你好,我来先回答你的第一个问题:
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通常多数据源,在spring中配置如下,如果你想切换环境ENV 的值,在property中
bean id="placeholderConfigurer" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"
property name="ignoreResourceNotFound" value="true"/property
property name="ignoreUnresolvablePlaceholders" value="true"/property
property name="nullValue" value="NULL"/property
property name="locations"
list
valuejdbc.properties/value
/list
/property
/bean
bean id="dataSource" class="com.spring.dao.JDBCConfig"
property name="driverClassName" value="${${Env}.jdbc.driverClassName}"/property
property name="url" value="${${Env}.jdbc.url}"/property
property name="username" value="${${Env}.jdbc.username1}"/property
property name="password" value="${${Env}.jdbc.password}"/property
/bean
jdbc.properties
*****************************
Env=PROD
jdbc.driverClassName=${${Env}.jdbc.driverClassName}
jdbc.url=${${Env}.jdbc.url}
jdbc.username=${${Env}.jdbc.username}
jdbc.password=${${Env}.jdbc.password}
######### JDBC Configuration for DEV Environment ###############
DEV.jdbc.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
DEV.jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/devportal
DEV.jdbc.username=DEVuser
DEV.jdbc.password=DEVpwd
######### JDBC Configuration for UAT Environment ############
UAT.jdbc.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
UAT.jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/UATportal
UAT.jdbc.username=UATuser
UAT.jdbc.password=UATpwd
########## JDBC Configuration for PROD Environment ############
PROD.jdbc.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
PROD.jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/portal
PROD.jdbc.username=root
PROD.jdbc.password=admin,
我这里有三套环境,分别是DEV,UAT和PROD,这种方式可以灵活切换的。
我再回答你的第二个问题:
还请你去这里看下,很详细,不过是英文的哦
分布式事务是指操作多个数据库之间的事务,在tomcat下是没有分布式事务的,可以借助于第三方Jotm和Automikos实现,下面就写一个使用Jotm实现分布事务的例子,如有不足,请各位大大指点:
Dao及实现,先写出一个interface再去实现他,可能有些人觉得直接写实现类多好,但我还是建议为了结构清晰,增强代码的可读性,可维护性还是先写接口再去实现的好:
先写一个interface,定义要实现的方法:
实现接口,传入一个String ds来判断调用哪个JdbcTemplate:
service及实现:
还是接口与他的实现:
持久化的操作:
applicationContext.xml
基本的spring配置以及Jotm bean;
JTA事务管理器,数据源datasourceA和datasourceB配置:
事务切面配置aop,通知配置以及dao,service配置:
单元测试,在实际项目中就是写一个controller:
当我们在生产线上用一台服务器来提供数据服务的时候,我会遇到如下的两个问题:
1)一台服务器的性能不足以提供足够的能力服务于所有的网络请求。
2)我们总是害怕我们的这台服务器停机,造成服务不可用或是数据丢失。
于是我们不得不对我们的服务器进行扩展,加入更多的机器来分担性能上的问题,以及来解决单点故障问题。 通常,我们会通过两种手段来扩展我们的数据服务:
1)数据分区:就是把数据分块放在不同的服务器上(如:uid % 16,一致性哈希等)。
2)数据镜像:让所有的服务器都有相同的数据,提供相当的服务。
对于第一种情况,我们无法解决数据丢失的问题,单台服务器出问题时,会有部分数据丢失。所以,数据服务的高可用性只能通过第二种方法来完成——数据的冗余存储(一般工业界认为比较安全的备份数应该是3份,如:Hadoop和Dynamo)。 但是,加入更多的机器,会让我们的数据服务变得很复杂,尤其是跨服务器的事务处理,也就是跨服务器的数据一致性。这个是一个很难的问题。 让我们用最经典的Use Case:“A帐号向B帐号汇钱”来说明一下,熟悉RDBMS事务的都知道从帐号A到帐号B需要6个操作:
从A帐号中把余额读出来。
对A帐号做减法操作。
把结果写回A帐号中。
从B帐号中把余额读出来。
对B帐号做加法操作。
把结果写回B帐号中。
为了数据的一致性,这6件事,要么都成功做完,要么都不成功,而且这个操作的过程中,对A、B帐号的其它访问必需锁死,所谓锁死就是要排除其它的读写操作,不然会有脏数据的问题,这就是事务。那么,我们在加入了更多的机器后,这个事情会变得复杂起来:
1)在数据分区的方案中:如果A帐号和B帐号的数据不在同一台服务器上怎么办?我们需要一个跨机器的事务处理。也就是说,如果A的扣钱成功了,但B的加钱不成功,我们还要把A的操作给回滚回去。这在跨机器的情况下,就变得比较复杂了。
2)在数据镜像的方案中:A帐号和B帐号间的汇款是可以在一台机器上完成的,但是别忘了我们有多台机器存在A帐号和B帐号的副本。如果对A帐号的汇钱有两个并发操作(要汇给B和C),这两个操作发生在不同的两台服务器上怎么办?也就是说,在数据镜像中,在不同的服务器上对同一个数据的写操作怎么保证其一致性,保证数据不冲突?
