druid+mybatis架构下@MapperScan标签和手动创建SqlSessionFactory的bean功能是一样的么

在druid+mybatis架构下，@MapperScan标签和手动创建SqlSessionFactory的bean实现的功能不完全相同，但它们都是用来进行MyBatis的mapper接口扫描和注册的。

@MapperScan是MyBatis-Spring提供的注解，它可以自动扫描指定包下的mapper接口，并将其注册到Spring容器中。这样就可以通过@Autowired或@Resource等注解来注入mapper接口实例，从而方便地使用MyBatis进行数据库操作。

手动创建SqlSessionFactory的bean也能够注册mapper接口，但需要进行一些额外的配置。需要手动指定mapper接口的位置，并将其注入到SqlSessionFactory中，然后再将SqlSessionFactory注入到需要使用的类中。相比之下，@MapperScan注解更加方便快捷。

总之，@MapperScan标签和手动创建SqlSessionFactory的bean都是用来注册mapper接口的，但是@MapperScan注解更加方便，而手动创建SqlSessionFactory的bean则需要进行一些额外的配置。

相关问题

3分钟搞定SpringBoot+Mybatis+druid多数据源和分布式事务

### 回答1：
首先，为了使用多数据源和分布式事务，我们需要添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.6</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jta-atomikos</artifactId>
</dependency>

接下来，我们需要在application.properties文件中配置数据源和事务管理器：

# 配置主数据源
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/main_db?characterEncoding=utf8&useSSL=false
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver

# 配置从数据源
spring.datasource.slave.url=jdbc:mysql://localhost:3306/slave_db?characterEncoding=utf8&useSSL=false
spring.datasource.slave.username=root
spring.datasource.slave.password=root
spring.datasource.slave.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver

# 配置Mybatis
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.example.entity

# 配置Druid数据源
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.druid.initial-size=1
spring.datasource.druid.max-active=10
spring.datasource.druid.min-idle=1
spring.datasource.druid.max-wait=60000
spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis=60000
spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=300000
spring.datasource.druid.test-while-idle=true
spring.datasource.druid.test-on-borrow=false
spring.datasource.druid.test-on-return=false
spring.datasource.druid.filters=stat,wall,log4j
spring.datasource.druid.connection-properties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000

# 配置事务管理器
spring.transaction.default-timeout=600
spring.transaction.rollback-on-commit-failure=true
spring.transaction.allow-bean-definition-overriding=true
spring.transaction.jta.registry-name=atomikos
spring.jta.enabled=true
spring.jta.atomikos.connectionfactory.min-pool-size=5
spring.jta.atomikos.connectionfactory.max-pool-size=10
spring.jta.atomikos.connectionfactory.borrow-connection-timeout=30
spring.jta.atomikos.connectionfactory.max-idle-time=60
spring.jta.atomikos.connectionfactory.concurrency-level=100

然后，我们需要创建两个数据源的配置类，分别为主数据源和从数据源：

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.example.mapper.main", sqlSessionTemplateRef = "mainSqlSessionTemplate")
public class MainDataSourceConfig {

    @Bean(name = "mainDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
    public DataSource mainDataSource() {
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();
    }

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

    @Bean(name = "mainTransactionManager")
    public DataSourceTransactionManager mainTransactionManager(@Qualifier("mainDataSource") DataSource dataSource) {
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }

    @Bean(name = "mainSqlSessionTemplate")
    public SqlSessionTemplate mainSqlSessionTemplate(@Qualifier("mainSqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) throws Exception {
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }
}

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.example.mapper.slave", sqlSessionTemplateRef = "slaveSqlSessionTemplate")
public class SlaveDataSourceConfig {

    @Bean(name = "slaveDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.slave")
    public DataSource slaveDataSource() {
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();
    }

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

    @Bean(name = "slaveTransactionManager")
    public DataSourceTransactionManager slaveTransactionManager(@Qualifier("slaveDataSource") DataSource dataSource) {
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }

