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这篇文章给大家介绍结合jdbcTemplate动态注入数据源的示例分析，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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CREATE TABLE `data_source` ( `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `source_name` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '数据源名称', `source_code` varchar(12) DEFAULT NULL COMMENT '数据源编码', `source_type` tinyint(2) DEFAULT NULL COMMENT '数据源类型（1 mysql）', `url` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'URL', `user_name` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '用户名', `password` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '密码', `state` tinyint(2) NOT NULL COMMENT '状态(0停用 1启用)', `create_by` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_by` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '修改人', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='数据源';
public class LocalCacheUtil {
private static ConcurrentMap cacheRepository = new ConcurrentHashMap();
/**
* set cache
*
* @param key
* @param dataSource
* @return
*/
public static boolean set(String key, DruidDataSource dataSource){
// set new cache
if (key==null || key.trim().length()==0) {
return false;
}
cacheRepository.put(key, dataSource);
return true;
}
/**
* get cache
*
* @param key
* @return
*/
public static DruidDataSource get(String key){
if (key==null || key.trim().length()==0) {
return null;
}
DruidDataSource localCacheData = cacheRepository.get(key);
if (localCacheData!=null) {
return localCacheData;
} else {
return null;
}
}
} @Data
@TableName("data_source")
public class JobDataSourceDO implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1L;
/**
*
*/
@TableId(value = "ID", type = IdType.AUTO)
private Long id;
/**
* 数据源名称
*/
private String sourceName;
/**
* 数据源编码
*/
private String sourceCode;
/**
* 数据源类型（1 mysql 2 MongoDB）
*/
private Integer sourceType;
/**
* URL
*/
private String url;
/**
* 用户名
*/
private String userName;
/**
* 密码
*/
private String password;
/**
* 状态(0停用 1启用)
*/
private Integer state;
/**
* 创建人
*/
private String createBy;
/**
* 创建时间
*/
private Date createTime;
/**
* 修改人
*/
private String updateBy;
/**
* 修改时间
*/
private Date updateTime;
}public class BaseQueryTool {
protected static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BaseQueryTool.class);
private static ConcurrentMap cacheJdbcTemplate = new ConcurrentHashMap();
private DruidDataSource druidDataSource;
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
/**
* @param jobDatasource
*/
BaseQueryTool(JobDataSourceDO jobDatasource) {
logger.info("获取数据源-------------------{}", JSON.toJSONString(jobDatasource));
try{
if (LocalCacheUtil.get(jobDatasource.getSourceName()) == null) {
druidDataSource = getDataSource(jobDatasource);
LocalCacheUtil.set(jobDatasource.getSourceName(),druidDataSource);
} else {
druidDataSource = LocalCacheUtil.get(jobDatasource.getSourceName());
}
if (BaseQueryTool.cacheJdbcTemplate.get(jobDatasource.getSourceName()) == null) {
JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate();
jdbcTemplate.setDataSource(druidDataSource);
BaseQueryTool.cacheJdbcTemplate.put(jobDatasource.getSourceName(),jdbcTemplate);
this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
} else {
this.jdbcTemplate = BaseQueryTool.cacheJdbcTemplate.get(jobDatasource.getSourceName());
}
logger.info("开始获取数据源连接数-------------------,{},{}",druidDataSource.getInitialSize(),druidDataSource.getActiveCount());
}catch (Throwable e){
logger.error("获取数据源-------------------{}",JSON.toJSONString(e));
}
logger.info("获取数据源-------------------");
}
private DruidDataSource getDataSource(JobDataSourceDO jobDatasource){
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource ();
dataSource.setUsername(jobDatasource.getUserName());
dataSource.setPassword(jobDatasource.getPassword());
dataSource.setUrl(jobDatasource.getUrl());
dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dataSource.setInitialSize(5);
dataSource.setMinIdle(5);
dataSource.setMaxActive(50);
dataSource.setMaxWait(60000);
dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(60000);
dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(30000);
dataSource.setValidationQuery("SELECT 1 FROM DUAL");
dataSource.setTestWhileIdle(true);
dataSource.setTestOnBorrow(false);
dataSource.setTestOnReturn(false);
dataSource.setPoolPreparedStatements(true);
return dataSource;
}
public JSONArray getArrByQuerySql(String querySql) {
return jdbcTemplate.query(querySql,new ResultSetExtractor() {
@Override
public JSONArray extractData(ResultSet resultSet) throws SQLException, DataAccessException {
ResultSetMetaData rsd = resultSet.getMetaData();
int clength = rsd.getColumnCount();
JSONArray ja = new JSONArray();
String columnName;
try {
while (resultSet.next()) {
JSONObject jo = new JSONObject();
for (int i = 0; i < clength; i++) {
columnName = rsd.getColumnLabel(i + 1);
jo.put(columnName, resultSet.getObject(i + 1));
}
ja.add(jo);
}
} catch (Exception e) {
}
return ja;
}
});
}
} JobDataSourceDO dataSourceDO = new JobDataSourceDO(); dataSourceDO.setPassword(queryJobDefinitionByJobcode.getPassword()); dataSourceDO.setUserName(queryJobDefinitionByJobcode.getUserName()); dataSourceDO.setUrl(queryJobDefinitionByJobcode.getUrl()); dataSourceDO.setSourceType(queryJobDefinitionByJobcode.getSourceType()); dataSourceDO.setSourceName(queryJobDefinitionByJobcode.getSourceName());
JSONArray array = baseQueryTool.getArrByQuerySql(respBO.getRunSql());
关于结合jdbcTemplate动态注入数据源的示例分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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