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  • spring boot 学习(四)Druid连接池的使用配置

    Druid介绍

    Druid是一个JDBC组件,druid 是阿里开源在 github 上面的数据库连接池,它包括三部分:
    * DruidDriver 代理Driver,能够提供基于Filter-Chain模式的插件体系。
    * DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。
    * SQLParser 专门解析 sql 语句

    Druid 有什么优点?(来源网络)
    1. 可以监控数据库访问性能,Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件,能够详细统计SQL的执行性能,这对于线上分析数据库访问性能有帮助。
    2. 替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
    3. 数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中,这是不好的行为,容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。
    4. SQL执行日志,Druid提供了不同的LogFilter,能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog,你可以按需要选择相应的LogFilter,监控你应用的数据库访问情况。
    5. 扩展JDBC,如果你要对JDBC层有编程的需求,可以通过Druid提供的Filter-Chain机制,很方便编写JDBC层的扩展插件。
    项目地址: https://github.com/alibaba/druid
    Druid 问题集(中文文档):https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98

    SpringBoot+Druid

    1. 引入依赖

    新建springboot项目,引入必要的依赖;再添加以下的依赖。

    <!-- MySQL Driver驱动包 -->
          <dependency>
              <groupId>mysql</groupId>
              <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
              <version>5.1.38</version>
              <scope>runtime</scope>
          </dependency>
    <!-- Spring Boot的JPA依赖包 -->
          <dependency>
              <groupId>org.springframework.boot</groupId>
              <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
          </dependency>
    <!-- 阿里系的Druid依赖包 -->
          <dependency>
              <groupId>com.alibaba</groupId>
              <artifactId>druid</artifactId>
              <version>1.0.20</version>
          </dependency>
    

    2. 添加配置文件

    虽然spring boot可以不用配置xml,但是也并不是完全不需要配置文件,当然不用配置文件也能跑起来。
    对于配置文件,我不太喜欢.yml,虽然它比较简洁,但使用.yml时,属性名的值和冒号中间必须有空格!如:name: rui才是正确的,name:rui将读取不出来。
    application.properties添加以下信息:

    # 驱动配置信息
    spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    spring.datasource.url = jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/myspringboot
    spring.datasource.username = root
    spring.datasource.password = 123456
    spring.datasource.driverClassName = com.mysql.jdbc.Driver
    
    # 连接池的配置信息
    # 初始化大小,最小,最大
    spring.datasource.initialSize=5
    spring.datasource.minIdle=5
    spring.datasource.maxActive=20
    # 配置获取连接等待超时的时间
    spring.datasource.maxWait=60000
    # 配置间隔多久才进行一次检测,检测需要关闭的空闲连接,单位是毫秒
    spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
    # 配置一个连接在池中最小生存的时间,单位是毫秒
    spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000
    spring.datasource.validationQuery=SELECT 1 FROM DUAL
    spring.datasource.testWhileIdle=true
    spring.datasource.testOnBorrow=false
    spring.datasource.testOnReturn=false
    # 打开PSCache,并且指定每个连接上PSCache的大小
    spring.datasource.poolPreparedStatements=true
    spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize=20
    # 配置监控统计拦截的filters,去掉后监控界面sql无法统计,'wall'用于防火墙
    spring.datasource.filters=stat,wall,log4j
    # 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能;慢SQL记录
    spring.datasource.connectionProperties=druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
    

     下面就是datasource的配置,这样不写进代码有个好处,那就是如果是给客户用的程序,可以很方便的修改数据库配置,而不用重新编译。
    * DataResource配置类

    @Configuration
    public class DruidDBConfig {
        private Logger logger = Logger.getLogger(DruidDBConfig.class);
    
        @Value("${spring.datasource.url}")
        private String dbUrl;
    
        @Value("${spring.datasource.username}")
        private String username;
    
        @Value("${spring.datasource.password}")
        private String password;
    
        @Value("${spring.datasource.driverClassName}")
        private String driverClassName;
    
        @Value("${spring.datasource.initialSize}")
        private int initialSize;
    
        @Value("${spring.datasource.minIdle}")
        private int minIdle;
    
        @Value("${spring.datasource.maxActive}")
        private int maxActive;
    
        @Value("${spring.datasource.maxWait}")
        private int maxWait;
    
        @Value("${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
        private int timeBetweenEvictionRunsMillis;
    
        @Value("${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
        private int minEvictableIdleTimeMillis;
    
        @Value("${spring.datasource.validationQuery}")
        private String validationQuery;
    
        @Value("${spring.datasource.testWhileIdle}")
        private boolean testWhileIdle;
    
        @Value("${spring.datasource.testOnBorrow}")
        private boolean testOnBorrow;
    
        @Value("${spring.datasource.testOnReturn}")
        private boolean testOnReturn;
    
        @Value("${spring.datasource.poolPreparedStatements}")
        private boolean poolPreparedStatements;
    
        @Value("${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}")
        private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
    
        @Value("${spring.datasource.filters}")
        private String filters;
    
        @Value("{spring.datasource.connectionProperties}")
        private String connectionProperties;
    
        @Bean     //声明其为Bean实例
        @Primary  //在同样的DataSource中,首先使用被标注的DataSource
        public DataSource dataSource() {
            DruidDataSource datasource = new DruidDataSource();
    
            datasource.setUrl(this.dbUrl);
            datasource.setUsername(username);
            datasource.setPassword(password);
            datasource.setDriverClassName(driverClassName);
    
            //configuration
            datasource.setInitialSize(initialSize);
            datasource.setMinIdle(minIdle);
            datasource.setMaxActive(maxActive);
            datasource.setMaxWait(maxWait);
            datasource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
            datasource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
            datasource.setValidationQuery(validationQuery);
            datasource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
            datasource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
            datasource.setTestOnReturn(testOnReturn);
            datasource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);
            datasource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);
            try {
                datasource.setFilters(filters);
            } catch (SQLException e) {
                logger.log(Level.ERROR, "druid configuration initialization filter : {0}", e);
            }
            datasource.setConnectionProperties(connectionProperties);
    
            return datasource;
        }
    }
    

    @Bean声明,DataSource 对象为 Spring 容器所管理;
    @Primary表示这里定义的DataSource将覆盖其他来源的DataSource。

    • Druid的Servlet与拦截器(用于查看Druid监控)
      (这两个类好像由开发团队提供了样例,所以直接使用网上资源,只需修改为自己想要的参数即可)

    Druid的Servlet:

    @WebServlet(urlPatterns="/druid/*",
            initParams={
                    @WebInitParam(name="allow",value="127.0.0.1"),// IP白名单(没有配置或者为空,则允许所有访问)
                    @WebInitParam(name="deny",value="192.168.1.73"),// IP黑名单 (存在共同时,deny优先于allow)
                    @WebInitParam(name="loginUsername",value="admin"),// 用户名
                    @WebInitParam(name="loginPassword",value="123456"),// 密码
                    @WebInitParam(name="resetEnable",value="false")// 禁用HTML页面上的“Reset All”功能
    })
    public class DruidStatViewServlet extends StatViewServlet {
        private static final long serialVersionUID = -2688872071445249539L;
    
    }
    

     Druid的拦截器:

    @WebFilter(filterName="druidWebStatFilter",urlPatterns="/*",
            initParams={
                    @WebInitParam(name="exclusions",value="*.js,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.css,*.ico,/druid/*")//忽略资源
            }
    )
    
    public class DruidStatFilter extends WebStatFilter {
    
    }
    

    3. 运行项目

    启动springboot项目,访问 http://localhost:8080/druid/login.html 直接登录访问 Druid 的后台。

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