数据库启动）
5.Mybatis-Plus实现多数据源配置切换
6.Mybatis-Plus条件构造器函数详解及扩展

常见问题|事务导致Mybatis plus的多数据源失效

       在处理多数据源问题时，使用了Mybatis 源码plus的@DS来切换数据源，但在实际应用中遇到了问题。解源当使用Oracle和mysql数据库时，码解发现尽管添加了事务，注解l注却导致了多数据源失效。源码apmosd源码经过排查，解源得知是码解事务的传播特性影响了多数据源的切换。为了深入了解，注解l注本文将详细探讨事务的源码传播特性以及如何在多数据源环境下正确应用。

       ### 问题起因

       在多数据库场景下，解源不同业务逻辑可能会需要访问不同的码解数据源。使用Mybatis 注解l注plus的@DS注解可以实现数据源的动态切换。但在实际开发中，源码遇到的解源挑战是如何在事务中正确处理多数据源问题。小马在尝试使用Oracle和mysql数据库时发现，尽管事务被正确添加，但数据源切换并未按预期进行，反而导致了问题的产生。这主要与事务的传播特性紧密相关。

       ### 事务的传播特性

       在多事务环境或需要跨数据源操作时，事务的传播特性决定了如何处理多个事务间的交互。Spring框架定义了7种类型的传播行为，每种行为对应不同情况下的事务处理策略。

       ### 注解演示事物传播特性

       为了更直观地理解事务传播特性，以下将通过注解演示不同传播行为的影响。

       #### 传播特性示例

       假设有一个包含三个实现类的案例，分别为`largeTransaction`、`smallTransaction1`和`smallTransaction2`，我们将通过不同的传播特性注解来展示它们对事务行为的影响。

       #### 传播流程

       在具体实现中，kafka storm 实例源码`largeTransaction`作为主事务，`smallTransaction1`和`smallTransaction2`作为子事务。下面将通过流程图展示不同传播特性下的事务执行顺序和状态变化。

       1. **REQUIRED**：在当前事务范围内创建一个新事务，如果当前已存在事务，则加入当前事务。所有子事务在当前事务范围内执行，确保原子性和一致性。

        

       2. **REQUIRES_NEW**：总是开启一个新的事务，忽略当前事务。所有子事务在新的事务范围内执行，确保了独立性和隔离性，但可能导致数据不一致。

        

       3. **REQUIRED，REQUIRES_NEW**：在不同的子事务中使用不同传播特性，展现如何灵活配置以适应特定需求。

        

       ### 结论

       正确理解并应用事务的传播特性对于多数据源场景下的开发至关重要。通过合理选择传播行为，可以有效避免数据一致性问题，并确保业务逻辑的正确执行。希望本文的分析和示例能帮助开发者在实际项目中更好地处理多数据源与事务之间的关系，实现高效、稳定的系统构建。

Mybatis-plus如何快速实现动态数据源切换？

       通常在企业应用开发中，系统需连接单一数据库。然而，面对高实时性数据需求，多数据源切换成为必要。例如，订单系统可能涉及多个子系统数据库，net开发平台源码如产品主数据、项目管理系统等，涵盖多种数据源，如ORACLE、SQL SERVER、MYSQL。

       实现动态数据源切换的核心在于利用AOP思想，通过继承spring底层的AbstractRoutingDataSource类来实现数据源的动态路由。关键在于determineCurrentLookupkey()方法，该方法需返回数据源实例名称，实现数据源自动切换。

       Mybatis-plus提供快速集成多数据源的启动器dynamic-datasource-spring-boot-starter。该启动器具备以下特性：自动切换数据源、支持读写分离、一主多从模式等。动态数据源切换通过在服务实现类中使用@DS注解来指定使用哪个数据源，实现方式简单，只需添加依赖、配置数据源名称和地址，以及在方法上应用@DS注解。

       具体操作包括：创建两个数据库，一个主库，一个从库；在springboot工程中添加相关依赖；配置springboot启动类；在配置文件中指定数据源配置；使用@DS注解在service实现类中切换数据源。通过这种方式，无需修改代码，轻松实现动态数据源切换。

