spring boot使用固定算法来扫描和配置 datasource 。这使我们可以在默认情况下轻松获得完全配置的datasource实现。
spring boot还会按顺序快速的自动配置连接池（hikaricp， apache tomcat或commons dbcp），具体取决于路径中的哪些类。
虽然spring boot的datasource自动配置在大多数情况下运行良好，但有时我们需要更高级别的控制，因此我们必须设置自己的datasource实现，因此忽略自动配置过程。
maven依赖
总体而言，以编程方式创建datasource实现非常简单。
为了学习如何实现这一目标，我们将实现一个简单的存储库层，它将对某些jpa实体执行crud操作。
我们来看看我们的演示项目的依赖项：
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<dependency> <groupid>org.springframework.boot</groupid> <artifactid>spring-boot-starter-data-jpa</artifactid> </dependency> <dependency> <groupid>com.h2database</groupid> <artifactid>h2</artifactid> <version> 2.4 . 1 </version> <scope>runtime</scope> </dependency> |
我们将使用内存中的 h2数据库 实例来运行存储库层。通过这样做，我们将能够测试以编程方式配置的datasource，而无需执行昂贵的数据库操作。
让我们确保在maven central上查看最新版本的spring-boot-starter-data-jpa。
配置datasource
如果我们坚持使用spring boot的datasource自动配置并以当前状态运行我们的项目，程序将按预期工作。
spring boot将为我们完成所有重型基础设施管道。 这包括创建h2 datasource实现，该实现将由hikaricp，apache tomcat或commons dbcp自动处理，并设置内存数据库实例。
此外，我们甚至不需要创建application.properties文件，因为spring boot也会提供一些默认的数据库设置。
正如我们之前提到的，有时我们需要更高级别的自定义，因此我们必须以编程方式配置我们自己的datasource实现。
实现此目的的最简单方法是定义datasource工厂方法，并将其放在使用 @configuration注解 的类中：
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@configuration public class datasourceconfig {
@bean public datasource getdatasource() { datasourcebuilder datasourcebuilder = datasourcebuilder.create(); datasourcebuilder.driverclassname( "org.h2.driver" ); datasourcebuilder.url( "jdbc:h2:mem:test" ); datasourcebuilder.username( "sa" ); datasourcebuilder.password( "" ); return datasourcebuilder.build(); } } |
在这种情况下，我们使用方便的 datasourcebuilder类 - 一个简洁的 joshua bloch构建器 模式 - 以编程方式创建我们的自定义datasource对象。
这种方法非常好，因为构建器可以使用一些常用属性轻松配置datasource。此外，它还可以使用底层连接池。
使用application.properties文件外部化datasource配置
当然，也可以部分外部化我们的datasource配置。例如，我们可以在工厂方法中定义一些基本的datasource属性：
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@bean public datasource getdatasource() { datasourcebuilder datasourcebuilder = datasourcebuilder.create(); datasourcebuilder.username( "sa" ); datasourcebuilder.password( "" ); return datasourcebuilder.build(); } |
并在application.properties文件中指定一些额外的配置：
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spring.datasource.url=jdbc:h2:mem:test spring.datasource.driver- class -name=org.h2.driver |
在外部源中定义的属性（例如上面的application.properties文件或通过使用 @configurationproperties 注解的类）将覆盖java api中定义的属性。
很明显，通过这种方法，我们不再将datasource配置设置保存在一个地方。
另一方面，它允许我们保持编译时和运行时配置彼此并很好地分离。
这非常好，因为它允许我们轻松设置绑定点。这样我们可以从其他来源包含不同的datasource，而无需重构我们的bean工厂方法。
测试datasource配置
测试我们的自定义datasource配置非常简单。整个过程归结为创建jpa实体，定义基本存储库接口以及测试存储库层。
让我们开始定义我们的示例jpa实体类，它将为用户建模：
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@entity @table (name = "users" ) public class user {
@id @generatedvalue (strategy = generationtype.auto) private long id; private string name; private string email;
// standard constructors / setters / getters / tostring
} |
我们需要实现一个基本的存储库层，它允许我们对上面定义的user实体类的实例执行crud操作。
由于我们使用的是spring data jpa，因此我们不必从头开始创建自己的dao实现。我们只需要扩展 crudrepository接口 获得一个工作的存储库实现：
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@repository public interface userrepository extends crudrepository<user, long > {} |
最后，我们需要检查我们的编程配置的datasource是否实际工作。我们可以通过集成测试轻松完成此任务：
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@runwith (springrunner. class ) @datajpatest public class userrepositoryintegrationtest {
@autowired private userrepository userrepository;
@test public void whencalledsave_thencorrectnumberofusers() { userrepository.save( new user( "bob" , "bob@domain测试数据" )); list<user> users = (list<user>) userrepository.findall();
assertthat(users.size()).isequalto( 1 ); } } |
userrepositoryintegrationtest类是测试用例。它只是运行两个存储库接口的crud方法来持久化并查找实体。
请注意，无论我们是否决定以编程方式配置datasource实现，或将其拆分为java配置方法和application.properties文件，我们都应该始终获得有效的数据库连接。
运行示例应用程序最后，我们可以使用标准的main()方法运行我们的演示应用程序：
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@springbootapplication public class application {
public static void main(string[] args) { springapplication.run(application. class , args); }
@bean public commandlinerunner run(userrepository userrepository) throws exception { return (string[] args) -> { user user1 = new user( "john" , "john@domain测试数据" ); user user2 = new user( "julie" , "julie@domain测试数据" ); userrepository.save(user1); userrepository.save(user2); userrepository.findall().foreach(user -> system.out.println(user); }; } } |
我们已经测试了存储库层，因此我们确信我们的datasource已经成功配置。因此，如果我们运行示例应用程序，我们应该在控制台输出中看到存储在数据库中的user实体列表。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
原文链接：https://segmentfault测试数据/a/1190000018045674
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