springboot+mybatis+jta-atomikos 构建多数据源和分布式事务管理

1、引入jar包

<!--切换数据源 管理分布式事务-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jta-atomikos</artifactId>
        </dependency>
<!--切换数据源 管理分布式事务-->

2、配置第一个数据源

package com.ars.datacenter.service.core.datasource;

import com.alibaba.druid.pool.xa.DruidXADataSource;
import com.atomikos.icatch.jta.UserTransactionImp;
import com.atomikos.icatch.jta.UserTransactionManager;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.jta.atomikos.AtomikosDataSourceBean;
import org.springframework.context.EnvironmentAware;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.core.env.Environment;
import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;
import org.springframework.transaction.jta.JtaTransactionManager;
import tk.mybatis.spring.annotation.MapperScan;

import javax.sql.DataSource;
import javax.transaction.UserTransaction;
import java.sql.SQLException;

/**
 * 类名称: AmsDataSourceConfig
 * 类描述: 实现EnvironmentAware接口，可读取application.yml配置文件内容
 *  *      该类创建一个数据源
 * @author fancl
 * @since 2020/12/14
 */
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.ars.datacenter.service.core.repository.ams", sqlSessionFactoryRef = "amsSqlSessionFactory")
public class AmsDataSourceConfig implements EnvironmentAware {

    private Environment env;

    public void setEnvironment(Environment environment) {
        this.env = environment;
    }

    @Primary
    @Bean(name = "amsDataSource")
    public DataSource getDateSource() throws SQLException {

        String prefix = "spring.datasource.druid.test1.";
        DruidXADataSource druidXADataSource = new DruidXADataSource();
        druidXADataSource.setUrl(env.getProperty(prefix + "url"));
        druidXADataSource.setUsername(env.getProperty(prefix + "username"));
        druidXADataSource.setPassword(env.getProperty(prefix + "password"));
        druidXADataSource.setDriverClassName(env.getProperty(prefix + "driverClassName"));
        druidXADataSource.setInitialSize(env.getProperty(prefix + "initialSize", Integer.class));
        druidXADataSource.setMaxActive(env.getProperty(prefix + "maxActive", Integer.class));
        druidXADataSource.setMinIdle(env.getProperty(prefix + "minIdle", Integer.class));
        druidXADataSource.setMaxWait(env.getProperty(prefix + "maxWait", Integer.class));
        druidXADataSource.setPoolPreparedStatements(env.getProperty(prefix + "poolPreparedStatements", Boolean.class));
        druidXADataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(env.getProperty(prefix + "maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize", Integer.class));
        druidXADataSource.setValidationQuery(env.getProperty(prefix + "validationQuery"));
        druidXADataSource.setValidationQueryTimeout(env.getProperty(prefix + "validationQueryTimeout", Integer.class));
        druidXADataSource.setTestOnBorrow(env.getProperty(prefix + "testOnBorrow", Boolean.class));
        druidXADataSource.setTestOnReturn(env.getProperty(prefix + "testOnReturn", Boolean.class));
        druidXADataSource.setTestWhileIdle(env.getProperty(prefix + "testWhileIdle", Boolean.class));
        druidXADataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(env.getProperty(prefix + "timeBetweenEvictionRunsMillis", Integer.class));
        druidXADataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(env.getProperty(prefix + "minEvictableIdleTimeMillis", Integer.class));
        druidXADataSource.setFilters(env.getProperty(prefix + "filters"));


        AtomikosDataSourceBean atomikosDataSourceBean = new AtomikosDataSourceBean();
        atomikosDataSourceBean.setXaDataSource(druidXADataSource);
        atomikosDataSourceBean.setUniqueResourceName("amsDataSource");
        atomikosDataSourceBean.setMinPoolSize(3);
        atomikosDataSourceBean.setMaxPoolSize(25);
        atomikosDataSourceBean.setMaintenanceInterval(28000);
        atomikosDataSourceBean.setTestQuery(env.getProperty(prefix + "validationQuery"));

        return atomikosDataSourceBean;
    }

    /*
     * 注意：【使用这个来做总事务 后面的数据源就不用设置事务了】
     * */
    @Bean(name = "transactionManager")
    @Primary
    public JtaTransactionManager regTransactionManager () {
        UserTransactionManager userTransactionManager = new UserTransactionManager();
        UserTransaction userTransaction = new UserTransactionImp();
        return new JtaTransactionManager(userTransaction, userTransactionManager);
    }