       总结，使用Mybatis-plus实现动态数据源切换极为便捷，只需进行基本配置并应用注解。下一章节将探讨如何利用AOP技术实现无代码修改的android glide源码解析动态数据源切换，进一步提高开发效率和系统灵活性。

Mybatis-plus多数据源深度剖析

       在开发过程中，经常遇到需要操作多个数据库的情形，例如下单时需要从用户库查询用户信息并同时向订单库插入订单，或者采用读写分离策略。这类场景典型地适用于多数据源访问。

       实现多数据源访问时，需要考虑几个关键点：一是业务需求可能需要访问多个数据库，二是读写分离场景下数据的高效分发，三是确保ORM框架兼容性。在没有现成解决方案的情况下，调研业界最佳实践是解决问题的明智选择。

       业界提供了两种主流的多数据源实现方案，其中一种是通过配置文件加载数据源信息，另一种则是利用AOP（面向切面编程）与ThreadLocal（线程局部变量）机制来动态切换数据源。

       引入多数据源后，虽然解决了多数据库访问问题，但也带来了新的挑战，如数据源配置管理、性能调优、以及数据一致性问题。

       针对Mybatis-plus的动态数据源（dynamic-datasource）实现，其核心特性包括数据源的动态切换与管理。实现多数据源访问的关键在于创建多数据源对象并提供数据源切换逻辑。动态数据源对象DynamicRoutingDataSource就是一个将多个数据源封装的对象，虽然名义上是多数据源，实际上实现上仍是单个数据源接口。

       在Mybatis-plus中，数据源的创建流程主要通过DynamicDataSourceAutoConfiguration自动化配置类来完成。通过查找META-INF/spring.factories文件中的chrome 下载网页源码配置信息，可以发现多数据源创建的入口类。动态数据源对象的创建依赖于数据源提供者，其默认实现类YmlDynamicDataSourceProvider负责从配置文件加载数据源信息。

       数据源创建工厂DefaultDataSourceCreator负责实例化各种数据源创建器，如BasicDataSourceCreator、BeeCpDataSourceCreator等，通过工厂模式提供灵活的数据源创建机制。数据源创建器实例化数据源时，会处理加密、初始化表结构等特性，确保数据源配置的兼容性和安全性。

       动态数据源的路由逻辑主要通过AOP切面类DynamicDataSourceAnnotationAdvisor实现，它基于注解@DS实现动态数据源的切换。通知类DynamicDataSourceAnnotationInterceptor处理数据源的选择，并通过DsProcessor对象查找路由key。路由key查找支持基于header、session、表达式等多种方式，提供了高度的灵活性。

       DynamicDataSourceContextHolder类管理路由key的栈式存储，支持多层嵌套的数据源切换，实现复杂场景下的数据源灵活切换。

       多数据源的自定义扩展点包括数据源创建、路由逻辑、以及数据源切换策略，允许开发者根据业务需求进行定制化实现。

       在实际项目中，可以通过配置YAML文件来添加多数据源信息，然后在服务类、控制器类中使用@DS注解来动态切换数据源。通过这种方式，可以实现业务逻辑与数据源的解耦，提升系统的灵活性和扩展性。

       综上所述，Mybatis-plus动态数据源实现策略通过提供灵活的数据源管理、多数据源切换逻辑以及自定义扩展点，有效解决了多数据库访问需求，同时兼顾了性能优化与数据一致性，为复杂业务场景提供了强大的支持。

springboot+ flowable 配置动态数据源（程序启动时进行指定flowable数据库启动）

       在项目中整合了flowable工作流后，为了避免数据库表混淆，决定将flowable数据库与原项目数据库进行分离，实施多数据源配置策略。

       通过引入mybatis-plus提供的dynamic工具包及相应的jar包，我们可以在项目配置文件中进行多数据源的配置，实现资源的合理分配。

       配置完成后，使用DS注解实现数据源的切换，从而避免了数据混淆的问题。

       然而，在项目启动时，遇到了问题。默认使用的是原项目数据源，因此在创建AppEngineFactoryBean这个bean时，系统提示找不到相关表，因为flowable数据库尚未建立。

