SpringBoot+Mybatis+ Druid+PageHelper 实现多数据源并分页

前言

本篇文章主要讲述的是SpringBoot整合Mybatis、Druid和PageHelper 并实现多数据源和分页。其中SpringBoot整合Mybatis这块，在之前的的一篇文章中已经讲述了，这里就不过多说明了。重点是讲述在多数据源下的如何配置使用Druid和PageHelper 。

Druid介绍和使用

在使用Druid之前，先来简单的了解下Druid。

Druid是一个数据库连接池。Druid可以说是目前最好的数据库连接池！因其优秀的功能、性能和扩展性方面，深受开发人员的青睐。
Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用，经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验。Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池！

同时Druid不仅仅是一个数据库连接池，Druid 核心主要包括三部分：

• 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

Druid的主要功能如下:

1. 是一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
2. 可以监控数据库访问性能。
3. 数据库密码加密
4. 获得SQL执行日志
5. 扩展JDBC

介绍方面这块就不再多说，具体的可以看官方文档。
那么开始介绍Druid如何使用。

首先是Maven依赖，只需要添加druid这一个jar就行了。

<dependency>

         <groupId>com.alibaba</groupId>

         <artifactId>druid</artifactId>

         <version>1.1.8</version>

  </dependency>

配置方面，主要的只需要在application.properties或application.yml添加如下就可以了。
说明：因为这里我是用来两个数据源，所以稍微有些不同而已。Druid 配置的说明在下面中已经说的很详细了，这里我就不在说明了。

## 默认的数据源

master.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true


master.datasource.username=root


master.datasource.password=123456


master.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver


## 另一个的数据源


cluster.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/springBoot_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8


cluster.datasource.username=root


cluster.datasource.password=123456


cluster.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.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource


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  

成功添加了配置文件之后，我们再来编写Druid相关的类。
首先是MasterDataSourceConfig.java这个类，这个是默认的数据源配置类。

@Configuration
@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "masterSqlSessionFactory")

public class MasterDataSourceConfig {


<span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> String PACKAGE = <span class="hljs-string">"com.pancm.dao.master"</span>;</br>
<span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> String MAPPER_LOCATION = <span class="hljs-string">"classpath:mapper/master/*.xml"</span>;</br></br>

<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${master.datasource.url}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> String url;  </br>
  </br>
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${master.datasource.username}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> String username;  </br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${master.datasource.password}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> String password;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${master.datasource.driverClassName}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> String driverClassName;  </br></br></br></br>
  



<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.initialSize}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">int</span> initialSize;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.minIdle}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">int</span> minIdle;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.maxActive}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">int</span> maxActive;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.maxWait}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">int</span> maxWait;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">int</span> timeBetweenEvictionRunsMillis;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">int</span> minEvictableIdleTimeMillis;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.validationQuery}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> String validationQuery;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.testWhileIdle}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">boolean</span> testWhileIdle;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.testOnBorrow}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">boolean</span> testOnBorrow;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.testOnReturn}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">boolean</span> testOnReturn;</br></br>  
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.poolPreparedStatements}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">boolean</span> poolPreparedStatements; </br></br> 
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> <span class="hljs-keyword">int</span> maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"${spring.datasource.filters}"</span>)  </br>
<span class="hljs-keyword">private</span> String filters;  </br></br>
  
<span class="hljs-meta">@Value</span>(<span class="hljs-string">"{spring.datasource.connectionProperties}"</span>) </br> 
<span class="hljs-keyword">private</span> String connectionProperties;  </br></br>


<span class="hljs-meta">@Bean</span>(name = <span class="hljs-string">"masterDataSource"</span>)</br>
<span class="hljs-meta">@Primary</span> </br>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">public</span> DataSource <span class="hljs-title">masterDataSource</span><span class="hljs-params">()</span> </span>{</br>
    DruidDataSource dataSource = <span class="hljs-keyword">new</span> DruidDataSource();</br>
    dataSource.setUrl(url);  </br>
    dataSource.setUsername(username);  </br>
    dataSource.setPassword(password);  </br>
    dataSource.setDriverClassName(driverClassName);  </br></br>
      
