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一、综述
1.1 项目说明
本用例基于spring boot + druid + mybatis 配置多数据源，并采用 JTA 实现分布式事务。
源码仓库地址： https://github.com/heibaiying/spring-samples-for-all
1.2 项目结构
主要配置如下：
二、配置多数据源并支持分布式事务
2.1 导入基本依赖
除了mybatis 、durid 等依赖外，我们依靠切面来实现动态数据源的切换，所以还需要导入aop依赖。
最主要的是还要导入spring-boot-starter-jta-atomikos，Spring Boot通过Atomkos或Bitronix的内嵌事务管理器支持跨多个XA资源的分布式JTA事务，当发现JTA环境时，Spring Boot将使用Spring的JtaTransactionManager来管理事务。自动配置的JMS，DataSource和JPA beans将被升级以支持XA事务。
<!--mybatis starter-->
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.3.2</version>
</dependency>
<!--引入mysql驱动-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>6.0.6</version>
</dependency>
<!--druid 依赖-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.10</version>
</dependency>
<!--aop starter-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
<!--web starter -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--分布式事务依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jta-atomikos</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
2.2 在yml中配置多数据源信息
注意：Spring Boot 2.X 版本不再支持配置继承，多数据源的话每个数据源的所有配置都需要单独配置，否则配置不会生效。
这里我用的本地数据库mysql和mysql02,配置如下：
spring:
datasource:
druid:
db1:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql?characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false
username: root
password: root
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法，或者第一次getConnection时
initialSize: 5
# 最小连接池数量
minIdle: 5
# 最大连接池数量
maxActive: 10
# 获取连接时最大等待时间，单位毫秒。配置了maxWait之后，缺省启用公平锁，并发效率会有所下降，如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。
maxWait: 60000
# Destroy线程会检测连接的间隔时间，如果连接空闲时间大于等于minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接。
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
# 连接保持空闲而不被驱逐的最小时间
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
# 用来检测连接是否有效的sql 因数据库方言而异, 例如 oracle 应该写成 SELECT 1 FROM DUAL
validationQuery: SELECT 1
# 建议配置为true，不影响性能，并且保证安全性。申请连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连接是否有效。
testWhileIdle: true
# 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
testOnBorrow: false
# 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
testOnReturn: false
# 是否自动回收超时连接
removeAbandoned: true
# 超时时间(以秒数为单位)
remove-abandoned-timeout: 1800
db2:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql02?characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false
username: root
password: root
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法，或者第一次getConnection时
initialSize: 6
# 最小连接池数量
minIdle: 6
# 最大连接池数量
maxActive: 10
# 获取连接时最大等待时间，单位毫秒。配置了maxWait之后，缺省启用公平锁，并发效率会有所下降，如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。
maxWait: 60000
# Destroy线程会检测连接的间隔时间，如果连接空闲时间大于等于minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接。
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
# 连接保持空闲而不被驱逐的最小时间
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
# 用来检测连接是否有效的sql 因数据库方言而异, 例如 oracle 应该写成 SELECT 1 FROM DUAL
validationQuery: SELECT 1
# 建议配置为true，不影响性能，并且保证安全性。申请连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连接是否有效。
testWhileIdle: true
# 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
testOnBorrow: false
# 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
testOnReturn: false
# 是否自动回收超时连接
removeAbandoned: true
# 超时时间(以秒数为单位)
remove-abandoned-timeout: 1800
# WebStatFilter用于采集web-jdbc关联监控的数据。
web-stat-filter:
# 是否开启 WebStatFilter 默认是true
enabled: true
# 需要拦截的url
url-pattern: /*
# 排除静态资源的请求
exclusions: "*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"
# Druid内置提供了一个StatViewServlet用于展示Druid的统计信息。
stat-view-servlet:
#是否启用StatViewServlet 默认值true
enabled: true
# 需要拦截的url
url-pattern: /druid/*
# 允许清空统计数据
reset-enable: true
login-username: druid
login-password: druid
2.3 进行多数据源的配置
1. 在启动类关闭springboot对数据源的自动化配置，由我们手动进行多数据源的配置
@SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class})
public class DruidMybatisMultiApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DruidMybatisMultiApplication.class, args);
}
}
2. 创建多数据源配置类DataSourceFactory.java, 手动配置多数据源
- 这里我们创建druid数据源的时候，创建的是
DruidXADataSource，它继承自DruidDataSource并支持XA分布式事务； - 使用
AtomikosDataSourceBean包装我们创建的DruidXADataSource，使得数据源能够被 JTA 事务管理器管理； - 这里我们使用的sqlSessionTemplate是我们重写的
CustomSqlSessionTemplate,原生的sqlSessionTemplate是不能实现在一个事务中实现数据源切换的。（为了不占用篇幅，我会在后文再给出详细的原因分析）
/**
* @author : heibaiying
* @description : 多数据源配置
*/
@Configuration
@MapperScan(basePackages = DataSourceFactory.BASE_PACKAGES, sqlSessionTemplateRef = "sqlSessionTemplate")
public class DataSourceFactory {
static final String BASE_PACKAGES = "com.heibaiying.springboot.dao";
private static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mappers/*.xml";
/***
* 创建 DruidXADataSource 1 用@ConfigurationProperties自动配置属性
*/
@Bean
@ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.db1")
public DataSource druidDataSourceOne() {
return new DruidXADataSource();
}
/***
* 创建 DruidXADataSource 2
*/
@Bean
@ConfigurationProperties("spring.datasource.druid.db2")
public DataSource druidDataSourceTwo() {
return new DruidXADataSource();
}
/**
* 创建支持XA事务的Atomikos数据源1
*/
@Bean
public DataSource dataSourceOne(DataSource druidDataSourceOne) {
AtomikosDataSourceBean sourceBean = new AtomikosDataSourceBean();
sourceBean.setXaDataSource((DruidXADataSource) druidDataSourceOne);
// 必须为数据源指定唯一标识
sourceBean.setUniqueResourceName("db1");
return sourceBean;
}
/**
* 创建支持XA事务的Atomikos数据源2
*/
@Bean
public DataSource dataSourceTwo(DataSource druidDataSourceTwo) {
AtomikosDataSourceBean sourceBean = new AtomikosDataSourceBean();
sourceBean.setXaDataSource((DruidXADataSource) druidDataSourceTwo);
sourceBean.setUniqueResourceName("db2");
return sourceBean;
}
/**
* @param dataSourceOne 数据源1
* @return 数据源1的会话工厂
*/
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactoryOne(DataSource dataSourceOne)
throws Exception {
return createSqlSessionFactory(dataSourceOne);
}
/**
* @param dataSourceTwo 数据源2
* @return 数据源2的会话工厂
*/
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactoryTwo(DataSource dataSourceTwo)
throws Exception {
return createSqlSessionFactory(dataSourceTwo);
}
/***
* sqlSessionTemplate与Spring事务管理一起使用，以确保使用的实际SqlSession是与当前Spring事务关联的,
* 此外它还管理会话生命周期，包括根据Spring事务配置根据需要关闭，提交或回滚会话
* @param sqlSessionFactoryOne 数据源1
* @param sqlSessionFactoryTwo 数据源2
*/
@Bean
public CustomSqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(SqlSessionFactory sqlSessionFactoryOne,
SqlSessionFactory sqlSessionFactoryTwo) {
Map<Object, SqlSessionFactory> sqlSessionFactoryMap = new HashMap<>();
sqlSessionFactoryMap.put(Data.DATASOURCE1, sqlSessionFactoryOne);
sqlSessionFactoryMap.put(Data.DATASOURCE2, sqlSessionFactoryTwo);
CustomSqlSessionTemplate customSqlSessionTemplate = new CustomSqlSessionTemplate(sqlSessionFactoryOne);
