目前，业界流行的数据操作框架是 Mybatis，那 Druid 是什么呢？
Druid 是 Java 的数据库连接池组件。Druid 能够提供强大的监控和扩展功能。比如可以监控 SQL ，在监控业务可以查询慢查询 SQL 列表等。Druid 核心主要包括三部分：
DruidDriver 代理 Driver，能够提供基于 Filter－Chain 模式的插件体系。
DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池
SQLParser
当业务数据量达到了一定程度，DBA 需要合理配置数据库资源。即配置主库的机器高配置，把核心高频的数据放在主库上；把次要的数据放在从库，低配置。开源节流嘛，就这个意思。把数据放在不同的数据库里，就需要通过不同的数据源进行操作数据。这里我们举个 springboot-mybatis-mutil-datasource 工程案例：
user 用户表在主库 master 上，地址表 city 在从库 cluster 上。下面实现获取 根据用户名获取用户信息，包括从库的地址信息 REST API，那么需要从主库和从库中分别获取数据，并在业务逻辑层组装返回。逻辑如图：
首先代码工程结构如下：
org.spring.springboot.config.ds 包包含了多数据源的配置，同样有第三个数据源，按照前几个复制即可
resources/mapper 下面有两个模块，分别是 Mybatis 不同数据源需要扫描的 mapper xml 目录
├── pom.xml
└── src
└── main
├── java
│ └── cn
│ └── limbo
│ ├── Application.java
│ ├── config
│ │ └── ds
│ │ ├── ClusterDataSourceConfig.java
│ │ └── MasterDataSourceConfig.java
│ ├── controller
│ │ └── UserRestController.java
│ ├── dao
│ │ ├── cluster
│ │ │ └── CityDao.java
│ │ └── master
│ │ └── UserDao.java
│ ├── domain
│ │ ├── City.java
│ │ └── User.java
│ └── service
│ ├── UserService.java
│ └── impl
│ └── UserServiceImpl.java
└── resources
├── application.properties
└── mapper
├── cluster
│ └── CityMapper.xml
└── master
└── UserMapper.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>cn.limbo</groupId>
<artifactId>springboot-mybatis-mutil-datasource</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<packaging>jar</packaging>
<name>springboot-mybatis-mutil-datasource</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>1.5.2.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
<java.version>1.8</java.version>
<mybatis-spring-boot>1.3.0</mybatis-spring-boot>
<mysql-connector>5.1.39</mysql-connector>
<druid>1.0.18</druid>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- Spring Boot Mybatis 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${mybatis-spring-boot}</version>
</dependency>
<!-- MySQL 连接驱动依赖 -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>${mysql-connector}</version>
</dependency>
<!-- Druid 数据连接池依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>${druid}</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
## master 数据源配置
master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springbootdb?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8
master.datasource.username=root
master.datasource.password=123456
master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
## cluster 数据源配置
cluster.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springbootdb_cluster?autoReconnect=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8
cluster.datasource.username=root
cluster.datasource.password=123456
cluster.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
3.数据源配置
多数据源配置的时候注意，必须要有一个主数据源，即 MasterDataSourceConfig 配置：
@Configuration
// 扫描 Mapper 接口并容器管理
@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "masterSqlSessionFactory")
public class MasterDataSourceConfig {
// 精确到 master 目录，以便跟其他数据源隔离
static final String PACKAGE = "org.spring.springboot.dao.master";
static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/master/*.xml";
@Value("${master.datasource.url}")
private String url;
@Value("${master.datasource.username}")
private String user;
@Value("${master.datasource.password}")
private String password;
@Value("${master.datasource.driverClassName}")
private String driverClass;
@Bean(name = "masterDataSource")
@Primary
public DataSource masterDataSource() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setDriverClassName(driverClass);
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(user);
dataSource.setPassword(password);
return dataSource;
@Bean(name = "masterTransactionManager")
@Primary
public DataSourceTransactionManager masterTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(masterDataSource());
@Bean(name = "masterSqlSessionFactory")
@Primary
public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource)
throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
return sessionFactory.getObject();
@Primary 标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时，该 Bean 优先被考虑。「多数据源配置的时候注意，必须要有一个主数据源，用 @Primary 标志该 Bean」
@MapperScan 扫描 Mapper 接口并容器管理，包路径精确到 master，为了和下面 cluster 数据源做到精确区分
@Value 获取全局配置文件 application.properties 的 kv 配置,并自动装配
sqlSessionFactoryRef 表示定义了 key ，表示一个唯一 SqlSessionFactory 实例
同理可得，从数据源 ClusterDataSourceConfig 配置如下：
@Configuration
// 扫描 Mapper 接口并容器管理
@MapperScan(basePackages = ClusterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "clusterSqlSessionFactory")
public class ClusterDataSourceConfig {
// 精确到 cluster 目录，以便跟其他数据源隔离
static final String PACKAGE = "org.spring.springboot.dao.cluster";
static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/cluster/*.xml";
@Value("${cluster.datasource.url}")
private String url;
@Value("${cluster.datasource.username}")
private String user;
@Value("${cluster.datasource.password}")
private String password;
@Value("${cluster.datasource.driverClassName}")
private String driverClass;
@Bean(name = "clusterDataSource")
public DataSource clusterDataSource() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setDriverClassName(driverClass);
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(user);
dataSource.setPassword(password);
return dataSource;
@Bean(name = "clusterTransactionManager")
public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() {
return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource());
@Bean(name = "clusterSqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("clusterDataSource") DataSource clusterDataSource)
throws Exception {
final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();
sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource);
sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()
.getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));
return sessionFactory.getObject();
上面数据配置分别扫描 Mapper 接口，cn.limbo.dao.master（对应 xml classpath:mapper/master ） 和 cn.limbo.dao.cluster（对应 xml classpath:mapper/cluster ） 包中对应的 UserDAO 和 CityDAO 。
都有 @Mapper 标志为 Mybatis 的并通过容器管理的 Bean。Mybatis 内部会使用反射机制运行去解析相应 SQL。
其他具体的代码请看工程
现在启动application，地址栏输入localhost:8080/api/user，看到有具体的信息即可
多数据源适合的场景很多。不同的 DataSource ，不同的 SqlSessionFactory 和 不同的 DAO 层，在业务逻辑层做 整合。总结的架构图如下：