    <span class="hljs-comment">//具体配置 </span></br>
    dataSource.setInitialSize(initialSize);  </br>
    dataSource.setMinIdle(minIdle);  </br>
    dataSource.setMaxActive(maxActive);  </br>
    dataSource.setMaxWait(maxWait);  </br>
    dataSource.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis);  </br>
    dataSource.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis);  </br>
    dataSource.setValidationQuery(validationQuery);  </br>
    dataSource.setTestWhileIdle(testWhileIdle);  </br>
    dataSource.setTestOnBorrow(testOnBorrow);  </br>
    dataSource.setTestOnReturn(testOnReturn);  </br>
    dataSource.setPoolPreparedStatements(poolPreparedStatements);  </br>
    dataSource.setMaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize(maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize);  </br>
    <span class="hljs-keyword">try</span> {  </br>
        dataSource.setFilters(filters);  </br>
    } <span class="hljs-keyword">catch</span> (SQLException e) { </br>
        e.printStackTrace();</br>
    }  </br>
    dataSource.setConnectionProperties(connectionProperties);  </br>
    <span class="hljs-keyword">return</span> dataSource;</br>
}</br></br>

<span class="hljs-meta">@Bean</span>(name = <span class="hljs-string">"masterTransactionManager"</span>)</br>
<span class="hljs-meta">@Primary</span></br>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">public</span> DataSourceTransactionManager <span class="hljs-title">masterTransactionManager</span><span class="hljs-params">()</span> </span>{</br>
    <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">new</span> DataSourceTransactionManager(masterDataSource());</br>
}</br></br>

<span class="hljs-meta">@Bean</span>(name = <span class="hljs-string">"masterSqlSessionFactory"</span>)</br>
<span class="hljs-meta">@Primary</span></br>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">public</span> SqlSessionFactory <span class="hljs-title">masterSqlSessionFactory</span><span class="hljs-params">(@Qualifier(<span class="hljs-string">"masterDataSource"</span>)</span> DataSource masterDataSource)</br>
        <span class="hljs-keyword">throws</span> Exception </span>{</br>
    <span class="hljs-keyword">final</span> SqlSessionFactoryBean sessionFactory = <span class="hljs-keyword">new</span> SqlSessionFactoryBean();</br>
    sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);</br>
    sessionFactory.setMapperLocations(<span class="hljs-keyword">new</span> PathMatchingResourcePatternResolver()</br>
            .getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));</br>
    <span class="hljs-keyword">return</span> sessionFactory.getObject();</br>
}</br>

}

其中这两个注解说明下:

• **@Primary** ：标志这个 Bean 如果在多个同类 Bean 候选时，该 Bean
  优先被考虑。多数据源配置的时候注意，必须要有一个主数据源，用 @Primary 标志该 Bean。

• **@MapperScan**： 扫描 Mapper 接口并容器管理。

需要注意的是sqlSessionFactoryRef 表示定义一个唯一 SqlSessionFactory 实例。

上面的配置完之后，就可以将Druid作为连接池使用了。但是Druid并不简简单单的是个连接池，它也可以说是一个监控应用，它自带了web监控界面，可以很清晰的看到SQL相关信息。
在SpringBoot中运用Druid的监控作用，只需要编写StatViewServlet和WebStatFilter类，实现注册服务和过滤规则。这里我们可以将这两个写在一起，使用**@Configuration**和**@Bean**。
为了方便理解，相关的配置说明也写在代码中了，这里就不再过多赘述了。
代码如下:

@Configuration

public class DruidConfiguration {


<span class="hljs-meta">@Bean</span></br>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">public</span> ServletRegistrationBean <span class="hljs-title">druidStatViewServle</span><span class="hljs-params">()</span> </span>{</br>
    <span class="hljs-comment">//注册服务</span></br>
    ServletRegistrationBean servletRegistrationBean = <span class="hljs-keyword">new</span> ServletRegistrationBean(</br>
            <span class="hljs-keyword">new</span> StatViewServlet(), <span class="hljs-string">"/druid/*"</span>);</br>
    <span class="hljs-comment">// 白名单(为空表示,所有的都可以访问,多个IP的时候用逗号隔开)</span></br>
    servletRegistrationBean.addInitParameter(<span class="hljs-string">"allow"</span>, <span class="hljs-string">"127.0.0.1"</span>);</br>
    <span class="hljs-comment">// IP黑名单 (存在共同时，deny优先于allow) </span></br>
    servletRegistrationBean.addInitParameter(<span class="hljs-string">"deny"</span>, <span class="hljs-string">"127.0.0.2"</span>);</br>
    <span class="hljs-comment">// 设置登录的用户名和密码</span></br>
    servletRegistrationBean.addInitParameter(<span class="hljs-string">"loginUsername"</span>, <span class="hljs-string">"pancm"</span>);</br>
    servletRegistrationBean.addInitParameter(<span class="hljs-string">"loginPassword"</span>, <span class="hljs-string">"123456"</span>);</br>
    <span class="hljs-comment">// 是否能够重置数据.</span></br>
    servletRegistrationBean.addInitParameter(<span class="hljs-string">"resetEnable"</span>, <span class="hljs-string">"false"</span>);</br>
    <span class="hljs-keyword">return</span> servletRegistrationBean;</br>
}</br></br>

<span class="hljs-meta">@Bean</span></br>
<span class="hljs-function"><span class="hljs-keyword">public</span> FilterRegistrationBean <span class="hljs-title">druidStatFilter</span><span class="hljs-params">()</span> </span>{</br>
    FilterRegistrationBean filterRegistrationBean = <span class="hljs-keyword">new</span> FilterRegistrationBean(</br>
            <span class="hljs-keyword">new</span> WebStatFilter());</br>
    <span class="hljs-comment">// 添加过滤规则</span></br>
    filterRegistrationBean.addUrlPatterns(<span class="hljs-string">"/*"</span>);</br>
    <span class="hljs-comment">// 添加不需要忽略的格式信息</span></br>
    filterRegistrationBean.addInitParameter(<span class="hljs-string">"exclusions"</span>,</br>
            <span class="hljs-string">"*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*"</span>);</br>
    System.out.println(<span class="hljs-string">"druid初始化成功!"</span>);</br>
    <span class="hljs-keyword">return</span> filterRegistrationBean;</br></br>

}</br>

}

编写完之后，启动程序，在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html ，然后输入设置的用户名和密码，便可以访问Web界面了。

多数据源配置

在进行多数据源配置之前，先分别在springBoot和springBoot_test的mysql数据库中执行如下脚本。

-- springBoot库的脚本
CREATE TABLE t_user (


id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',


name varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',


age int(2) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',


PRIMARY KEY (id)


) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8
-- springBoot_test库的脚本

CREATE TABLE t_student (


id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,


name varchar(16) DEFAULT NULL,


age int(11) DEFAULT NULL,


PRIMARY KEY (id)


) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8

注:为了偷懒，将两张表的结构弄成一样了！不过不影响测试!

在application.properties中已经配置这两个数据源的信息，上面已经贴出了一次配置，这里就不再贴了。
这里重点说下 第二个数据源的配置。和上面的MasterDataSourceConfig.java差不多，区别在与没有使用**@Primary** 注解和名称不同而已。需要注意的是MasterDataSourceConfig.java对package和mapper的扫描是精确到目录的，这里的第二个数据源也是如此。那么代码如下:

@Configuration
@MapperScan(basePackages = ClusterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactoryRef = "clusterSqlSessionFactory")
public class ClusterDataSourceConfig {

static final String PACKAGE = "com.pancm.dao.cluster";


static final String MAPPER_LOCATION = "classpath:mapper/cluster/*.xml";


@Value("${cluster.datasource.url}")


private String url;


@Value("${cluster.datasource.username}")


private String username;


@Value("${cluster.datasource.password}")


private String password;


@Value("${cluster.datasource.driverClassName}")


private String driverClass;


// 和MasterDataSourceConfig一样，这里略
@Bean(name = "clusterDataSource")


public DataSource clusterDataSource() {


DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();


dataSource.setUrl(url);  


dataSource.setUsername(username);  


dataSource.setPassword(password);  


dataSource.setDriverClassName(driverClass);  


 <span class="hljs-comment">// 和MasterDataSourceConfig一样，这里略 ...</span></br>
 <span class="hljs-keyword">return</span> dataSource;</br>

}


@Bean(name = "clusterTransactionManager")


public DataSourceTransactionManager clusterTransactionManager() {


return new DataSourceTransactionManager(clusterDataSource());