customSqlSessionTemplate.setTargetSqlSessionFactories(sqlSessionFactoryMap);
return customSqlSessionTemplate;
}
/***
* 自定义会话工厂
* @param dataSource 数据源
* @return :自定义的会话工厂
*/
private SqlSessionFactory createSqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception {
SqlSessionFactoryBean factoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
factoryBean.setDataSource(dataSource);
factoryBean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(MAPPER_LOCATION));
// 其他可配置项(包括是否打印sql,是否开启驼峰命名等)
org.apache.ibatis.session.Configuration configuration = new org.apache.ibatis.session.Configuration();
configuration.setMapUnderscoreToCamelCase(true);
configuration.setLogImpl(StdOutImpl.class);
factoryBean.setConfiguration(configuration);
/* *
* 采用个如下方式配置属性的时候一定要保证已经进行数据源的配置(setDataSource)和数据源和MapperLocation配置(setMapperLocations)
* factoryBean.getObject().getConfiguration().setMapUnderscoreToCamelCase(true);
* factoryBean.getObject().getConfiguration().setLogImpl(StdOutImpl.class);
**/
return factoryBean.getObject();
}
}
3. 自定义sqlSessionTemplate的主要实现逻辑
这里主要覆盖重写了sqlSessionTemplate的getSqlSessionFactory，从ThreadLocal去获取实际使用的数据源（AOP切面将实际使用的数据源存入ThreadLocal）。
/***
* 获取当前使用数据源对应的会话工厂
*/
@Override
public SqlSessionFactory getSqlSessionFactory() {
String dataSourceKey = DataSourceContextHolder.getDataSourceKey();
log.info("当前会话工厂 : {}", dataSourceKey);
SqlSessionFactory targetSqlSessionFactory = targetSqlSessionFactories.get(dataSourceKey);
if (targetSqlSessionFactory != null) {
return targetSqlSessionFactory;
} else if (defaultTargetSqlSessionFactory != null) {
return defaultTargetSqlSessionFactory;
} else {
Assert.notNull(targetSqlSessionFactories, "Property 'targetSqlSessionFactories' or 'defaultTargetSqlSessionFactory' are required");
Assert.notNull(defaultTargetSqlSessionFactory, "Property 'defaultTargetSqlSessionFactory' or 'targetSqlSessionFactories' are required");
}
return this.sqlSessionFactory;
}
/**
* 这个方法的实现和父类的实现是基本一致的，唯一不同的就是在getSqlSession方法传参中获取会话工厂的方式
*/
private class SqlSessionInterceptor implements InvocationHandler {
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
//在getSqlSession传参时候，用我们重写的getSqlSessionFactory获取当前数据源对应的会话工厂
final SqlSession sqlSession = getSqlSession(
CustomSqlSessionTemplate.this.getSqlSessionFactory(),
CustomSqlSessionTemplate.this.executorType,
CustomSqlSessionTemplate.this.exceptionTranslator);
try {
Object result = method.invoke(sqlSession, args);
if (!isSqlSessionTransactional(sqlSession, CustomSqlSessionTemplate.this.getSqlSessionFactory())) {
sqlSession.commit(true);
}
return result;
} catch (Throwable t) {
Throwable unwrapped = unwrapThrowable(t);
if (CustomSqlSessionTemplate.this.exceptionTranslator != null && unwrapped instanceof PersistenceException) {
Throwable translated = CustomSqlSessionTemplate.this.exceptionTranslator
.translateExceptionIfPossible((PersistenceException) unwrapped);
if (translated != null) {
unwrapped = translated;
}
}
throw unwrapped;
} finally {
closeSqlSession(sqlSession, CustomSqlSessionTemplate.this.getSqlSessionFactory());
}
}
}
4. 使用AOP动态切换数据源，将当前使用的数据源名称保存到线程隔离的ThreadLocal中
这里我们直接对dao层接口进行切面，如果第一个参数指明需要使用哪一个数据源，就使用对应的数据源，如果没有指定，就使用默认的数据源。
注：使用切面来切换数据源是一种实现思路，而具体如何定义切入点可以按照自己的实际情况来定，你可以使用第一个参数指明数据源，也可以自定义注解来指定数据源，这个按照自己的实际使用方便来实现即可。
@Aspect
@Component
public class DynamicDataSourceAspect {
@Pointcut(value = "execution(* com.heibaiying.springboot.dao.*.*(..))")