    @Bean(name = "amsSqlSessionFactory")
    @Primary
    public SqlSessionFactory amsSqlSessionFactory(@Qualifier("amsDataSource") DataSource amsDataSource)
            throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
        bean.setDataSource(amsDataSource);
        bean.setMapperLocations(
                new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mapper/*.xml"));
        return bean.getObject();
    }
}

注意：【使用JtaTransactionManager 这个来做总事务管理后面的数据源就不用设置事务了】

3、配置第二个数据源

package com.ars.datacenter.service.core.datasource;

import com.alibaba.druid.pool.xa.DruidXADataSource;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.boot.jta.atomikos.AtomikosDataSourceBean;
import org.springframework.context.EnvironmentAware;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.env.Environment;
import org.springframework.core.io.support.PathMatchingResourcePatternResolver;
import tk.mybatis.spring.annotation.MapperScan;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;

/**
 * 类描述  实现EnvironmentAware接口，可读取application.yml配置文件内容
 *         该类创建一个数据源
 *
 * @author fancl
 * @since 2020/12/14 19:42
 **/
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.ars.datacenter.service.core.repository.cctbireport", sqlSessionFactoryRef = "cctbiSqlSessionFactory")
public class CctbiDataSourceConfig implements EnvironmentAware {

    private Environment env;

    public void setEnvironment(Environment environment) {
        this.env = environment;
    }

    @Bean(name = "cctbiDataSource")
    public DataSource getDateSource() throws SQLException {
        String prefix = "spring.datasource.druid.test2.";
        DruidXADataSource druidXADataSource = new DruidXADataSource();
        druidXADataSource.setUrl(env.getProperty(prefix + "url"));
        druidXADataSource.setUsername(env.getProperty(prefix + "username"));
        druidXADataSource.setPassword(env.getProperty(prefix + "password"));
        druidXADataSource.setDriverClassName(env.getProperty(prefix + "driverClassName"));
        druidXADataSource.setInitialSize(env.getProperty(prefix + "initialSize", Integer.class));
        druidXADataSource.setMaxActive(env.getProperty(prefix + "maxActive", Integer.class));
        druidXADataSource.setMinIdle(env.getProperty(prefix + "minIdle", Integer.class));
        druidXADataSource.setMaxWait(env.getProperty(prefix + "maxWait", Integer.class));
        druidXADataSource.setPoolPreparedStatements(env.getProperty(prefix + "poolPreparedStatements", Boolean.class));
        druidXADataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(env.getProperty(prefix + "maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize", Integer.class));
        druidXADataSource.setValidationQuery(env.getProperty(prefix + "validationQuery"));
        druidXADataSource.setValidationQueryTimeout(env.getProperty(prefix + "validationQueryTimeout", Integer.class));
        druidXADataSource.setTestOnBorrow(env.getProperty(prefix + "testOnBorrow", Boolean.class));
        druidXADataSource.setTestOnReturn(env.getProperty(prefix + "testOnReturn", Boolean.class));
        druidXADataSource.setTestWhileIdle(env.getProperty(prefix + "testWhileIdle", Boolean.class));
        druidXADataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(env.getProperty(prefix + "timeBetweenEvictionRunsMillis", Integer.class));
        druidXADataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(env.getProperty(prefix + "minEvictableIdleTimeMillis", Integer.class));
        druidXADataSource.setFilters(env.getProperty(prefix + "filters"));