}


@Bean(name = "clusterSqlSessionFactory")


public SqlSessionFactory clusterSqlSessionFactory(@Qualifier("clusterDataSource") DataSource clusterDataSource)


throws Exception {


final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();


sessionFactory.setDataSource(clusterDataSource);


sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources(ClusterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));


return sessionFactory.getObject();


}



}

成功写完配置之后，启动程序，进行测试。
分别在springBoot和springBoot_test库中使用接口进行添加数据。

t_user

POST http://localhost:8084/api/user

{"name":"张三","age":25}

{"name":"李四","age":25}

{"name":"王五","age":25}

t_student

POST http://localhost:8084/api/student

{"name":"学生A","age":16}

{"name":"学生B","age":17}

{"name":"学生C","age":18}

成功添加数据之后，然后进行调用不同的接口进行查询。

请求:

GET http://localhost:8084/api/user?name=李四

返回:

{

    "id": 2,

    "name": "李四",

    "age": 25

}

请求:

 GET http://localhost:8084/api/student?name=学生C

返回:

{

    "id": 1,

    "name": "学生C",

    "age": 16

}

通过数据可以看出，成功配置了多数据源了。

PageHelper 分页实现

PageHelper是Mybatis的一个分页插件，非常的好用！这里强烈推荐！！！

PageHelper的使用很简单，只需要在Maven中添加pagehelper这个依赖就可以了。
Maven的依赖如下:

   <dependency>

            <groupId>com.github.pagehelper</groupId>

            <artifactId>pagehelper-spring-boot-starter</artifactId>

            <version>1.2.3</version>

        </dependency>

注：这里我是用springBoot版的！也可以使用其它版本的。

添加依赖之后，只需要添加如下配置或代码就可以了。
第一种，在application.properties或application.yml添加

  pagehelper:
  helperDialect: mysql
  offsetAsPageNum: true
  rowBoundsWithCount: true
  reasonable: false

第二种，在mybatis.xml配置中添加

  <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">

    <property name="dataSource" ref="dataSource" />
    <!-- 扫描mapping.xml文件 -->

    <property name="mapperLocations" value="classpath:mapper/*.xml"></property>

    <!-- 配置分页插件 -->

     <property name="plugins">

        <array>

          <bean class="com.github.pagehelper.PageHelper">

            <property name="properties">

              <value>

                helperDialect=mysql

                offsetAsPageNum=true

                rowBoundsWithCount=true

                reasonable=false

              </value>

            </property>

          </bean>

        </array>

      </property>

  </bean>

第三种，在代码中添加，使用**@Bean**注解在启动程序的时候初始化。

 @Bean

  public PageHelper pageHelper(){

    PageHelper pageHelper = new PageHelper();

   Properties properties = new Properties();

   //数据库

   properties.setProperty("helperDialect", "mysql");

   //是否将参数offset作为PageNum使用

   properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");

   //是否进行count查询

   properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");

   //是否分页合理化

   properties.setProperty("reasonable", "false");

   pageHelper.setProperties(properties);

  }

因为这里我们使用的是多数据源，所以这里的配置稍微有些不同。我们需要在sessionFactory这里配置。这里就对MasterDataSourceConfig.java进行相应的修改。在masterSqlSessionFactory方法中，添加如下代码。

    @Bean(name = "masterSqlSessionFactory")

    @Primary

    public SqlSessionFactory masterSqlSessionFactory(@Qualifier("masterDataSource") DataSource masterDataSource)

            throws Exception {

        final SqlSessionFactoryBean sessionFactory = new SqlSessionFactoryBean();

        sessionFactory.setDataSource(masterDataSource);

        sessionFactory.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver()

                .getResources(MasterDataSourceConfig.MAPPER_LOCATION));

        //分页插件

        Interceptor interceptor = new PageInterceptor();

        Properties properties = new Properties();

        //数据库

        properties.setProperty("helperDialect", "mysql");

        //是否将参数offset作为PageNum使用

        properties.setProperty("offsetAsPageNum", "true");

        //是否进行count查询

        properties.setProperty("rowBoundsWithCount", "true");

        //是否分页合理化

        properties.setProperty("reasonable", "false");

        interceptor.setProperties(properties);

        sessionFactory.setPlugins(new Interceptor[] {interceptor});