public void dataSourcePointCut() {
}
@Before(value = "dataSourcePointCut()")
public void beforeSwitchDS(JoinPoint point) {
Object[] args = point.getArgs();
if (args == null || args.length < 1 || !Data.DATASOURCE2.equals(args[0])) {
DataSourceContextHolder.setDataSourceKey(Data.DATASOURCE1);
} else {
DataSourceContextHolder.setDataSourceKey(Data.DATASOURCE2);
}
}
@After(value = "dataSourcePointCut()")
public void afterSwitchDS(JoinPoint point) {
DataSourceContextHolder.clearDataSourceKey();
}
}
DataSourceContextHolder 的实现：
public class DataSourceContextHolder {
private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<>();
// 设置数据源名
public static void setDataSourceKey(String dbName) {
contextHolder.set(dbName);
}
// 获取数据源名
public static String getDataSourceKey() {
return (contextHolder.get());
}
// 清除数据源名
public static void clearDataSourceKey() {
contextHolder.remove();
}
}
5. JTA 事务管理器配置
/**
* @author : heibaiying
* @description : JTA事务配置
*/
@Configuration
@EnableTransactionManagement
public class XATransactionManagerConfig {
@Bean
public UserTransaction userTransaction() throws Throwable {
UserTransactionImp userTransactionImp = new UserTransactionImp();
userTransactionImp.setTransactionTimeout(10000);
return userTransactionImp;
}
@Bean(initMethod = "init", destroyMethod = "close")
public TransactionManager atomikosTransactionManager() {
UserTransactionManager userTransactionManager = new UserTransactionManager();
userTransactionManager.setForceShutdown(false);
return userTransactionManager;
}
@Bean
public PlatformTransactionManager transactionManager(UserTransaction userTransaction,
TransactionManager transactionManager) {
return new JtaTransactionManager(userTransaction, transactionManager);
}
}
三、整合结果测试
这里我一共给了三种情况的测试接口，如下：
3.1 测试数据库整合结果
这里我在mysql和mysql02的表中分别插入了一条数据：
mysql数据库：
mysql02 数据库：
前端查询结果：
3.2 测试单数据库事务
这里因为没有复杂的业务逻辑，我直接将@Transactional加载controller层，实际中最好加到service层
/**
* @author : heibaiying
* @description : 测试单数据库事务
*/
@RestController
public class TransactionController {
@Autowired
private ProgrammerMapper programmerDao;
@RequestMapping("db1/change")
@Transactional
public void changeDb1() {
Programmer programmer = new Programmer(1, "db1", 99, 6662.32f, new Date());
programmerDao.modify(Data.DATASOURCE1, programmer);
}
@RequestMapping("ts/db1/change")
@Transactional
public void changeTsDb1() {