同时,我们还要考虑性能的因素,如果不考虑性能的话,事务得到保证并不困难,系统慢一点就行了。除了考虑性能外,我们还要考虑可用性,也就是说,一台机器没了,数据不丢失,服务可由别的机器继续提供。 于是,我们需要重点考虑下面的这么几个情况:
1)容灾:数据不丢、节点的Failover
2)数据的一致性:事务处理
3)性能:吞吐量 、 响应时间
前面说过,要解决数据不丢,只能通过数据冗余的方法,就算是数据分区,每个区也需要进行数据冗余处理。这就是数据副本:当出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是分布式系统解决数据丢失异常的唯一手段。所以,在这篇文章中,简单起见,我们只讨论在数据冗余情况下考虑数据的一致性和性能的问题。简单说来:
1)要想让数据有高可用性,就得写多份数据。
2)写多份的问题会导致数据一致性的问题。
3)数据一致性的问题又会引发性能问题
这就是软件开发,按下了葫芦起了瓢。
一致性模型
说起数据一致性来说,简单说有三种类型(当然,如果细分的话,还有很多一致性模型,如:顺序一致性,FIFO一致性,会话一致性,单读一致性,单写一致性,但为了本文的简单易读,我只说下面三种):
1)Weak 弱一致性:当你写入一个新值后,读操作在数据副本上可能读出来,也可能读不出来。比如:某些cache系统,网络游戏其它玩家的数据和你没什么关系,VOIP这样的系统,或是百度搜索引擎(呵呵)。
2)Eventually 最终一致性:当你写入一个新值后,有可能读不出来,但在某个时间窗口之后保证最终能读出来。比如:DNS,电子邮件、Amazon S3,Google搜索引擎这样的系统。
3)Strong 强一致性:新的数据一旦写入,在任意副本任意时刻都能读到新值。比如:文件系统,RDBMS,Azure Table都是强一致性的。
从这三种一致型的模型上来说,我们可以看到,Weak和Eventually一般来说是异步冗余的,而Strong一般来说是同步冗余的,异步的通常意味着更好的性能,但也意味着更复杂的状态控制。同步意味着简单,但也意味着性能下降。 好,让我们由浅入深,一步一步地来看有哪些技术:
Master-Slave
首先是Master-Slave结构,对于这种加构,Slave一般是Master的备份。在这样的系统中,一般是如下设计的:
1)读写请求都由Master负责。
2)写请求写到Master上后,由Master同步到Slave上。
从Master同步到Slave上,你可以使用异步,也可以使用同步,可以使用Master来push,也可以使用Slave来pull。 通常来说是Slave来周期性的pull,所以,是最终一致性。这个设计的问题是,如果Master在pull周期内垮掉了,那么会导致这个时间片内的数据丢失。如果你不想让数据丢掉,Slave只能成为Read-Only的方式等Master恢复。
当然,如果你可以容忍数据丢掉的话,你可以马上让Slave代替Master工作(对于只负责计算的节点来说,没有数据一致性和数据丢失的问题,Master-Slave的方式就可以解决单点问题了) 当然,Master Slave也可以是强一致性的, 比如:当我们写Master的时候,Master负责先写自己,等成功后,再写Slave,两者都成功后返回成功,整个过程是同步的,如果写Slave失败了,那么两种方法,一种是标记Slave不可用报错并继续服务(等Slave恢复后同步Master的数据,可以有多个Slave,这样少一个,还有备份,就像前面说的写三份那样),另一种是回滚自己并返回写失败。(注:一般不先写Slave,因为如果写Master自己失败后,还要回滚Slave,此时如果回滚Slave失败,就得手工订正数据了)你可以看到,如果Master-Slave需要做成强一致性有多复杂。
Master-Master
Master-Master,又叫Multi-master,是指一个系统存在两个或多个Master,每个Master都提供read-write服务。这个模型是Master-Slave的加强版,数据间同步一般是通过Master间的异步完成,所以是最终一致性。 Master-Master的好处是,一台Master挂了,别的Master可以正常做读写服务,他和Master-Slave一样,当数据没有被复制到别的Master上时,数据会丢失。很多数据库都支持Master-Master的Replication的机制。
另外,如果多个Master对同一个数据进行修改的时候,这个模型的恶梦就出现了——对数据间的冲突合并,这并不是一件容易的事情。看看Dynamo的Vector Clock的设计(记录数据的版本号和修改者)就知道这个事并不那么简单,而且Dynamo对数据冲突这个事是交给用户自己搞的。就像我们的SVN源码冲突一样,对于同一行代码的冲突,只能交给开发者自己来处理。(在本文后后面会讨论一下Dynamo的Vector Clock)
Two/Three Phase Commit
这个协议的缩写又叫2PC,中文叫两阶段提交。在分布式系统中,每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败,却无法知道其他节点的操作的成功或失败。当一个事务跨越多个节点时,为了保持事务的ACID特性,需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有节点(称作参与者)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等)。
看你是什么事务,jdbc事务,还是分布式事务,还是容器事务
1,编程式事务管理(jdbc的事务是绑定在connection上的)
Connection conn = null;
try
{
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@host:1521:SID","username","password");
conn.setAutoCommit(false); //取消自动提交
PreparedStatement ps = conn.prepareCall("update something");