<span class="hljs-keyword">return</span> sessionFactory.getObject();</br>

}

注：其它的数据源也想进行分页的时候，参照上面的代码即可。

这里需要注意的是reasonable参数，表示分页合理化，默认值为false。如果该参数设置为 true 时，pageNum<=0 时会查询第一页，pageNum>pages（超过总数时），会查询最后一页。默认false 时，直接根据参数进行查询。

设置完PageHelper 之后，使用的话，只需要在查询的sql前面添加PageHelper.startPage(pageNum,pageSize);，如果是想知道总数的话，在查询的sql语句后买呢添加 page.getTotal()就可以了。
代码示例:

public List<T> findByListEntity(T entity) {

        List<T> list = null;

        try {

            Page<?> page =PageHelper.startPage(1,2); 

            System.out.println(getClassName(entity)+"设置第一页两条数据!");

            list = getMapper().findByListEntity(entity);

            System.out.println("总共有:"+page.getTotal()+"条数据,实际返回:"+list.size()+"两条数据!");

        } catch (Exception e) {

            logger.error("查询"+getClassName(entity)+"失败!原因是:",e);

        }

        return list;

    }

代码编写完毕之后，开始进行最后的测试。

查询t_user表的所有的数据，并进行分页。

请求:

GET http://localhost:8084/api/user

返回:

[

    {

        "id": 1,

        "name": "张三",

        "age": 25

    },

    {

        "id": 2,

        "name": "李四",

        "age": 25

    }

]

控制台打印:

开始查询...

User设置第一页两条数据!

2018-04-27 19:55:50.769 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT   : ==>  Preparing: SELECT count(0) FROM t_user WHERE 1 = 1 

2018-04-27 19:55:50.770 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT   : ==> Parameters: 
2018-04-27 19:55:50.771 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.d.m.UserDao.findByListEntity_COUNT   : <==      Total: 1

2018-04-27 19:55:50.772 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity  : ==>  Preparing: select id, name, age from t_user where 1=1 LIMIT ? 

2018-04-27 19:55:50.773 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity  : ==> Parameters: 2(Integer)
2018-04-27 19:55:50.774 DEBUG 6152 --- [io-8084-exec-10] c.p.dao.master.UserDao.findByListEntity  : <==      Total: 2

总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!

查询t_student表的所有的数据，并进行分页。

请求:

GET  http://localhost:8084/api/student

返回:

[

    {

        "id": 1,

        "name": "学生A",

        "age": 16

    },

    {

        "id": 2,

        "name": "学生B",

        "age": 17

    }

]

控制台打印:

开始查询...

Studnet设置第一页两条数据!

2018-04-27 19:54:56.155 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT         : ==>  Preparing: SELECT count(0) FROM t_student WHERE 1 = 1 

2018-04-27 19:54:56.155 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT         : ==> Parameters: 

2018-04-27 19:54:56.156 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.S.findByListEntity_COUNT         : <==      Total: 1
2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity      : ==>  Preparing: select id, name, age from t_student where 1=1 LIMIT ? 

2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity      : ==> Parameters: 2(Integer)
2018-04-27 19:54:56.157 DEBUG 6152 --- [nio-8084-exec-8] c.p.d.c.StudentDao.findByListEntity      : <==      Total: 2

总共有:3条数据,实际返回:2两条数据!

查询完毕之后，我们再来看Druid 的监控界面。在浏览器输入:http://127.0.0.1:8084/druid/index.html

可以很清晰的看到操作记录!
如果想知道更多的Druid相关知识，可以查看官方文档!

结语

这篇终于写完了，在进行代码编写的时候，碰到过很多问题，然后慢慢的尝试和找资料解决了。本篇文章只是很浅的介绍了这些相关的使用，在实际的应用可能会更复杂。如果有有更好的想法和建议，欢迎留言进行讨论！

参考文章:https://www.bysocket.com/?p=1712

Durid官方地址:https://github.com/alibaba/druid

PageHelper官方地址:https://github.com/pagehelper/Mybatis-PageHelper

项目我放到github上面去了:
https://github.com/xuwujing/springBoot

如果觉得不错，希望顺便给个star。
到此，本文结束，谢谢阅读。

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作者：虚无境
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