Programmer programmer = new Programmer(1, "db1", 88, 6662.32f, new Date());
programmerDao.modify(Data.DATASOURCE1, programmer);
// 抛出异常 查看回滚
int j = 1 / 0;
}
}
3.3 测试分布式事务
/**
* @author : heibaiying
* @description : 测试分布式事务
*/
@RestController
public class XATransactionController {
@Autowired
private ProgrammerMapper programmerDao;
@RequestMapping("/db/change")
@Transactional
public void changeDb() {
Programmer programmer01 = new Programmer(1, "db1", 100, 6662.32f, new Date());
Programmer programmer02 = new Programmer(1, "db2", 100, 6662.32f, new Date());
programmerDao.modify(Data.DATASOURCE1, programmer01);
programmerDao.modify(Data.DATASOURCE2, programmer02);
}
@RequestMapping("ts/db/change")
@Transactional
public void changeTsDb() {
Programmer programmer01 = new Programmer(1, "db1", 99, 6662.32f, new Date());
Programmer programmer02 = new Programmer(1, "db2", 99, 6662.32f, new Date());
programmerDao.modify(Data.DATASOURCE1, programmer01);
programmerDao.modify(Data.DATASOURCE2, programmer02);
int i = 1 / 0;
}
}
3.4 测试druid数据源是否整合成功
访问 http://localhost:8080/druid/index.html ，可以在数据源监控页面看到两个数据源已配置成功，同时配置都与我们在yml配置文件中的一致。
数据源1：
数据源2：
url 监控情况：
四、JTA与两阶段提交
解释一下本用例中涉及到的相关概念。
4.1 XA 与 JTA
XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范。XA规范主要定义了(全局)事务管理器(Transaction Manager)和(局部)资源管理器(Resource Manager)之间的接口。XA接口是双向的系统接口，在事务管理器（Transaction Manager）以及一个或多个资源管理器（Resource Manager）之间形成通信桥梁。XA之所以需要引入事务管理器是因为，在分布式系统中，从理论上讲，两台机器理论上无 法达到一致的状态，需要引入一个单点进行协调。
事务管理器控制着全局事务，管理事务生命周期，并协调资源。资源管理器负责控制和管理实际资源（如数据库或 JMS队列）。
下图说明了事务管理器、资源管理器，与应用程序之间的关系。
而 JTA 就是 XA 规范在java语言上的实现。JTA 采用两阶段提交实现分布式事务。
4.2 两阶段提交
分布式事务必须满足传统事务的特性，即原子性，一致性，分离性和持久性。但是分布式事务处理过程中，某些节点(Server)可能发生故障，或 者由于网络发生故障而无法访问到某些节点。为了防止分布式系统部分失败时产生数据的不一致性。在分布式事务的控制中采用了两阶段提交协议（Two- Phase Commit Protocol）。即事务的提交分为两个阶段：
- 预提交阶段(Pre-Commit Phase)
- 决策后阶段（Post-Decision Phase）
两阶段提交用来协调参与一个更新中的多个服务器的活动，以防止分布式系统部分失败时产生数据的不一致性。例如，如果一个更新操作要求位于三个不同结点上的记录被改变，且其中只要有一个结点失败，另外两个结点必须检测到这个失败并取消它们所做的改变。为了支持两阶段提交，一个分布式更新事务中涉及到的服务器必须能够相互通信。一般来说一个服务器会被指定为"控制"或"提交"服务器并监控来自其它服务器的信息。
在分布式更新期间，各服务器首先标志它们已经完成（但未提交）指定给它们的分布式事务的那一部分，并准备提交（以使它们的更新部分成为永久性的）。这是 两阶段提交的第一阶段。如果有一结点不能响应，那么控制服务器要指示其它结点撤消分布式事务的各个部分的影响。如果所有结点都回答准备好提交，控制服务器 则指示它们提交并等待它们的响应。等待确认信息阶段是第二阶段。在接收到可以提交指示后，每个服务器提交分布式事务中属于自己的那一部分，并给控制服务器 发回提交完成信息。
在一个分布式事务中，必须有一个场地的Server作为协调者(coordinator)，它能向 其它场地的Server发出请求，并对它们的回答作出响应，由它来控制一个分布式事务的提交或撤消。该分布式事务中涉及到的其它场地的Server称为参与者(Participant)。