       问题在于启动时默认数据源为原项目数据库，而该数据库中并未包含flowable的表结构，导致flowable启动失败。

       通过分析错误信息，我们了解到底层使用了SPI（Service Provider Interface）机制。基于此，我们可以通过在程序启动时，修改SPI机制默认数据源的方式来解决这一问题。

       为此，我们编写了一个实现类，用于在程序启动阶段将flowable的数据源进行替换，确保flowable数据库能够正确加载。

       同时，为避免对程序正常运行产生不必要的干扰，我们编写了清除类，用于在程序启动完成后清除flowable数据源，恢复原设置。

       最后，通过在SPI机制中指定EngineConfigurator实现类的路径，我们实现了在程序启动时，根据需要动态切换数据源，从而解决了flowable数据库启动时的问题。

       启动程序后，一切顺利，flowable工作流得以在独立的数据源环境中正常运行，满足了项目需求。

Mybatis-Plus实现多数据源配置切换

       实现Mybatis-Plus的多数据源配置切换，主要涉及依赖导入、数据库配置以及使用注解@DS来实现数据源切换。具体步骤如下：

       1. 首先，需要在项目中加入Mybatis-Plus多数据源依赖。在项目的pom.xml文件中，添加以下代码段：

       xml

        com.baomidou

        mybatis-plus-boot-starter

        3.3.0

       2. 接着，进行数据库配置。在配置类中，实现DruidDataSource的配置，创建多个DataSource实例，每个实例对应不同的数据源。

       java

       @Configuration

       public class DataSourceConfig {

        @Value("${ spring.datasource.url}")

        private String url;

        @Value("${ spring.datasource.username}")

        private String username;

        @Value("${ spring.datasource.password}")

        private String password;

        @Value("${ spring.datasource.driver-class-name}")

        private String driverClassName;

        @Value("${ spring.datasource.initial-size}")

        private int initialSize;

        @Value("${ spring.datasource.min-idle}")

        private int minIdle;

        @Value("${ spring.datasource.max-active}")

        private int maxActive;

        @Value("${ spring.datasource.max-wait}")

        private long maxWait;

        @Value("${ spring.datasource.time-between-eviction-runs-millis}")

        private long timeBetweenEvictionRunsMillis;

        @Value("${ spring.datasource.min-evictable-idle-time-millis}")

        private long minEvictableIdleTimeMillis;

        @Value("${ spring.datasource.validation-query}")

        private String validationQuery;

        @Value("${ spring.datasource.test-while-idle}")

        private boolean testWhileIdle;

        @Value("${ spring.datasource.test-on-borrow}")

        private boolean testOnBorrow;

        @Value("${ spring.datasource.test-on-return}")

        private boolean testOnReturn;

        @Value("${ spring.datasource.pool-prepared-statements}")

        private boolean poolPreparedStatements;

        @Value("${ spring.datasource.max-pool-prepared-statements}")

        private int maxPoolPreparedStatements;

        @Bean

        public DataSource dataSource() {

        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();

        dataSource.setUrl(url);

        dataSource.setUsername(username);

        dataSource.setPassword(password);

        dataSource.setDriverClassName(driverClassName);

        dataSource.setInitialSize(initialSize);

        dataSource.setMinIdle(minIdle);

        dataSource.setMaxActive(maxActive);

        dataSource.setMaxWait(maxWait);

        dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);

        dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);

        dataSource.setValidationQuery(validationQuery);

        dataSource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);

        dataSource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);

        dataSource.setTestOnReturn(testOnReturn);

        dataSource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);

        dataSource.setMaxPoolPreparedStatements(maxPoolPreparedStatements);

        return dataSource;

        }

        @Bean

        @Primary

        public DataSource dataSource1() {

        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();

        dataSource.setUrl("your_url1");

        dataSource.setUsername("your_username1");

        dataSource.setPassword("your_password1");

        dataSource.setDriverClassName("your_driver_class_name1");

