动态数据源切换可通过自定义管理器实现，1. 创建类管理连接池；2. 存储数据源信息；3. 实现根据key获取连接逻辑；4. 使用threadlocal存储当前线程数据源key；5. 手动切换数据源并处理事务。
动态数据源切换，简单来说，就是让你的Java应用在运行时可以根据需要连接不同的数据库。这在多租户系统、数据分片等场景下非常有用，可以有效提高资源利用率和系统灵活性。
解决方案
要实现Java动态数据源切换，主要有以下几个步骤：
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定义数据源信息： 首先，你需要一个地方来存储你的数据源信息，比如数据库连接URL、用户名、密码等。可以采用 properties 文件、数据库配置表，甚至是硬编码（不推荐）的方式。
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创建动态数据源： 使用 Spring 的
AbstractRoutingDataSource是一个常见的选择。这个类允许你根据一个 key 来决定使用哪个数据源。你需要继承它，并重写determineCurrentLookupKey()方法，这个方法负责返回当前线程应该使用的数据源的 key。-
配置 Spring： 在 Spring 的配置文件中，你需要定义多个真实的数据源，以及一个
AbstractRoutingDataSource的实例。这个实例会根据determineCurrentLookupKey()返回的 key，将请求路由到对应的真实数据源。
切换数据源： 你需要一个机制来设置当前线程应该使用的数据源 key。通常，你可以使用
ThreadLocal来存储这个 key。在需要切换数据源的地方，修改ThreadLocal中存储的 key 值。AOP 拦截（可选）： 如果你想在方法级别自动切换数据源，可以使用 AOP 来拦截方法调用，并在方法执行前设置数据源 key，方法执行后清除 key。
举个例子，假设你有两个数据库，db1 和 db2。你可以这样配置：
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
private static final ThreadLocal contextHolder = new ThreadLocal<>();
public void setDataSourceKey(String dataSourceKey) {
contextHolder.set(dataSourceKey);
}
public String getDataSourceKey() {
return contextHolder.get();
}
public void clearDataSourceKey() {
contextHolder.remove();
}
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
return getDataSourceKey();
}
} 然后，在 Spring 配置文件中：
最后，你需要在使用的地方切换数据源：
@Autowired
private DynamicDataSource dynamicDataSource;
public void doSomething(String dbKey) {
dynamicDataSource.setDataSourceKey(dbKey);
// 执行数据库操作
dynamicDataSource.clearDataSourceKey();
}如何在没有Spring框架的情况下实现动态数据源切换？
即使没有 Spring，动态数据源切换的核心思路不变：你需要一个机制来选择使用哪个数据库连接。你可以手动管理数据库连接池，并根据 key 来获取对应的连接。
自定义数据源管理器： 创建一个类来管理你的数据源连接池，比如使用 Apache Commons DBCP 或 HikariCP。
存储数据源信息： 和 Spring 的方案类似，你需要一个地方存储数据源信息。
实现数据源选择逻辑： 创建一个方法，根据 key 从连接池中获取对应的数据库连接。
ThreadLocal 存储 key： 使用
ThreadLocal来存储当前线程应该使用的数据源 key。手动切换数据源： 在需要切换数据源的地方，手动设置
ThreadLocal中的 key，并使用对应的数据源连接执行数据库操作。
这种方式需要你手动管理连接池的生命周期，以及处理事务等问题，所以相对复杂一些。
如何处理事务在动态数据源切换中的问题？
事务处理是动态数据源切换中一个需要特别注意的点。如果你的操作涉及到多个数据库，你需要确保事务的完整性。
分布式事务： 如果你的操作跨越了多个物理数据库，那么你需要使用分布式事务。常见的解决方案包括 JTA/XA 协议，或者使用一些分布式事务中间件，比如 Seata。
本地事务： 如果你的操作只是在同一个物理数据库的不同 schema 或 table 之间切换，那么可以使用本地事务。你需要确保在切换数据源之前开启事务，并在所有操作完成后提交或回滚事务。
注意连接池： 不同的数据源使用不同的连接池，确保事务操作在正确的连接池中执行。
编程式事务： 使用编程式事务可以更精确地控制事务的边界，尤其是在动态数据源切换的场景下。
动态数据源切换的性能影响有哪些？如何优化？
动态数据源切换会带来一定的性能影响，主要体现在以下几个方面：
连接池切换： 每次切换数据源，都可能需要从不同的连接池中获取连接，这会增加连接获取的开销。
ThreadLocal 操作： 频繁地读写
ThreadLocal也会带来一定的性能损耗。缓存： 如果你的应用中使用了缓存，那么在切换数据源后，需要考虑缓存的更新问题。
为了优化性能，可以考虑以下几个方面：
- 连接池优化： 选择高性能的连接池，比如 HikariCP，并合理配置连接池的大小。
- 减少切换频率： 尽量减少数据源切换的频率，可以将相关的操作放在同一个数据源中执行。
- 缓存优化： 合理设计缓存策略，确保缓存的及时更新。
- 连接预热： 在系统启动时，预先创建好各个数据源的连接，避免在使用时才创建连接。
- 使用连接池路由： 有些连接池支持连接路由功能，可以将请求路由到指定的连接，避免频繁地创建和销毁连接。
总的来说，动态数据源切换是一个强大的技术，但需要仔细考虑其带来的复杂性和性能影响。选择合适的方案，并进行充分的测试，才能确保你的应用能够稳定高效地运行。