        AtomikosDataSourceBean atomikosDataSourceBean = new AtomikosDataSourceBean();
        atomikosDataSourceBean.setXaDataSource(druidXADataSource);
        atomikosDataSourceBean.setUniqueResourceName("cctbiDataSource");
        atomikosDataSourceBean.setMinPoolSize(3);
        atomikosDataSourceBean.setMaxPoolSize(25);
        atomikosDataSourceBean.setMaintenanceInterval(28000);
        atomikosDataSourceBean.setTestQuery(env.getProperty(prefix + "validationQuery"));

        return atomikosDataSourceBean;
    }


    @Bean(name = "cctbiSqlSessionFactory")
    public SqlSessionFactory amsSqlSessionFactory(@Qualifier("cctbiDataSource") DataSource cctbiDataSource)
            throws Exception {
        SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
        bean.setDataSource(cctbiDataSource);
        bean.setMapperLocations(
                new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mapper/*.xml"));
        return bean.getObject();
    }
}

4、application.yml配置文件

spring:
  profiles:
    active: "dev"
  application:
    name: demo
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    druid:
      test1:
        driver_class_name: com.mysql.jdbc.Driver
        name: ams
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/test1
        username: mysql
        password: 123456
        initialSize: 10    #启动程序时，在连接池中初始化多少个连接
        minIdle: 10        #回收空闲连接时，将保证至少有minIdle个连接
        maxActive: 20     #连接池中最多支持多少个活动会话
        maxWait: 600000  #程序向连接池中请求连接时,超过maxWait的值后，认为本次请求失败，即连接池没有可用连接，单位毫秒，设置-1时表示无限等待
        #keepAlive: true       #程序没有close连接且空闲时长超过 minEvictableIdleTimeMillis,则会执行validationQuery指定的SQL,以保证该程序连接不会池kill掉,其范围不超过minIdle指定的连接个数
        timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000     #检查空闲连接的频率，单位毫秒, 非正整数时表示不进行检查
        numTestsPerEvictionRun: 300
        minEvictableIdleTimeMillis: 300000       #池中某个连接的空闲时长达到 N 毫秒后, 连接池在下次检查空闲连接时，将回收该连接,要小于防火墙超时设置
        testWhileIdle: true                       #当程序请求连接，池在分配连接时，是否先检查该连接是否有效。(高效)
        validationQuery: select 'x' FROM DUAL      #检查池中的连接是否仍可用的 SQL 语句,drui会连接到数据库执行该SQL, 如果正常返回，则表示连接可用，否则表示连接不可用
        validationQueryTimeout: 10000
        testOnBorrow: true             #程序 申请 连接时,进行连接有效性检查（低效，影响性能）
        testOnReturn: false            #程序 返还 连接时,进行连接有效性检查（低效，影响性能）
        #        poolPreparedStatements: false      #关闭缓存sql
        poolPreparedStatements: true
        maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
        filters: stat                    #这里配置的是插件,常用的插件有:监控统计: filter:stat    日志监控: filter:log4j 或者 slf4j   防御SQL注入: filter:wall
        # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
        connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
        # 合并多个DruidDataSource的监控数据
        useGlobalDataSourceStat: true

      test2:
        driver_class_name: com.mysql.jdbc.Driver
        name: cct_bi_report
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/test2
        username: mysql
        password: 123456
        initialSize: 10    #启动程序时，在连接池中初始化多少个连接
        minIdle: 10        #回收空闲连接时，将保证至少有minIdle个连接
        maxActive: 20     #连接池中最多支持多少个活动会话
        maxWait: 600000  #程序向连接池中请求连接时,超过maxWait的值后，认为本次请求失败，即连接池没有可用连接，单位毫秒，设置-1时表示无限等待
        #keepAlive: true       #程序没有close连接且空闲时长超过 minEvictableIdleTimeMillis,则会执行validationQuery指定的SQL,以保证该程序连接不会池kill掉,其范围不超过minIdle指定的连接个数
        timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000     #检查空闲连接的频率，单位毫秒, 非正整数时表示不进行检查
        numTestsPerEvictionRun: 300
        minEvictableIdleTimeMillis: 300000       #池中某个连接的空闲时长达到 N 毫秒后, 连接池在下次检查空闲连接时，将回收该连接,要小于防火墙超时设置
        testWhileIdle: true                       #当程序请求连接，池在分配连接时，是否先检查该连接是否有效。(高效)
        validationQuery: select 'x' FROM DUAL      #检查池中的连接是否仍可用的 SQL 语句,drui会连接到数据库执行该SQL, 如果正常返回，则表示连接可用，否则表示连接不可用
        validationQueryTimeout: 10000
        testOnBorrow: true             #程序 申请 连接时,进行连接有效性检查（低效，影响性能）
        testOnReturn: false            #程序 返还 连接时,进行连接有效性检查（低效，影响性能）
        #        poolPreparedStatements: false      #关闭缓存sql
        poolPreparedStatements: true
        maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
        filters: stat                    #这里配置的是插件,常用的插件有:监控统计: filter:stat    日志监控: filter:log4j 或者 slf4j   防御SQL注入: filter:wall
        # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
        connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
        # 合并多个DruidDataSource的监控数据
        useGlobalDataSourceStat: true

