背景

公司产品部收到了一些重要客户的需求，他们希望能够依赖独立的数据库存储来支持他们的业务数据。与此同时，仍有许多中小客户，可以继续使用公共库以满足其需求。技术实现方面，此前持久层框架使用的Mybatis-plus，部分业务场景使用到了Sharding-JDBC用于分表，另外，我们的数据库版本控制工具使用的是Flyway。

方案说明

这里将方案进行简要说明，配置统一通过Nacos管理(有需要的可以自行定义租户配置页面)。

• 1.首先多数据源管理使用Mybatis-Plus官方推荐的dynamic-datasource-spring-boot-starter组件，需要注意的是构建动态多数据源时，我们要把Sharding-JDBC数据源也纳入管理。因为我们的库里面毕竟只有部分表用到了Sharding-JDBC，这样可以复用数据源。
  
• 2.其次，租户与数据源之间在Nacos建立关系配置，确保根据租户ID能够路由到唯一的租户数据源。我们需要自定义Sharding分片策略和多数据源切换逻辑，根据http请求传入的租户ID，设置正确的数据源。
  
• 3.动态数据源与Sharding数据源配置做为公共配置在Nacos维护，在业务服务启动时，读取公共配置初始化多数据源，并添加对公共多数据源配置的监听。当配置变更时，重新构造Sharding数据源，并并更新动态多数据源。另外数据库脚本通过自定义flyway配置执行。
  

技术实现

前提

需要在Nacos提前维护租户与数据源关系配置。

不使用Sharding-JDBC场景

• 1.引入相关组件依赖。

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.nacos</groupId>
            <artifactId>nacos-client</artifactId>
            <version>2.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.flywaydb</groupId>
            <artifactId>flyway-core</artifactId>
            <version>7.15.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.4.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>3.4.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.2.6</version>
        </dependency>

• 2.关闭Flyway自动配置和配置多数据源。

spring:
  flyway:
    #关闭flyway自动配置，自定义实现
    enabled: false
  datasource:
    dynamic:
      #默认数据源
      primary: ds0
      datasource:
        ds0:
          type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
          driverClassName: org.postgresql.Driver
          url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/ds0
          username: ds0
          password: ds0123
        ds1:
          type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
          driverClassName: org.postgresql.Driver
          url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/ds1
          username: ds1
          password: ds1123

• 3.自定义实现Flyway配置类，对应的flyway脚本目录结构见下图，主库和租户库SQL脚本独立维护。

Java
@Slf4j
@Configuration
@EnableTransactionManagement
public class FlywayConfig {
    @Value("${spring.application.name}")
    private String appName;
    @Autowired
    private DataSource dataSource;

    @Bean
    public void migrate() {
        log.info("flyway开始逐数据源执行脚本");
        DynamicRoutingDataSource ds = (DynamicRoutingDataSource) dataSource;
        Map<String, DataSource> dataSources = ds.getDataSources();
        dataSources.forEach((k, v) -> {
            if (!"sharding".equals(k)) {
						    // Flyway相关参数建议通过配置管理，以下代码仅供参考
                Flyway flyway = Flyway.configure()
                        .dataSource(v)
                        .table("t_" + k + "_" + appName + "_version")
                        .baselineOnMigrate(true)
                        .outOfOrder(true)
                        .baselineVersion("1.0.0")
                        .baselineDescription(k + "初始化")
                        .locations(CommonConstant.SQL_BASE_LOCATION + (CommonConstant.DEFAULT_DS_NAME.equals(k) ? CommonConstant.MASTER_DB : CommonConstant.TENANT_DB))
                        .load();
                flyway.migrate();
                log.info("flyway在 {} 数据源执行脚本成功", k);
            }
        });
    }
}

• 4.自定义实现数据源切换Filter类。

@Slf4j
@Component
@WebFilter(filterName = "dynamicDatasourceFilter", urlPatterns = {"/*"})
public class DynamicDatasourceFilter implements Filter {
    // 构建演示用租户与数据源关系配置
		private static Map<String, String> tenantDsMap = new HashMap<>();
    static {
        tenantDsMap.put("tenant123", "ds0");
        tenantDsMap.put("tenant456", "ds0");
				tenantDsMap.put("tenant789", "ds1");
    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request;
        // 从请求头获取租户ID
        String tenantId = httpRequest.getHeader(CommonConstant.TENANT_HEADER);
        try {
            // 设置数据源
            if (tenantDsMap.get(tenantId) == null) {
                // 如果根据租户ID未找到租户数据源配置，默认走主库
                DynamicDataSourceContextHolder.push(CommonConstant.DEFAULT_DS_NAME);
            } else {
                //注意，如果是分片表，那么需要在分片表Service类或方法上加@DS("sharding")注解，最终由sharding的库分片策略决定SQL在哪个库执行。而这里的设置将会被@DS注解配置覆盖
                DynamicDataSourceContextHolder.push(tenantDsMap.get(tenantId));
            }
            // 执行
            chain.doFilter(request, response);
        } catch (Exception e) {
            log.error("切换数据源失败，tenantId={}，请求接口uri={}，异常原因：{}", tenantId, httpRequest.getRequestURI(), ExceptionUtils.getStackTrace(e));
        } finally {
            // 清空当前线程数据源
            DynamicDataSourceContextHolder.poll();
        }
    }

