Spring Boot (四) druid及beetlSQL配置
上篇主要讲述了SpringBoot Maven搭建层层之间的关系,本篇则主要针对beetlSQL,druid数据源来整合一下。
对于beetlSQL的好处beetlSQL基本使用中当中已经讲述,这里则不再多提。
再beetlSQL的配合使用中,我们使用了alibaba的Druid数据库连接池,Druid这个新生代的后期勃发再此不多说,可以自行学习。配置Druid很简单:
1、添加Maven依赖(包含mysql和beetlSQL的Maven依赖也一并加上)
<!--mysql-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.45</version>
</dependency>
<!--阿里巴巴Druid数据源-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.1.6</version>
</dependency>
<!--beetlSQL-->
<dependency>
<groupId>com.ibeetl</groupId>
<artifactId>beetlsql</artifactId>
<version>2.10.19</version>
</dependency>
2、资源配置文件
(2.1资源配置)
#database config
datasource.exam.url=jdbc:mysql://192.168.XX.XX:3001/user?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
datasource.exam.username = XXX
datasource.exam.password = XXXX
datasource.maxActive=10
datasource.initialSize=1
datasource.maxWaitMillis=15000
datasource.minIdle=5
datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000
datasource.validationQuery=SELECT 'x'
datasource.testWhileIdle=true
datasource.testOnBorrow=false
datasource.testOnReturn=false
(2.2资源配置详解)
配置 | 说明 |
---|---|
datasource.maxActive | 最大连接池数量 |
datasource.minIdle | 最小连接池数量 |
datasource.initialSize | 初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法,或者第一次getConnection时 |
datasource.maxWaitMillis | 获取连接时最大等待时间,单位毫秒 |
datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis | 1) Destroy线程会检测连接的间隔时间 2) testWhileIdle的判断依据,详细看testWhileIdle属性的说明 |
datasource.validationQuery | 用来检测连接是否有效的sql,要求是一个查询语句。如果validationQuery为null,testOnBorrow、testOnReturn、 testWhileIdle都不会起作用 |
datasource.testWhileIdle | 申请连接的时候检测,如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis, 执行validationQuery检测连接是否有效 |
datasource.testOnBorrow | 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效,做了这个配置会降低性能。 |
datasource.testOnReturn | 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效,做了这个配置会降低性能 |
3、创建工厂类读取资源文件
@Configuration
@PropertySource({"classpath:dev/application-db.properties"})
public class DataSourceConfig {
@Value("${datasource.exam.url}")
private String examUrl;
@Value("${datasource.exam.username}")
private String examUserName;
@Value("${datasource.exam.password}")
private String examPassword;
@Value("${datasource.maxActive}")
private int maxActive;
@Value("${datasource.initialSize}")
private int initialSize;
@Value("${datasource.maxWaitMillis}")
private long maxWaitMillis;
@Value("${datasource.minIdle}")
private int minIdle;
@Value("${datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}")
private long timeBetweenEvictionRunsMillis;
@Value("${datasource.minEvictableIdleTimeMillis}")
private long minEvictableIdleTimeMillis;
@Value("${datasource.validationQuery}")
private String validationQuery;
@Value("${datasource.testWhileIdle}")
private boolean testWhileIdle;
@Value("${datasource.testOnBorrow}")
private boolean testOnBorrow;
@Value("${datasource.testOnReturn}")
private boolean testOnReturn;
@Bean(value = "examDB")
@Primary
public DataSource getExamDataSource(){
DruidDataSource druidDataSource=new DruidDataSource();
druidDataSource.setName("examDB");
druidDataSource.setUrl(examUrl);
druidDataSource.setUsername(examUserName);
druidDataSource.setPassword(examPassword);
//druidDataSource配置
druidDataSource.setMaxActive(maxActive);
druidDataSource.setInitialSize(initialSize);
druidDataSource.setMaxWait(maxWaitMillis);
druidDataSource.setMinIdle(minIdle);
druidDataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);
druidDataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);
druidDataSource.setValidationQuery(validationQuery);
druidDataSource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);
druidDataSource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);
druidDataSource.setTestOnReturn(testOnReturn);
return druidDataSource;
}
}
三步druid则配置完工了,Dao层我们使用的简单方便快捷,且优点多多的beetlSQL来完成,Maven依赖上述已经配置好,由于SpringBoot没有对beetlSQL的快速启动装配,所以我们得手动导入相关的bean,包括数据源,扫描宝,事务管理器等必须的。
@Configuration
public class SQLManagerConfig {
@Bean(name = "examSqlManager")
@Primary
public SqlManagerFactoryBean getSqlManagerFactoryBean(@Qualifier("examDB")DataSource master){
SqlManagerFactoryBean factoryBean=new SqlManagerFactoryBean();
BeetlSqlDataSource source=new BeetlSqlDataSource();
source.setMasterSource(master);
factoryBean.setCs(source);
factoryBean.setDbStyle(new MySqlStyle());
//开启驼峰
factoryBean.setNc(new UnderlinedNameConversion());
//sql文件路径
factoryBean.setSqlLoader(new ClasspathLoader("/sql"));
return factoryBean;
}
/**
* 配置包扫描
* @return
*/
@Bean(name = "examSqlScannerConfigurer")
public BeetlSqlScannerConfigurer getBeetlSqlScannerConfigurer() {
BeetlSqlScannerConfigurer conf = new BeetlSqlScannerConfigurer();
conf.setBasePackage("com.exam.api.dao");
conf.setDaoSuffix("Dao");
conf.setSqlManagerFactoryBeanName("examSqlManager");
return conf;
}
}
到此为止,从web层到dao层的一个基本启动流程就搭建完工了。下篇则主要讲述启动过程中的一些问题以及流程实践操作。