        // 其他配置信息

        return dataSource;

        }

        @Bean

        public DataSource dataSource2() {

        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();

        dataSource.setUrl("your_url2");

        dataSource.setUsername("your_username2");

        dataSource.setPassword("your_password2");

        dataSource.setDriverClassName("your_driver_class_name2");

        // 其他配置信息

        return dataSource;

        }

       }

       3. 使用@DS注解进行数据源切换。在需要使用不同数据源的Service、Mapper或Repository类上，通过@DS注解指定对应的数据源名称。如果在方法上也添加了@DS注解，优先级更高。

       java

       @Mapper

       @DS("dataSource1")

       public interface UserMapper {

        // 操作数据源1的方法

       }

       @Service

       @DS("dataSource2")

       public class UserServiceImpl implements UserService {

        @Autowired

        private UserMapper userMapper;

        // 使用数据源2的方法

       }

       通过上述步骤，成功实现了Mybatis-Plus多数据源配置切换，能够根据不同需求灵活选择不同的数据源进行操作，提升系统扩展性和维护性。

Mybatis-Plus条件构造器函数详解及扩展

       Mybatis-Plus的条件构造器函数功能强大，支持多种扩展，使得数据操作更为灵活。首先，它包含了删除和查找逻辑的条件构建，如更新已逻辑删除的记录：<p>update table set deleted = 1 where id = 1 and deleted = 0</p> 和查找未删除的记录：<p>select id, name, deleted from table where deleted = 0</p>。

       对于枚举类型的处理，Mybatis-Plus提供了两种方式。一是通过@EnumValue注解直接应用，二是让实体属性实现IEnum接口。这样，枚举类型的数据在查询时能更方便地被处理。

       此外，Mybatis-Plus还支持字段类型处理器，自动生成的SQL语句能根据字段类型进行优化。自动填充功能则基于特定的原理，能简化数据的初始化过程。

       为了防止SQL注入，Mybatis-Plus允许开发者自定义SQL注入器，通过实现ISqlInjector接口或继承抽象类AbstractSqlInjector，在全局配置中注入，这样所有类的方法都会被自动注入到mybatis容器中，增强安全性。

       在多数据源管理上，Mybatis-Plus提供了切换数据源的@DS注解，以及具体的数据源配置和使用方法。这对于处理不同环境下的数据访问非常有用。

       流式查询功能是另一个亮点，提供了常用的方法，用户可以通过示例轻松实现分页、排序等复杂查询操作。

求解mybatis-plus中配置多数据源使用@ds注解不生效问题?

       在后端开发中，配置多个数据源是一个常见的需求。使用Mybatis-plus时，可以通过简单的配置和@DS注解实现动态数据源切换，极大地提升了开发效率。

       配置方式上，首先需要在pom.xml文件中引入Mybatis-plus相关依赖。随后，分别针对不同的数据库如Mysql和Doris配置数据源。接着，在需要使用特定数据源的方法上使用@DS注解，如@DS("mysql")或@DS("doris")，即可实现动态数据源切换。类上加@DS注解时，该类下的所有方法均使用该数据源。

       动态数据源的底层实现依赖于com.baomidou.dynamic.datasource.DynamicRoutingDataSource类。在项目初始化时，通过调用addDataSource方法加载数据源，并存入dataSourceMap中。方法执行时，DynamicDataSourceAnnotationInterceptor拦截器介入，根据@DS注解扫描类或方法，调用DynamicDataSourceContextHolder.poll方法获取当前线程的数据源名。此后，通过ThreadLocal存储数据源名，后续操作中使用org.springframework.jdbc.datasource.getConnection方法获取连接时，ThreadLocal中的数据源名被用于动态切换数据源。

       总结而言，Mybatis-plus的@DS注解提供了一种简单且便捷的动态数据源切换方式，实现了数据库间的灵活切换。相较于完全基于AOP的方式，虽然@DS注解方法相对简洁，但同样实现了AOP的思想。未来将有更深入的AOP实现方式的文章发布，敬请期待。