使用Sharding-JDBC

如果微服务还需要使用Sharding分片，那么还需要引入sharding-jdbc组件依赖，并配置sharding数据源和分片规则。如果是多个服务共用数据库，那么建议将Sharding数据源配置做为公共配置在Nacos管理，而Sharding分片规则则做为服务个性化配置单独维护(分片规则基本不需要动态变更)，这样当有新租户需要申请开通独立租户库的时候，直接变更Sharding数据源公共配置，服务在监听到公共配置变更后，即可重新构建新的Sharding数据源实例和动态数据源更新，无需重启服务。

• 1.引入sharding-jdbc组件依赖。

        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
            <version>4.1.1</version>
        </dependency>

• 2.配置Sharding数据源和分片规则。

# sharding数据源配置
dataSources:
  ds0: !!com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driverClassName: org.postgresql.Driver
    url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/ds0
    username: ds0
    password: ds0123
  ds1: !!com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driverClassName: org.postgresql.Driver
    url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/ds1
    username: ds1
    password: ds1123
  ds2: !!com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driverClassName: org.postgresql.Driver
    url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/ds2
    username: ds2
    password: ds2123
# sharding分片规则配置
shardingRule:
  tables:
    t_order:
      actualDataNodes: ds$->{0..2}.t_order$->{0..1}
      tableStrategy:
        inline:
          shardingColumn: order_no
          algorithmExpression: t_order$->{order_no.toBigInteger() % 2}
  defaultDataSourceName: ds0
  # 默认库分片策略
  defaultDatabaseStrategy:
    standard:
      shardingColumn: tenant_id
			# 自定义精确分片策略
      preciseAlgorithmClassName: cn.xtstu.demo.config.CustomDataSourcePreciseShardingAlgorithm
    #hint:
		    # 
    #  algorithmClassName: cn.xtstu.demo.config.CustomHintShardingAlgorithm
  defaultTableStrategy:
    none:
props:
  sql.show: true

• 3.自定义精确分片策略。

public class CustomDataSourcePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<String> {

    // 构建演示用租户与数据源关系配置
		private static Map<String, String> tenantDsMap = new HashMap<>();
    static {
        tenantDsMap.put("tenant123", "ds0");
        tenantDsMap.put("tenant456", "ds0");
				tenantDsMap.put("tenant789", "ds1");
    }
		
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> dataSourceNames, PreciseShardingValue<String> shardingValue) {
		    // 库分片策略配置的分片键是字段tenant_id，根据分片键查询配置的数据源
		    String dsName = tenantDsMap.get(shardingValue.getValue());
        // 如果如前文所属，Sharding子数据源key与dynamic数据源key保持一致的话，这里直接返回就行了
				return dsName;
        // TODO 需要处理未匹配到数据源的情况
    }
}

• 4.自定义Hint分片策略(可选)，适用于分片键与SQL无关的场景。

public class CustomHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Integer> {

    // 构建演示用租户与数据源关系配置
		private static Map<String, String> tenantDsMap = new HashMap<>();
    static {
        tenantDsMap.put("tenant123", "ds0");
        tenantDsMap.put("tenant456", "ds0");
				tenantDsMap.put("tenant789", "ds1");
    }
		
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, HintShardingValue<Integer> hintShardingValue) {
        Collection<String> result = new ArrayList<>();
        // 从请求头取到当前租户ID
				HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
        result.add(tenantDsMap.get(request.getHeader("tenantId")));
				// TODO  需要处理未匹配到数据源的情况
        return result;
    }
}

• 5.自定义动态数据源配置(核心就是将sharding数据源及其子数据源添加到动态数据源一起管理)。

@Slf4j
@Configuration
public class CustomDynamicDataSourceConfig {
    @Value("${spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].data-id}")
    private String dataId;
    @Value("${spring.cloud.nacos.config.group:DEFAULT_GROUP}")
    private String group;
    @Resource
    private DynamicDataSourceProperties properties;
    @Resource
    private NacosHelper nacosHelper;

    /**
     * 启动时通过查询Nacos上sharding数据源及分片规则yaml配置初始化sharding-jdbc数据源
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public ShardingDataSource shardingDataSource() {
        ConfigService configService = nacosHelper.getConfigService();
        if (configService == null) {
            log.error("连接nacos失败");
        }
        String configInfo = null;
        try {
            configInfo = configService.getConfig(dataId, group, 5000);
        } catch (NacosException e) {
            log.error("获取{}配置失败，异常原因：{}", dataId, ExceptionUtils.getStackTrace(e));
        }
        if (StringUtils.isBlank(configInfo)) {
            log.error("{}配置为空，启动失败", dataId);
            throw new NullPointerException(dataId + "配置为空");
        }
        try {
            // 通过工厂类和yaml配置创建Sharding数据源
            return (ShardingDataSource) YamlShardingDataSourceFactory.createDataSource(configInfo.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        } catch (Exception e) {
            log.error("创建sharding-jdbc数据源异常：{}", ExceptionUtils.getStackTrace(e));
            throw new NullPointerException("sharding-jdbc数据源为空");
        }
    }