logging:
  level: DEBUG
  config: classpath:logback/logback_dev.xml

server:
  port: 8080

mybatis:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.fcl.demo
  configuration:
    call-setters-on-nulls: true

5、由于jta-atomikos 自带打印info级别日志，感觉很烦，可以设置如下提高打印级别日志（最后几行）

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">

    <!-- 文件输出格式 -->
    <property name="pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} -%5p ${PID:-} [%15.15t] %-40.40logger{39} : %m%n"/>
    <property name="charsetEncoding" value="UTF-8"/>
    <!-- 生产的日志目录 -->
    <property name="log_dir" value="./logs/demo"/>
    <!-- 日志最大的历史 30天 -->
    <property name="maxHistory" value="30"/>

    <!--控制台日志-->
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>${pattern}</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="dailyRollingFileAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <File>${log_dir}/demo.log</File>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!-- daily rollover -->
            <FileNamePattern>${log_dir}/demo.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
            <!-- keep 30 days' worth of history -->
            <maxHistory>${maxHistory}</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <Pattern>${pattern}</Pattern>
            <charset>${charsetEncoding}</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="ERROR" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 过滤器，只记录ERROR级别的日志 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <!-- 最常用的滚动策略，它根据时间来制定滚动策略.既负责滚动也负责出发滚动 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--日志输出位置  可相对、和绝对路径 -->
            <fileNamePattern>${log_dir}/%d{yyyy-MM-dd}/error-log.log</fileNamePattern>
            <!-- 可选节点，控制保留的归档文件的最大数量，超出数量就删除旧文件假设设置每个月滚动，且<maxHistory>是6，
            则只保存最近6个月的文件，删除之前的旧文件。注意，删除旧文件是，那些为了归档而创建的目录也会被删除-->
            <maxHistory>${maxHistory}</maxHistory>
        </rollingPolicy>

        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger - %msg%n</pattern>
            <charset>${charsetEncoding}</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="WARN" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 过滤器，只记录WARN级别的日志 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>WARN</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <!-- 最常用的滚动策略，它根据时间来制定滚动策略.既负责滚动也负责出发滚动 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--日志输出位置  可相对、和绝对路径 -->
            <fileNamePattern>${log_dir}/%d{yyyy-MM-dd}/warn-log.log</fileNamePattern>
            <!-- 可选节点，控制保留的归档文件的最大数量，超出数量就删除旧文件假设设置每个月滚动，且<maxHistory>是6，
            则只保存最近6个月的文件，删除之前的旧文件。注意，删除旧文件是，那些为了归档而创建的目录也会被删除-->
            <maxHistory>${maxHistory}</maxHistory>
        </rollingPolicy>

        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger - %n%msg%n</pattern>
            <charset>${charsetEncoding}</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="INFO" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 过滤器，只记录WARN级别的日志 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <!-- 最常用的滚动策略，它根据时间来制定滚动策略.既负责滚动也负责出发滚动 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--日志输出位置  可相对、和绝对路径 -->
            <fileNamePattern>${log_dir}/%d{yyyy-MM-dd}/info-log.log</fileNamePattern>
            <!-- 可选节点，控制保留的归档文件的最大数量，超出数量就删除旧文件假设设置每个月滚动，且<maxHistory>是6，
            则只保存最近6个月的文件，删除之前的旧文件。注意，删除旧文件是，那些为了归档而创建的目录也会被删除-->
            <maxHistory>${maxHistory}</maxHistory>
        </rollingPolicy>

