spring: 使用profiles选择数据源(结合嵌入式数据源EmbeddedDatabaseBuilder)

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内容图文

一般需要在不同的环境（日常环境、性能测试环境、预发环境和生产环境等等）中配置不同的数据源，例如，在开发时非常适合使用嵌入式数据源、在QA环境中比较适合使用DBCP的BasicDataSource、在生产环境中则适合使用<jee:jndi-lookup>元素，即使用JNDI查询数据源。

在Spring实战3：装配bean的进阶知识一文中我们探讨过Spring的bean-profiles特性，这里就需要给不同的数据源配置不同的profiles，Java配置文件的内容如下所示：

package org.test.spittr.config;

import org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Profile;
import org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource;
import org.springframework.jdbc.datasource.embedded.EmbeddedDatabaseBuilder;
import org.springframework.jdbc.datasource.embedded.EmbeddedDatabaseType;
import org.springframework.jndi.JndiObjectFactoryBean;
import javax.sql.DataSource;

@Configuration
public class DataSourceConfiguration {
    @Profile("development")
    @Bean
    public DataSource embeddedDataSource() {
        return new EmbeddedDatabaseBuilder()
                .setType(EmbeddedDatabaseType.H2)
                .addScript("classpath*:schema.sql")
                .addScript("classpath*:test-data.sql")
                .build();
    }

    @Profile("qa")
    @Bean
    public BasicDataSource basicDataSource() {
        BasicDataSource ds = new BasicDataSource();
        ds.setDriverClassName("org.h2.Driver");
        ds.setUrl("jdbc:h2:tcp://localhost/~/spitter");
        ds.setUsername("sa");
        ds.setPassword("");
        ds.setInitialSize(5); //初始大小
        ds.setMaxTotal(10); //数据库连接池大小
        return ds;
    }

    @Profile("production")
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        JndiObjectFactoryBean jndiObjectFactoryBean = new JndiObjectFactoryBean();
        jndiObjectFactoryBean.setJndiName("/jdbc/SpittrDS");
        jndiObjectFactoryBean.setResourceRef(true);
        jndiObjectFactoryBean.setProxyInterface(javax.sql.DataSource.class);
        return (DataSource)jndiObjectFactoryBean.getObject();
    }
}

　　

利用@Profile注解，Spring应用可以运行时再根据激活的profile选择指定的数据源。在上述代码中，当development对应的profile被激活时，应用会使用嵌入式数据源；当qa对应的profile被激活时，应用会使用DBCP的BasicDataSource；当production对应的profile被激活时，应用会使用从JNDI中获取的数据源。

上述代码对应的XML形式的配置代码如下所示：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
       xmlns:jee="http://www.springframework.org/schema/jee" xmlns:jdbc="http://www.springframework.org/schema/jdbc"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/jee http://www.springframework.org/schema/jee/spring-jee.xsd http://www.springframework.org/schema/mvc http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc.xsd http://www.springframework.org/schema/jdbc http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc.xsd">
       <beans profile="qa">
           <bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource"
                 p:driverClassName="org.h2.Driver"
                 p:url="jdbc:h2:tcp://localhost/~/spitter"
                 p:username="sa"
                 p:password=""
                 p:initialSize="5" />
       </beans>

       <beans profile="production">
            <jee:jndi-lookup id="dataSource"
                    jndi-name="/jdbc/SpittrDS"
                    resource-ref="true"/>
       </beans>

       <beans profile="development">
            <jdbc:embedded-database id="dataSource" type="H2">
                <jdbc:script location="classpath*:schema.sql" />
                <jdbc:script location="classpath*:test-data.sql" />
            </jdbc:embedded-database>
       </beans>
</beans>

　　建立好数据库连接后，就可以执行访问数据库的任务了。正如之前提到的，Spring对很多持久化技术提供了支持，包括JDBC、Hibernate和Java Persistence API(API)。在下一小节中，我们首先介绍如何在Spring应用中使用JDBC书写持久层。

 

 

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spring: 使用profiles选择数据源(结合嵌入式数据源EmbeddedDatabaseBuilder)

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本文系统来源：https://www.cnblogs.com/achengmu/p/8301504.html

内容总结

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