ResultSet rs = ps.executeQuery();
conn.commit(); //手动提交
}
catch (Exception e)
{
conn.rollback();
e.printStackTrace();
}
finally
{
conn.close();
}
2,声明式事务
先在工程的application.xml配置文件中添加如下代码,开启事务
!-- 声明式事务控制配置 --
tx:annotation-driven transaction-manager="txManager"/
bean id="txManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"
property name="datasource" ref="bassDataSource"/property
/bean
然后在你需要开启事务的接口前面添加注解
@Transactional(rollbackFor = IOException.class)
public void add(String name) throws IOException
{
System.out.println("可以再类里和方法里面添加事务注解0~0");
throw new IOException();
}
直接调用接口方法就好
分布式事务处理(mysql貌似在5.X之后才支持) 的话,
1.可以直接使用spring+atomikos框架进行管理
参考:
就不贴测试代码了,自己看着配置吧
2,使用JTA(Java Transaction API)进行分布式事务管理(测试代码如下)
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import javax.naming.InitialContext;
import javax.sql.DataSource;
import javax.transaction.SystemException;
import javax.transaction.UserTransaction;
import com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlDataSource;
//分布式事务处理
public class transferAccount
{
@SuppressWarnings("null")
public void testTransferAccount()
{
UserTransaction userts = null;
Connection connA = null;
PreparedStatement psA = null;
InitialContext context = null;
Connection connB = null;
PreparedStatement psB = null;
try
{
//获得事务管理对象
userts = (UserTransaction) context.lookup("java:comp/UserTransaction");
//获取两个数据库
connA = getDataSourceA().getConnection();
connB = getDataSourceB().getConnection();
//开启事务
userts.begin();
//sql语句
psA = connA.prepareStatement("我加1");
psB = connB.prepareStatement("我减1");
//执行sql
psA.executeUpdate();
psB.executeUpdate();
//事务提交
userts.commit();
} catch (Exception e)
{
try
{
userts.rollback();
} catch (IllegalStateException | SecurityException
| SystemException e1)
{
e1.printStackTrace();
}
e.printStackTrace();
}
finally
{
try
{
psA.close();
psB.close();
connA.close();
connB.close();
} catch (SQLException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
public DataSource getDataSourceA()
{
MysqlDataSource dataSource = new MysqlDataSource();
dataSource.setDatabaseName("mysql");
dataSource.setServerName("server");
dataSource.setPortNumber(1433);
dataSource.setUser("test");
dataSource.setPassword("test");
return dataSource;
}
public DataSource getDataSourceB()
{
MysqlDataSource dataSource = new MysqlDataSource();
dataSource.setDatabaseName("mysql");
dataSource.setServerName("server");
dataSource.setPortNumber(1435);
dataSource.setUser("test1");
dataSource.setPassword("test1");
return dataSource;
}
}
网页题目:java分布式事务代码 java分布式事务解决方案
文章出自:https://www.cdcxhl.com/article4/doshpoe.html
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