        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger - %n%msg%n</pattern>
            <charset>${charsetEncoding}</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="DEBUG" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 过滤器，只记录WARN级别的日志 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>DEBUG</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <!-- 最常用的滚动策略，它根据时间来制定滚动策略.既负责滚动也负责出发滚动 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--日志输出位置  可相对、和绝对路径 -->
            <fileNamePattern>${log_dir}/%d{yyyy-MM-dd}/debug-log.log</fileNamePattern>
            <!-- 可选节点，控制保留的归档文件的最大数量，超出数量就删除旧文件假设设置每个月滚动，且<maxHistory>是6，
            则只保存最近6个月的文件，删除之前的旧文件。注意，删除旧文件是，那些为了归档而创建的目录也会被删除-->
            <maxHistory>${maxHistory}</maxHistory>
        </rollingPolicy>

        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger - %n%msg%n</pattern>
            <charset>${charsetEncoding}</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <logger name="org.springframework.web" level="INFO"/>

    <!--myibatis log configure-->
    <logger name="com.apache.ibatis" level="DEBUG"/>
    <logger name="java.sql.Connection" level="DEBUG"/>
    <logger name="java.sql.Statement" level="DEBUG"/>
    <logger name="java.sql.PreparedStatement" level="DEBUG"/>
    <logger name="org.springframework.jdbc" level="DEBUG"/>
    <logger name="org.springframework.transaction" level="DEBUG"/>
    <logger name="com.ars.datacenter.service.core.repository" level="DEBUG"/>


    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="console"/>
        <appender-ref ref="dailyRollingFileAppender"/>
        <appender-ref ref="ERROR"/>
        <appender-ref ref="WARN"/>
        <appender-ref ref="INFO"/>
        <appender-ref ref="DEBUG"/>
    </root>

    <!-- 请看这里：配置 atomikos 只打印error级别的日志-->
    <logger name="com.atomikos">
        <level value="error" />
    </logger>

</configuration>

6、最后可能还会出现一个问题，关于代理的问题

比如：The bean 'xxx' could not be injected as a 'com.github.service.xx' because it is a JDK dynamic proxy
Description:
The bean 'userServiceImpl' could not be injected as a 'com.ysq.springboot.service.Impl.UserServiceImpl' >because it is a JDK dynamic proxy that implements:
com.ysq.springboot.service.UserService
Action:
Consider injecting the bean as one of its interfaces or forcing the use of CGLib-based proxies by setting >proxyTargetClass=true on @EnableAsync and/or @EnableCaching.

解决方法如下

主函数添加 @EnableTransactionManagement(proxyTargetClass=true)//开启事务用CGLib代理方式

package com.ars.datacenter.service;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.builder.SpringApplicationBuilder;
import org.springframework.boot.web.support.SpringBootServletInitializer;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;

/**
 * 类描述 
 *
 * @author fancl
 * @since 2020/9/8 11:21
 **/
@SpringBootApplication
@EnableTransactionManagement(proxyTargetClass=true)//开启事务 用CGLib代理方式
public class DataServiceApplication extends SpringBootServletInitializer {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DataServiceApplication.class,args);
    }
}

解决问题的思路可参考：https://www.cnblogs.com/ysq0908/p/10692337.html

最后编辑于：2020.12.29 11:27:47

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springboot+mybatis+jta-atomikos 构建多数据源和分布式事务管理

1、引入jar包

2、配置第一个数据源

注意：【使用JtaTransactionManager 这个来做总事务管理 后面的数据源就不用设置事务了】

3、配置第二个数据源

4、application.yml配置文件

5、由于jta-atomikos 自带打印info级别日志，感觉很烦，可以设置如下提高打印级别日志（最后几行）

6、最后可能还会出现一个问题，关于代理的问题

解决方法如下

主函数添加 @EnableTransactionManagement(proxyTargetClass=true)//开启事务 用CGLib代理方式

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注意：【使用JtaTransactionManager 这个来做总事务管理后面的数据源就不用设置事务了】

主函数添加 @EnableTransactionManagement(proxyTargetClass=true)//开启事务用CGLib代理方式