    /**
     * 将动态数据源设置为首选的
     * 当spring存在多个数据源时, 自动注入的是首选的对象
     * 设置为主要的数据源之后，就可以支持shardingJdbc原生的配置方式了
     */
    @Primary
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        DynamicRoutingDataSource dataSource = new DynamicRoutingDataSource();
        dataSource.setPrimary(properties.getPrimary());
        dataSource.setStrict(properties.getStrict());
        dataSource.setStrategy(properties.getStrategy());
        dataSource.setP6spy(properties.getP6spy());
        dataSource.setSeata(properties.getSeata());
        return dataSource;
    }

    /**
     * 初始化动态数据源
     *
     * @return
     */
    @Bean
    public DynamicDataSourceProvider dynamicDataSourceProvider(ShardingDataSource shardingDataSource) {
        return new AbstractDataSourceProvider() {
            @Override
            public Map<String, DataSource> loadDataSources() {
                Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
                // 将sharding数据源整体添加到动态数据源里
                dataSourceMap.put(CommonConstant.SHARDING_DS_NAME, shardingDataSource);
                // 同时把sharding内部管理的子数据源也添加到动态数据源里
                Map<String, DataSource> shardingInnerDataSources = shardingDataSource.getDataSourceMap();
                dataSourceMap.putAll(shardingInnerDataSources);
                return dataSourceMap;
            }
        };
    }
}

• 6.最后给出一份通过监听Nacos配置变更动态更新数据源的示例代码。注意：这份示例代码中只给出了Sharding配置变更时的处理逻辑，如果是dynamic数据源配置的话，有需要的可以参考着自行实现。

@Slf4j
@Configuration
public class NacosShardingConfigListener {
    @Value("${spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].data-id}")
    private String dataId;
    @Value("${spring.cloud.nacos.config.group:DEFAULT_GROUP}")
    private String group;
    @Value("${spring.application.name}")
    private String appName;
    @Autowired
    private DataSource dataSource;
    @Autowired
    private NacosHelper nacosHelper;

    @PostConstruct
    public void shardingConfigListener() throws Exception {
        ConfigService configService = nacosHelper.getConfigService();
        if (configService == null) {
            return;
        }
        configService.addListener(dataId, group, new Listener() {
            @Override
            public Executor getExecutor() {
                return null;
            }

            @Override
            public void receiveConfigInfo(String configInfo) {
                log.info("configInfo:\n{}", configInfo);
                if (StringUtils.isBlank(configInfo)) {
                    log.warn("sharding-jdbc配置为空，不会刷新数据源");
                    return;
                }
                try {
                    if (StringUtils.isNotBlank(configInfo)) {
                        // 通过yaml配置创建sharding数据源(注意：如果分片规则是独立配置文件，那么需要提前合并数据源和分片规则配置)
                        ShardingDataSource shardingDataSource = (ShardingDataSource) YamlShardingDataSourceFactory.createDataSource(configInfo.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
                        Map<String, DataSource> shardingInnerDataSources = shardingDataSource.getDataSourceMap();
                        DynamicRoutingDataSource ds = (DynamicRoutingDataSource) dataSource;
                        // 遍历sharding子数据源
                        for (String poolName : shardingInnerDataSources.keySet()) {
                            // TODO 这里还有个细节，如果yaml配置删减了数据源，对应数据源应该要从ds中remove掉，且主数据源不能被remove。另外其实只有新增的数据源才需要执行flyway脚本
                            // 将sharding子数据源逐个添加到动态数据源
                            ds.addDataSource(poolName, shardingInnerDataSources.get(poolName));
                            // 通过代码完成数据源Flyway配置，并执行迁移操作
														Flyway flyway = Flyway.configure()
                                    .dataSource(dataSource)
                                    .table("t_" + poolName + "_" + appName + "_version")
                                    .baselineOnMigrate(true)
                                    .outOfOrder(true)
                                    .baselineVersion("1.0.0")
                                    .baselineDescription(poolName + "初始化")
                                    .locations(CommonConstant.SQL_BASE_LOCATION + CommonConstant.TENANT_DB)
                                    .load();
                            flyway.migrate();
                        }
                        // 将sharding数据源自身也添加到动态数据源
                        ds.addDataSource(CommonConstant.SHARDING_DS_NAME, shardingDataSource);
                        log.info("动态数据源刷新完成，现有数据源：{}", JSONUtil.toJsonStr(ds.getDataSources().keySet()));
                    }
                } catch (Exception e) {
                    log.error("创建sharding-jdbc数据源异常：{}", ExceptionUtils.getStackTrace(e));
                }
            }
        });
    }
}