spring boot配置druid连接池连接mysql

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Spring Boot 集成教程

• Spring Boot 介绍
• Spring Boot 开发环境搭建（Eclipse）
• Spring Boot Hello World (restful接口)例子
• spring boot 连接Mysql
• spring boot配置druid连接池连接mysql
• spring boot集成mybatis(1)
• spring boot集成mybatis(2) – 使用pagehelper实现分页
• spring boot集成mybatis(3) – mybatis generator 配置
• spring boot 接口返回值封装
• spring boot输入数据校验(validation)
• spring boot rest 接口集成 spring security(1) – 最简配置
• spring boot rest 接口集成 spring security(2) – JWT配置
• spring boot 异常(exception)处理
• spring boot 环境配置（profile）切换
• spring boot redis 缓存（cache）集成

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概述

spring boot现在的默认连接池是Hikari，号称是性能最好的连接池，不过国内使用较多的是阿里开源的druid连接池，在阿里的诸多项目中经过实践验证，本文介绍怎样在spring boot中集成druid。

准备数据

我们会使用与教程spring boot 连接 mysql同样的数据，如无数据请参照该教程准备数据，该教程详细介绍了通过mysql图形客户端workbench生成数据的过程。如果倾向使用mysql命令行客户端，下面是创建数据库和插入数据的sql语句。

sql语句

mysql命令行客户端连接数据库：

mysql -h localhost -u root -p

创建数据库

CREATE DATABASE qikegu_demo CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

创建表的sql语句：

CREATE TABLE `qikegu_demo`.`user` (
  `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
  `nickname` VARCHAR(50) NULL COMMENT '昵称',
  `mobile` VARCHAR(20) NULL COMMENT '手机号',
  `password` CHAR(60) NULL COMMENT '密码hash值',
  `role` VARCHAR(100) NULL DEFAULT 'user' COMMENT '角色，角色名以逗号分隔',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE INDEX `mobile_UNIQUE` (`mobile` ASC))
COMMENT = '用户表';

插入数据的sql语句：

INSERT INTO `qikegu_demo`.`user` (`nickname`, `mobile`, `password`) VALUES ('abc1', '13512345678', '123');
INSERT INTO `qikegu_demo`.`user` (`nickname`, `mobile`, `password`) VALUES ('abc2', '13512345677', '123');

创建项目

创建 spring boot项目

打开Eclipse，创建spring boot的spring starter project项目，在配置依赖时，勾选web, jdbc, mysql，如不清楚怎样创建spring boot项目，参照教程: spring boot hello world (restful接口)例子

添加druid依赖

在pom.xml文件中，添加druid依赖

<dependency>
   <groupId>com.alibaba</groupId>
   <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
   <version>1.1.10</version>
</dependency>

完整的pom.xml文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
	<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>2.1.1.RELEASE</version>
		<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
	</parent>
	<groupId>com.qikegu</groupId>
	<artifactId>druid-demo</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<name>druid-demo</name>
	<description>Demo project for Spring Boot</description>

	<properties>
		<java.version>1.8</java.version>
	</properties>

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

		<dependency>
			<groupId>mysql</groupId>
			<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
			<scope>runtime</scope>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
		
		<dependency>
		   <groupId>com.alibaba</groupId>
		   <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
		   <version>1.1.10</version>
		</dependency>
	</dependencies>

	<build>
		<plugins>
			<plugin>
				<groupId>org.springframework.boot</groupId>
				<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
			</plugin>
		</plugins>
	</build>

</project>

配置数据库

application.properties配置

打开文件：application.properties，该文件在 src -> main -> resources 目录，配置数据库连接：

# 服务器端口
server.port=8096 

# 数据库设置
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/qikegu_demo?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=你的数据库密码

# druid配置
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

# druid参数调优（可选）
# 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
# 测试连接
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
spring.datasource.filters=stat
# asyncInit是1.1.4中新增加的配置，如果有initialSize数量较多时，打开会加快应用启动时间
spring.datasource.asyncInit=true

解释请看代码注释。druid必须的配置其实很少，只需配置一行，表明不使用默认的Hikari，而使用druid。

# druid配置
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

参数调优部分是可选的，这里列出的参数都是druid官网推荐的典型配置。另外还有监控配置，一般使用不用去管它。

DruidConfig.java配置

由于现在Spring Boot不支持druid配置，参数调优部分的配置不会直接生效，需要配置datasource bean，从application.properties中读取值来装配datasource bean，新增DruidConfig.java配置文件：

DruidConfig.java代码如下，通过@value注解读取配置文件中的值

package com.qikegu.demo.config;

import java.sql.SQLException;

import javax.sql.DataSource;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;

@Configuration
public class DruidConfig {
	private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DruidConfig.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.driver-class-name}")
    private String driverClassName;
    
    @Value("${spring.datasource.initial-size}")
    private int initialSize;
    
    @Value("${spring.datasource.min-idle}")
    private int minIdle;
    
    @Value("${spring.datasource.max-active}")
    private int maxActive;
    
    @Value("${spring.datasource.max-wait}")
    private int maxWait;
    
    @Value("${spring.datasource.time-between-eviction-runs-millis}")
    private int timeBetweenEvictionRunsMillis;
    
    @Value("${spring.datasource.min-evictable-idle-time-millis}")
    private int minEvictableIdleTimeMillis;
    
//    @Value("${spring.datasource.validation-query}")
//    private String validationQuery;
    
    @Value("${spring.datasource.test-while-idle}")
    private boolean testWhileIdle;
    
    @Value("${spring.datasource.test-on-borrow}")
    private boolean testOnBorrow;
    
    @Value("${spring.datasource.test-on-return}")
    private boolean testOnReturn;
    
    @Value("${spring.datasource.pool-prepared-statements}")
    private boolean poolPreparedStatements;
    
    @Value("${spring.datasource.max-pool-prepared-statement-per-connection-size}")
    private int maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;
    
    @Value("${spring.datasource.filters}")
    private String filters;
    
//    @Value("${spring.datasource.connection-properties}")
//    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.error("druid configuration initialization filter", e);
		}
//    	datasource.setConnectionProperties(connectionProperties);
    	
    	return datasource;
    }
}

访问数据库

添加代码验证数据库是否正常连接，添加文件：HelloController.java

HelloController.java的代码

package com.qikegu.demo;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class HelloController {
	
	@Autowired
    JdbcTemplate jdbcTemplate;
	
	@RequestMapping(value="/hello", method=RequestMethod.GET)
    public String index() {
		
		String sql = "SELECT mobile FROM user WHERE id = ?";
		
		// 通过jdbcTemplate查询数据库
		String mobile = (String)jdbcTemplate.queryForObject(
				sql, new Object[] { 1 }, String.class);
		
        return "Hello " + mobile;
    }
}

我们使用spring的JdbcTemplate（这正是我们在前面引入spring jdbc依赖的原因），比使用原始的jdbc接口方便。

运行

项目的右键菜单，选择：run as -> spring boot app 运行程序（不清楚怎么运行可参考: spring boot hello world (restful接口)例子），使用浏览器访问，输出从数据库中读取的用户手机号

使用druid的监控功能

druid的监控功能，可以通过网址：http://localhost:8096/druid/index.html 查看。
查看DataSource页面，可以看到我们的配置确实生效了：

总结

本文介绍了怎样在spring boot项目中集成druid连接池，使用JdbcTemplate访问数据库，验证数据库连接成功。

完整代码