https://github.com/jonathanmdr/dynamicdatasourcerouting

Exemplo de como utilizar Dynamic Data Source Routing com Java, Spring Boot e JPA.
https://github.com/jonathanmdr/dynamicdatasourcerouting

flyway grafana jaeger jaeger-tracing java mapstruct metrics mysql open-telemetry open-telemetry-java otel otel-javaagent prometheus replication rest-api routing-datasource spring-boot traces

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Exemplo de como utilizar Dynamic Data Source Routing com Java, Spring Boot e JPA.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/jonathanmdr/dynamicdatasourcerouting
• Owner: jonathanmdr
• License: apache-2.0
• Created: 2021-06-17T01:15:48.000Z (about 4 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2024-11-22T14:35:20.000Z (8 months ago)
• Last Synced: 2025-01-30T18:48:22.189Z (5 months ago)
• Topics: flyway, grafana, jaeger, jaeger-tracing, java, mapstruct, metrics, mysql, open-telemetry, open-telemetry-java, otel, otel-javaagent, prometheus, replication, rest-api, routing-datasource, spring-boot, traces
• Language: Java
• Homepage:
• Size: 62.5 MB
• Stars: 24
• Watchers: 3
• Forks: 4
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
# Dynamic Data Source Routing

[![CI](https://github.com/jonathanmdr/RoutingDataSource/actions/workflows/maven.yml/badge.svg)](https://github.com/jonathanmdr/RoutingDataSource/actions/workflows/maven.yml)

[![CodeFactor](https://www.codefactor.io/repository/github/jonathanmdr/dynamicdatasourcerouting/badge)](https://www.codefactor.io/repository/github/jonathanmdr/dynamicdatasourcerouting)

Exemplo de uma API REST desenvolvida em Java com Spring, o intuito é apresentar uma solução arquitetural para dimensionar operações de leitura com banco de dados, neste exemplo trabalharemos com duas bases de dados, uma base de dados principal e uma réplica.

A ideia é fazer com que a aplicação direcione as transações definidas como `READ_ONLY` para a base de dados réplica e que as transações `READ_WRITE` sejam direcionadas para a base de dados principal.

As imagens e configurações contidas no arquivo `docker-compose.yaml` são específicas para lidar com a replicação de dados.

Esta arquitetura consiste em diminuir a concorrência entre transações da API com o banco de dados, isso nos permite alguns ganhos em ambientes de alta escala dado que podemos tranquilamente escalar horizontalmente mais nós de réplica quando necessário.

[![node](https://img.shields.io/badge/Azul_Zulu_OpenJDK-21-red.svg)](https://www.azul.com/downloads/?package=jdk#zulu)

[![node](https://img.shields.io/badge/Spring_Boot-3.3.0-green.svg)](https://spring.io/)

[![node](https://img.shields.io/badge/MySQL-8.0.28-blue.svg)](https://www.mysql.com/)

## Arquitetura

[![node](https://github.com/jonathanmdr/RoutingDataSource/blob/master/docs/replication-databases.png)](https://github.com/jonathanmdr/RoutingDataSource/blob/master/docs/replication-databases.png)

## Documentação

> :information_source: Após inicializar a aplicação, acesse a documentação clicando neste [link](http://localhost:8080/).

## Inicializando as bases de dados

> :warning: É necessário ter instalado `docker` e `docker-compose`.

#### Execute os comandos abaixo:

Inicializar:

```sh

make up

```

Parar:

```sh

make down

```

## OpenTelemetry

> O OpenTelemetry foi incluso no projeto utilizando a estratégia de coletores como agent.

Variáveis de ambiente:

```shell

OTEL_METRICS_EXPORTER=otlp

OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_COMPRESSION=gzip

OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT=http://localhost:4317

OTEL_TRACES_EXPORTER=otlp

OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_COMPRESSION=gzip

OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT=http://localhost:4317

OTEL_LOGS_EXPORTER=none

OTEL_SERVICE_NAME=billionaire-api

```

Argumentos de VM:

```shell

-javaagent:./agents/opentelemetry-javaagent.jar

```