今天，日月在这里教大家如何使用配置中心实现dataSource热部署。所谓热部署，简单的说就是在不重启服务的情况下修改数据源的配置。
配置中心我们采用 SpringCloud配置中心–svn（五）配置中心和消息总线 这一章的工程

我们继续在上一章 Spring Boot 集成 Mybatis 实现 Druid 多数据源 上进行修改

1、添加配置中心依赖

<!-- spring-cloud-config -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>
</dependency>
<!-- spring-cloud-eureka -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
</dependency>
<!-- spring-cloud-bus -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-bus-amqp</artifactId>
</dependency>
2、添加配置中心配置
 
application.properties
 
spring.application.name=springboot
server.port=8002
#刷新时，关闭安全验证
management.security.enabled=false
#开启消息跟踪
spring.cloud.bus.trace.enabled=true
spring.rabbitmq.host=localhost
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest
bootstrap.properties 
spring.cloud.config.name=springboot-config
spring.cloud.config.profile=dev
spring.cloud.config.label=springboot
#开启Config服务发现支持
spring.cloud.config.discovery.enabled=true 
#指定server端的name,也就是server端spring.application.name的值
spring.cloud.config.discovery.serviceId=spring-cloud-config-server
#指向配置中心的地址
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:8080/eureka/
3、将数据源的配置移至配置中心目录
 
 
这里我们首先连接test1和test2数据库
 
4、修改启动类
 
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class SpringbootApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringbootApplication.class, args);
5、 在两个数据源的配置类中添加 @RefreshScope 注解
 
 
这样我们就修改好了，启动项目，访问http://localhost:8002/hello
 返回：
 
 说明我们成功的将数据源的配置移动到了配置中心进行管理
 
6、新建test3和test4数据库并新建test表
 
 
7、修改配置中心的数据源配置
 将连接test1和test2数据库修改为连接test3和test4数据库并提交svn
 
 8、向配置中心发送配置刷新请求
 
 9、刷新客户端浏览器页面
 
 可以看到，数据读取成功的从test1和test2数据库转移到了test3和test4数据库，至此，就实现了dataSource
 的热部署
                    今天，日月在这里教大家如何使用配置中心实现dataSource热部署。所谓热部署，简单的说就是在不重启服务的情况下修改数据源的配置。配置中心我们采用 SpringCloud配置中心–svn（五）配置中心和消息总线这一章的工程我们继续在上一章 Spring Boot 集成 Mybatis 实现 Druid 多数据源 上进行修改1、添加配置中心依赖&lt;!-- spring-cloud-co...
Spring Cloud Config为微服务架构提供了配置管理的功能。通过Spring Cloud Config服务端提供配置中心，在各个微服务应用的客户端读取来自服务端配置中心的配置项。配置中心的数据源可以来自git、svn、数据库、操作系统的本地文件、jar包中的文件、vault、组合
EnvironmentRepository接口
可以看到上图有对应的类负责存储配置中心的配置数据。...
				
新建一个my-config工程，作为配置中心服务端，在此之前我是用的Consul作为注册中心，并已经有一个，服务消费者my-consumer，服务提供者my-producer
前提是我们已经搭建好RabbitMQ,在其启动后并可以正常访问http://localhost:15672
1. 简单集成Spring Cloud Config，连接到Git仓库
配置中心服务端实现
1. 添加必要依赖
<dependency>
    <groupId>org.springframework.
				
最近工作中需要在项目中依赖统一的springcloud配置中心，但是起初项目是springboot版本架构的，现在需要进行升级，研究了一下，成功升级了。
   下面是升级添加的一些配置。
   首先我的项目是没有bootstrap.yml配置文件的，只有一个application.yml
   添加bootstrap.yml配置文件
spring:
				
DataSource：一个工厂可以连接任意厂家的数据库。通常使用URL以及一些认证去建立数据库连接。
DataSource在代码中是一个对象，这个对象贯彻并落实了javax.sql.DataSource接口中注册JNDI服务，并且这个对象能发现并使用JNDI的名称。
DataSource可以用来获取：
  a. 标志Connection对象；
  b. 使用了连接池的connection;
  c. 使用了事务及连接池的connection；
下面是DataSource的配置
				
1.修改pom.xml文件，添加依赖和插件 （注：热部署功能spring-boot-1.3开始有的）<!--添加依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
    <!-- optional=true,依赖不会传
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
    <optional>true</optional>
分布式系统面临的配置文件的问题
微服务意味着要将单体应用中的业务拆分成一个个子服务，每个服务的粒度相对较小，因此系统中会出现大量的服务，
由于每个服务都需要必要的配置信息才能运行，所以一套集中式的，动态的配置管理设施是必不可少的springcloud提供了
configserver来解决这个问题，我们每一个微服务自己带一个application.yml，那上百个配置文件要修改起来，简直让人抓狂
1.2 什么是springcloud confi
				