事务两阶段提交的过程如下：
第一阶段：
两阶段提交在应用程序向协调者发出一个提交命令时被启动。这时提交进入第一阶段，即预提交阶段。在这一阶段中：
(1) 协调者准备局部（即在本地）提交并在日志中写入"预提交"日志项，并包含有该事务的所有参与者的名字。
(2) 协调者询问参与者能否提交该事务。一个参与者可能由于多种原因不能提交。例如，该Server提供的约束条(Constraints)的延迟检查不符合 限制条件时，不能提交；参与者本身的Server进程或硬件发生故障，不能提交；或者协调者访问不到某参与者（网络故障），这时协调者都认为是收到了一个 否定的回答。
(3) 如果参与者能够提交，则在其本身的日志中写入"准备提交"日志项，该日志项立即写入硬盘，然后给协调者发回，已准备好提交"的回答。
(4) 协调者等待所有参与者的回答，如果有参与者发回否定的回答，则协调者撤消该事务并给所有参与者发出一个"撤消该事务"的消息，结束该分布式事务，撤消该事务的所有影响。
第二阶段：
如果所有的参与者都送回"已准备好提交"的消息，则该事务的提交进入第二阶段，即决策后提交阶段。在这一阶段中：
(1) 协调者在日志中写入"提交"日志项，并立即写入硬盘。
(2) 协调者向参与者发出"提交该事务"的命令。各参与者接到该命令后，在各自的日志中写入"提交"日志项，并立即写入硬盘。然后送回"已提交"的消息，释放该事务占用的资源。
(3) 当所有的参与者都送回"已提交"的消息后，协调者在日志中写入"事务提交完成"日志项，释放协调者占用的资源 。这样，完成了该分布式事务的提交。
本小结的表述引用自博客浅谈分布式事务
五、常见整合异常
5.1 事务下多数据源无法切换
这里是主要是对上文提到为什么不重写sqlSessionTemplate会导致在事务下数据源切换失败的补充，我们先看看sqlSessionTemplate源码中关于该类的定义：
sqlSessionTemplate与Spring事务管理一起使用，以确保使用的实际SqlSession是与当前Spring事务关联的,此外它还管理会话生命周期，包括根据Spring事务配置根据需要关闭，提交或回滚会话
这里最主要的是说明sqlSession是与当前是spring 事务是关联的。
1. sqlSession与事务关联导致问题
对于mybatis 来说，是默认开启一级缓存的，一级缓存是session级别的，对于同一个session如果是相同的查询语句并且查询参数都相同，第二次的查询就直接从一级缓存中获取。
这也就是说，对于如下的情况，由于sqlSession是与事务绑定的，如果使用原生sqlSessionTemplate，则第一次查询和第二次查询都是用的同一个sqlSession，那么第二个查询数据库2的查询语句根本不会执行，会直接从一级缓存中获取查询结果。两次查询得到都是第一次查询的结果。
@GetMapping("ts/db/programmers")
@Transactional
public List<Programmer> getAllProgrammers() {
List<Programmer> programmers = programmerDao.selectAll(Data.DATASOURCE1);
programmers.addAll(programmerDao.selectAll(Data.DATASOURCE2));
return programmers;
}
2. 连接的复用导致无法切换数据源
先说一下为什么会出现连接的复用：
我们可以在spring的源码中看到spring在通过DataSourceUtils类中去获取新的连接doGetConnection的时候，会通过TransactionSynchronizationManager.getResource(dataSource)方法去判断当前数据源是否有可用的连接，如果有就直接返回，如果没有就通过fetchConnection方法去获取。
public static Connection doGetConnection(DataSource dataSource) throws SQLException {
Assert.notNull(dataSource, "No DataSource specified");
// 判断是否有可用的连接
ConnectionHolder conHolder = (ConnectionHolder) TransactionSynchronizationManager.getResource(dataSource);
if (conHolder != null && (conHolder.hasConnection() || conHolder.isSynchronizedWithTransaction())) {
conHolder.requested();
if (!conHolder.hasConnection()) {
logger.debug("Fetching resumed JDBC Connection from DataSource");
conHolder.setConnection(fetchConnection(dataSource));
}
//如果有可用的连接就直接方法
return conHolder.getConnection();
}
// Else we either got no holder or an empty thread-bound holder here.
