Flowable配置多数据源以及指定schema

admin2024-05-15  1

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为什么要多源

在项目的实际开发过程中通常会有两种常见的使用Flowable的方式,一种是以独立的服务提供工作流的能力,另一种是以Jar包的形式进行内部集成。

这两种方式各有利弊,具体如下:

独立服务形式

优点

  1. 独立部署,独立维护,后续的工作流升级不会影响到业务系统;
  2. 工作流由服务统一管理,便于后期的维护与业务迭代;

缺点

  1. 有额外的网络开销,对服务有一定的性能影响;
  2. 需要额外的资源去部署服务,需要强有力的保障服务的稳定性;
  3. 需要解决分布式的事务问题;

Jar包形式

优点

  1. 没有额外的网络开销,性能更佳;
  2. 不依赖于第三方服务,稳定性更好;
  3. 无需额外部署,节约资源;
  4. 服务内部集成了Jar包,事务问题简单化了;

缺点

  1. 后续的版本迭代影响面会辐射到业务;
  2. Jar集成后,后续工作流的业务迭代相对会更复杂,改动点会更多;

上述两种方案各有利弊,通常情况下独立服务的形式比较适合大公司,他们拥有相对完善的技术体系,能够保障服务的稳定性,同时对于业务的迭代频率也会更高。Jar包的形式比较适合相对规模较小、技术体系相对不够完善的公司,通常以面向B端业务为主,他们无法像C端业务那样保障独立服务的超高稳定性,通过技术手段来解决分布式事务的成本较高。

原因

在独立服务中,多数据源常用于不同业务调用方使用不同数据库的场景,通过不同数据库或同一个数据库不同的schema进行数据隔离,避免相互之间业务干扰。

在Jar包形式中,多数据源是为了将工作流的数据与业务的数据进行隔离,工作流的数据库独立配置,这样做的好处有很多,比如可以防止在业务操作过程中误操作了工作流相关的表、可将业务与工作流数据隔离便于问题排查(毕竟工作流本身的表也不少)等。

多源配置项

#数据源
workflow:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://XXXXX:5432/a?serverTimezone=UTC&nullCatalogMeansCurrent=true
    username: XXXXXX
    password: XXXXXX
    driverClass: org.postgresql.Driver

workflow2:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://XXXX:5432/b?serverTimezone=UTC&nullCatalogMeansCurrent=true
    username: XXXXXX
    password: XXXXXX
    driverClass: org.postgresql.Driver

构建多源Bean

@Configuration
public class DataSourceConfig {
    @Bean(name = "workflowDataSource")
    @Qualifier("workflowDataSource")
    @Primary
    @ConfigurationProperties(prefix = "workflow.datasource")
    public DataSource dataSource() {
        DriverManagerDataSource dataSource = new DriverManagerDataSource();
        return dataSource;
    }

    @Bean(name = "workflowDataSource2")
    @Qualifier("workflowDataSource2")
    @ConfigurationProperties(prefix = "workflow2.datasource")
    public DataSource secDataSource() {
        DriverManagerDataSource dataSource = new DriverManagerDataSource();
        return dataSource;
    }
}

自定义引擎配置以及指定Schema

@Slf4j
@Component
public class CustomEngineConfigurator implements EngineConfigurator {
    @Autowired
    @Qualifier("workflowDataSource")
    private DataSource workflowDataSource;

    public void beforeInit(AbstractEngineConfiguration engineConfiguration) {
        engineConfiguration.setDatabaseSchema("workflow");
        engineConfiguration.setDataSource(workflowDataSource);
    }

    @Override
    public void configure(AbstractEngineConfiguration engineConfiguration) {
    }

    @Override
    public int getPriority() {
        return 600000;
    }
}

Flowable设置引擎配置

@Configuration
public class FlowableConfig implements EngineConfigurationConfigurer<SpringAppEngineConfiguration>{

    @Autowired
    private CustomEngineConfigurator customEngineConfigurator;


    @Override
    public void configure(SpringAppEngineConfiguration engineConfiguration) {
        engineConfiguration.addConfigurator(customEngineConfigurator);
    }
}

注意点

JDBC上设置schema无效

jdbc:postgresql://hostname:port/database?currentSchema=your_schema

网上很多说可以通过“?currentSchema=your_schema”来修改schema,这方案在Flowable上行不通的,为什么呢?我们来看源码

Flowable配置多数据源以及指定schema,第1张

Flowable配置多数据源以及指定schema,第2张

原因

这儿就是为什么在配置中设置flowable.database-schema可以修改schema的原因

Flowable配置多数据源以及指定schema,第3张

DbSqlSessionFactory是flowable包下的,它的schema有两个来源,一个是配置项,另一个是AbstractEngineConfiguration的schema,因此通过上述jdbc的设置是无效的;

JDBC上设置connectionMetadataDefaultSchema无效

jdbc:postgresql://XXXX/gmpcloud?serverTimezone=UTC&nullCatalogMeansCurrent=true&connectionMetadataDefaultSchema=workflow

从源码上大致看来可以通过connectionMetadataDefaultSchema来设置schema

Flowable配置多数据源以及指定schema,第4张

原因

但是追踪代码会发现DbSqlSession的初始化走的是上面一个方法,不会设置connectionMetadataDefaultSchema属性,因此不会有值,不会生效

Flowable配置多数据源以及指定schema,第5张

SpringAppEngineConfiguration

实现的是SpringAppEngineConfiguration而非SpringProcessEngineConfiguration等其他引擎配置,具体区别后续会专门讲

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