<h3>回答1：</h3><br/>Spring Boot集成Sharding-JDBC可以实现分库分表的功能，提高数据库的性能和扩展性。具体步骤如下：
1. 引入Sharding-JDBC的依赖：
```xml
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>4.1.1</version>
</dependency>
2. 配置Sharding-JDBC的数据源：
```yaml
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds, ds1
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db
        username: root
        password: root
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
        username: root
        password: root
    sharding:
      tables:
        user:
          actual-data-nodes: ds$->{..1}.user_$->{..1}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: id
              algorithm-expression: user_$->{id % 2}
3. 配置Sharding-JDBC的规则：
```yaml
spring:
  shardingsphere:
    sharding:
      default-database-strategy:
        inline:
          sharding-column: id
          algorithm-expression: ds$->{id % 2}
      sharding-algorithms:
        database-inline:
          type: INLINE
          props:
            algorithm-expression: ds$->{id % 2}
        table-inline:
          type: INLINE
          props:
            algorithm-expression: user_$->{id % 2}
4. 编写代码进行测试：
```java
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    @Override
    public void addUser(User user) {
        userMapper.addUser(user);
    @Override
    public User getUserById(Long id) {
        return userMapper.getUserById(id);
    @Override
    public List<User> getAllUsers() {
        return userMapper.getAllUsers();
以上就是Spring Boot集成Sharding-JDBC的基本步骤，可以根据实际需求进行配置和调整。   
<h3>回答2：</h3><br/>Sharding-JDBC是一个开源的基于JDBC的分库分表中间件，它可以对表数据进行分库、分表、分片等操作，从而实现高并发和高扩展性等需求。Spring Boot是一个基于Spring框架的全栈式Java开发框架，它简化了应用程序的搭建和开发，提供了诸如自动配置、依赖管理和运行时应用程序监控等功能。
Spring Boot集成Sharding-JDBC的过程如下：
1.添加Sharding-JDBC的依赖：在pom.xml文件中添加Sharding-JDBC的依赖。
2.配置连接池：在application.properties或application.yml中配置数据源的连接信息与连接池信息。
3.配置分库分表规则：在application.properties或application.yml中配置Sharding-JDBC的分库分表规则，可以通过多种方式配置。
4.编写Mapper和Service层代码：在Mapper和Service层中编写SQL语句以及对数据库进行操作的方法。
5.测试：编写测试代码对Sharding-JDBC进行测试，以确保其正确性和可用性。
以上就是Spring Boot集成Sharding-JDBC的过程，通过该过程可以实现高并发和高扩展性等需求，其具有简单易用和优秀的性能等特点，为企业级开发提供了一种高效、安全和可控的技术解决方案。   
<h3>回答3：</h3><br/>随着互联网技术的不断发展，越来越多的企业和项目需要使用分库分表技术来应对数据量的不断增大。而Sharding-JDBC是一个分库分表框架，它的出现给开发者提供了一种轻松便捷集成分库分表的方式。而Spring Boot则是一个非常流行的快速开发框架，它可以帮助开发者快速搭建应用程序。本文将介绍如何在Spring Boot中集成Sharding-JDBC。
第一步是引入相关依赖。在pom.xml文件中加入以下依赖：
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.0.0-alpha</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
第二步是配置Sharding-JDBC。我们要对分库分表进行配置，需要按照以下步骤进行：
1. 配置数据源（DataSources）：我们需要配置每个数据库的JDBC连接信息。
2. 配置数据源（DataSourceRule）：将多个数据源合并成一个虚拟数据源，给程序使用。
3. 配置分表策略（TableRule）：为每个数据表设置分表策略，指定分表算法和分表键等信息。
4. 配置分库策略（DatabaseShardingStrategy）：为每个分表设置分库策略，指定分库算法和分库键等信息。
5. 配置分表算法（ShardingAlgorithm）：设置分表算法。
6. 配置分库算法（ShardingAlgorithm）：设置分库算法。
以上步骤可以参考Sharding-JDBC的官方文档。
第三步是将Sharding-JDBC注入到Spring Boot中。我们需要在配置类（通常是application.yml或application.properties文件）中配置数据源和Sharding-JDBC的相关信息。
spring:
  sharding:
    jdbc:
      # 配置数据源
      dataSources:
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
          username: root
          password: root
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
          username: root
          password: root
      # 配置数据源规则
      dataSourceRule:
        # 主从配置，选择哪个数据源（ds0 或 ds1）
        masterDataSourceName: ds0
        slaveDataSourceNames: ds1
      # 配置分片规则
      shardingRule:
        # 配置分表规则
        tableRules:
          - logicTable: t_order # 逻辑表名
            actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1} # 真实表名
            tableStrategy:
              standard:
                shardingColumn: order_id
                shardingAlgorithmName: t_order_inline
        # 配置分库规则
        databaseShardingStrategy:
          standard:
            shardingColumn: user_id
            shardingAlgorithmName: database_inline
      # 配置分片算法
      shardingAlgorithms:
        t_order_inline:
          type: INLINE
          props:
            algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
        database_inline:
          type: INLINE
          props:
            algorithm-expression: ds${user_id % 2}
最后，在需要使用的地方使用即可。比如在服务类中注入DataSource即可使用。
总之，Spring Boot集成Sharding-JDBC并不复杂，只需要按照上述步骤配置即可。如果还有不清楚的地方，可以查看Sharding-JDBC的官方文档。