logger.debug("Fetching JDBC Connection from DataSource");
// 如果没有可用的连接就直接返回
Connection con = fetchConnection(dataSource);
if (TransactionSynchronizationManager.isSynchronizationActive()) {
try {
// Use same Connection for further JDBC actions within the transaction.
// Thread-bound object will get removed by synchronization at transaction completion.
ConnectionHolder holderToUse = conHolder;
if (holderToUse == null) {
holderToUse = new ConnectionHolder(con);
}
else {
holderToUse.setConnection(con);
}
holderToUse.requested();
TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization(
new ConnectionSynchronization(holderToUse, dataSource));
holderToUse.setSynchronizedWithTransaction(true);
if (holderToUse != conHolder) {
TransactionSynchronizationManager.bindResource(dataSource, holderToUse);
}
}
catch (RuntimeException ex) {
// Unexpected exception from external delegation call -> close Connection and rethrow.
releaseConnection(con, dataSource);
throw ex;
}
}
return con;
}
这里主要的问题是TransactionSynchronizationManager.getResource(dataSource)中dataSource参数是在哪里进行注入的，这里可以沿着调用堆栈往上寻找，可以看到是在这个参数是SpringManagedTransaction类中获取连接的时候传入的。
而SpringManagedTransaction这类中的dataSource是如何得到赋值的，这里可以进入这个类中查看，只有在创建这个类的时候通过构造器为dataSource赋值，那么是哪个方法创建了SpringManagedTransaction?
在构造器上打一个断点，沿着调用的堆栈往上寻找可以看到是DefaultSqlSessionFactory在创建SpringManagedTransaction中传入的，这个数据源就是创建sqlSession的sqlSessionFactory中数据源。
这里说明连接的复用是与我们创建sqlSession时候传入的sqlSessionFactory是否是同一个有关。
所以我们才重写了sqlSessionTemplate中的getSqlSession方法，获取sqlSession时候传入正在使用的数据源对应的sqlSessionFactory，这样即便在同一个的事务中，由于传入的sqlSessionFactory中不同，就不会出现连接复用。
关于mybati-spring 的更多事务处理机制，推荐阅读博客mybatis-spring事务处理机制分析
5.2 出现org.apache.ibatis.binding.BindingExceptionInvalid bound statement (not found)异常
出现这个异常的的原因是在创建SqlSessionFactory的时候，在setMapperLocations配置好之前调用了factoryBean.getObject()方法
//一个错误的示范
private SqlSessionFactory createSqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception {
SqlSessionFactoryBean factoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
factoryBean.setDataSource(dataSource);
// factoryBean.getObject()
factoryBean.getObject().getConfiguration().setMapUnderscoreToCamelCase(true);
factoryBean.getObject().getConfiguration().setLogImpl(StdOutImpl.class);
factoryBean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(MAPPER_LOCATION));
return factoryBean.getObject();
}
上面这段代码没有任何编译问题，导致这个错误不容易发现，但是在调用sql时候就会出现异常。原因是factoryBean.getObject()方法被调用时就已经创建了SqlSessionFactory，并且SqlSessionFactory只会被创建一次。此时还没有指定sql 文件的位置，导致mybatis无法将接口与xml中的sql语句进行绑定，所以出现BindingExceptionInvalid 绑定异常。
@Override
public SqlSessionFactory getObject() throws Exception {
if (this.sqlSessionFactory == null) {
afterPropertiesSet();
}
return this.sqlSessionFactory;
}
正常绑定的情况下，我们是可以在sqlSessionFactory中查看到绑定好的查询接口：