    @Bean(name = "slaveSqlSessionTemplate")
    public SqlSessionTemplate slaveSqlSessionTemplate(@Qualifier("slaveSqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) throws Exception {
        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
    }
}

最后，我们需要在事务管理器上添加注解@EnableTransactionManagement，并在需要使用事务的方法上添加注解@Transactional：

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Transactional(rollbackFor = Exception.class, transactionManager = "mainTransactionManager")
    @Override
    public void save(User user) {
        userMapper.insert(user);
    }

    @Transactional(rollbackFor = Exception.class, transactionManager = "slaveTransactionManager")
    @Override
    public User findById(int id) {
        return userMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }
}

以上就是使用SpringBoot+Mybatis+druid多数据源和分布式事务的基本步骤。

### 回答2：
Spring Boot是一个用于构建独立的、生产级的应用程序的框架。它简化了应用程序的开发过程，并通过自动配置来减少了繁琐的配置。MyBatis是一个ORM（对象关系映射）框架，它提供了将数据库操作映射到Java对象的功能。Druid是一种高性能的数据库连接池。

要在Spring Boot中使用MyBatis和Druid进行多数据源配置和分布式事务管理，可以按照以下步骤进行操作：

1. 添加依赖：在项目的pom.xml文件中，添加Spring Boot、MyBatis和Druid的依赖。

2. 配置数据源：在application.properties文件中，配置并命名多个数据源，设置数据库连接等信息。

3. 创建数据源配置类：创建一个配置类，使用@Configuration注解将其标记为配置类，并使用@ConfigurationProperties注解将数据源属性注入。

4. 创建数据源：根据配置类中的属性，创建多个数据源，并将其加入到数据源路由器中。

5. 配置MyBatis：创建一个配置类，使用@MapperScan注解设置MyBatis的mapper接口路径，并将数据源注入到SqlSessionFactory中。

6. 配置分布式事务：使用@EnableTransactionManagement注解启用事务管理，并配置事务管理器。

7. 编写数据库操作代码：在mapper接口中定义数据库操作方法，并在Service层中调用这些方法进行数据库操作。

通过以上步骤，你就可以在Spring Boot项目中完成MyBatis和Druid的多数据源配置和分布式事务管理。不过需要注意的是，使用多数据源和分布式事务会增加项目的复杂性和性能开销，所以在使用之前需要仔细考虑是否真正需要这些功能。

### 回答3：
Spring Boot是一种快速构建Java应用程序的框架，MyBatis是一种流行的Java持久化框架，Druid是一种高性能的数据库连接池。本文将介绍如何在Spring Boot中使用MyBatis和Druid来实现多数据源和分布式事务。

要使用多个数据源，我们首先需要配置多个数据源。在Spring Boot中，我们可以通过在application.properties或者application.yml文件中配置多个数据源的连接信息。我们需要为每个数据源指定不同的URL、用户名和密码。然后，我们可以使用@Primary和@Qualifier来指定主数据源和其他数据源。

在配置数据源后，我们需要配置MyBatis来使用这些数据源。我们可以通过创建多个SqlSessionFactory来实现多数据源，然后在每个SqlSessionFactory中设置相应的数据源。我们还可以使用@MapperScan注解来自动扫描和注册Mapper接口。

在使用MyBatis和多个数据源时，我们可能会遇到事务管理的问题。为了解决这个问题，我们可以使用Spring Boot提供的@Transactional注解来标记需要进行事务管理的方法，然后Spring Boot会自动为我们处理事务。对于需要跨多个数据源进行事务管理的情况，我们可以使用JTA（Java Transaction API）实现分布式事务。在Spring Boot中，我们可以使用Atomikos或Bitronix等JTA提供商来实现分布式事务。

总结起来，使用Spring Boot、MyBatis和Druid，我们可以很容易地实现多数据源和分布式事务。通过正确配置数据源和使用相关注解，我们可以在几分钟内完成这些任务。