采用读写分离技术的目标：有效减轻master库的压力，又可以把用户查询数据的请求分发到不同的slave库，从而保证系统的健壮性。我们看下采用读写分离的背景。
随着网站的业务不断扩展，数据不断增加，用户越来越多，数据库的压力也就越来越大，采用传统的方式，比如：数据库或者sql的优化基本已达不到要求，这个时候可以采用读写分离的策 略来改变现状。
具体到开发中，如何方便的实现读写分离呢?目前常用的有两种方式：
1 第一种方式是我们最常用的方式，就是定义2个数据库连接，一个是masterdatasource,另一个是slavedatasource。更新数据时我们读取masterdatasource，查询数据时我们读取slavedatasource。这种方式很简单，我就不赘述了。
，反射。下面会详细的介绍实现方式。
在介绍实现方式之前，我们先准备一些必要的知识，spring 的abstractroutingdatasource 类
abstractroutingdatasource这个类 是spring2.0以后增加的，我们先来看下abstractroutingdatasource的定义：
public abstract class abstractroutingdatasource extends abstractdatasource implements initializingbean {}
abstractroutingdatasource继承了abstractdatasource ，而abstractdatasource 又是datasource
的子类。datasource 是javax.sql 的数据源接口，定义如下：
datasource 接口定义了2个方法，都是获取数据库连接。我们在看下abstractroutingdatasource 如何实现了datasource接口：
很显然就是调用自己的determinetargetdatasource() 方法获取到connection。determinetargetdatasource方法定义如下：
我们最关心的还是下面2句话：
object lookupkey = determinecurrentlookupkey();
datasource datasource = this.resolveddatasources.get(lookupkey);
determinecurrentlookupkey方法返回lookupkey,resolveddatasources方法就是根据lookupkey从map中获得数据源。resolveddatasources 和determinecurrentlookupkey定义如下：
private map<object, datasource> resolveddatasources;
protected abstract object determinecurrentlookupkey()
看到以上定义，我们是不是有点思路了，resolveddatasources是map类型，我们可以把masterdatasource和slavedatasource存到map中，如下：
key value
master masterdatasource
slave slavedatasource
我们在写一个类dynamicdatasource 继承abstractroutingdatasource，实现其determinecurrentlookupkey() 方法，该方法返回map的key，master或slave。
好了，说了这么多，有点烦了，下面我们看下怎么实现。
上面已经提到了我们要使用的技术，我们先看下annotation的定义：
我们还需要实现spring的抽象类abstractroutingdatasource，就是实现determinecurrentlookupkey方法：
从dynamicdatasource 的定义看出，他返回的是dynamicdatasourceholder.getdatasouce()值，我们需要在程序运行时调用dynamicdatasourceholder.putdatasource()方法，对其赋值。下面是我们实现的核心部分，也就是aop部分，datasourceaspect定义如下:
为了方便测试，我定义了2个数据库，shop模拟master库，test模拟slave库，shop和test的表结构一致，但数据不同，数据库配置如下：
在spring的配置中增加aop配置
下面是mybatis的usermapper的定义，为了方便测试，登录读取的是master库，用户列表读取slave库：
好了，运行我们的eclipse看看效果，输入用户名admin 登录看看效果
从图中可以看出，登录的用户和用户列表的数据是不同的，也验证了我们的实现，登录读取master库，用户列表读取slave库。
首先说明，本文的配置使用的最直接的方式，实际用起来可能会很麻烦。
实际应用中可能存在多种结合的情况，你可以理解本文的含义，不要死板的使用。
针对这种情况，一个更好的解决方法可以参考（本人没有实际尝试过）：
<a target="_blank" href="http://blog.csdn.net/lixiucheng005/article/details/17391857">http://blog.csdn.net/lixiucheng005/article/details/17391857</a>
还有一个通过spring<code>abstractroutingdatasource</code>路由接口的方式：
<a target="_blank" href="http://blog.csdn.net/xtj332/article/details/43953699">http://blog.csdn.net/xtj332/article/details/43953699</a>
这种情况可以参考本文，但是需要注意每一个数据库对应的mapper要在不同的包下方便区分和配置。
另外分库的情况下也会存在主从的情况，如果你的数据库从库过多，就参考上面提供的方法，或者寻找其他方式解决。
分库的情况下，不同的数据库的mapper一定放在不同的包下。
主从的情况下，同一个mapper会同时存在读写的情况，创建两个并不合适，使用同一个即可。但是这种情况下需要注意，spring对mapper自动生成的名字是相同的，而且类型也相同，这是就不能直接注入<code>mapper</code>接口。需要通过<code>sqlsession</code>来解决。
这个文件，主要是引入了<code>spring-datasource-master.xml</code>和<code>spring-datasource-slave.xml</code>。
和<code>master</code>区别不大，主要是<code>id</code>名字和数据源配置有区别。
这里需要注意<code><tx:method name="*" read-only="true"/></code>是只读的。如果不是从库，可以按主库进行配置。
在下面代码中：
必须通过<code>sqlsessionfactorybeanname</code>来指定不同的<code>sqlsessionfactory</code>。
这里是针对主从的情况进行设置的，两个配置扫描的<code>mapper</code>是一样的，所以没法直接注入，需要通过下面的麻烦方式注入。
因为<code>sqlsession</code>能通过<code>name</code>区分开，所以这里从<code>sqlsession</code>获取<code>mapper</code>。
另外如果需要考虑在同一个事务中写读的时候，需要使用相同的<code>writemapper</code>，这样在读的时候，才能获取事务中的最新数据。
以上是主从的情况。
在分库的情况时，由于不同mapper在不同的包下，所以可以直接使用<code>@resource</code>或者<code>@autowired</code>注入<code>mapper</code>，不需要通过<code>sqlsession</code>获取。