SpringBoot 整合Druid

前言

数据库连接池

数据库连接池是程序启动时建立足够的数据库连接，并将这些连接组成一个连接池，由程序动态的对池中连接进行申请、使用、释放

为什么需要使用数据库连接池

　　数据库连接是一件费事的操作，连接池可以使得多个操作共享一个连接，数据库连接池就是为数据库建立一个缓冲区。

　　当需要建立数据库连接时，只需要从缓冲区中取出一个，使用完毕后再放回去；使用数据库连接池可以提高对数据库连接资源的管理，数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，允许程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是重新建立一个；可以通过设定连接池最大连接数来防止系统无尽的与数据库连接

常见的连接池分类

  1. DBCP连接池：采用标准的java EE JDBC API来实现，同时支持JNDI，非常灵活；但是版本比较老了，而且在高并发场景下性能可能存在问题
  2. C3P0连接池：C3P0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展
  3. HikariCP连接池：专为高并发场景设计，性能优越，具有最快的初始化速度和最小的延迟，支持JDBC4 API；但是由于需要更多的JVM资源，可能会造成资源消耗问题
  4. druid连接池：支持JDBC和Oracle驱动程序徐，全面的性能检测，对等分布式，具有强大的扩展功能和高度定制和配置

什么是Druid

Druid是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，结合了c3p0、DBCP等DB池的优点，同时加入了日志监控

spring boot 2.0以上默认使用Hikari数据库连接池，可以说Hikari和Druid都是当前Java web上最优秀的数据库连接池

我们可以通过以下代码来查看我们所用的是什么连接池

@Autowired
 private DataSource dataSource;
@Test
 void test(){
    System.out.println(dataSource.getClass());
}

Druid的功能

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，可以很好的监控sql的执行情况
替换传统的DBCP和c3p0连接池中间件
　　Druid提供了强大高效，可扩展性的数据库连接池
扩展JDBC
　　如对JDBC层由要求，可以通过Druid提供的Filter-Chain机制，很方便编写JDBC层的扩展插件
SQL执行日志
　　Druid提供了不同的LogFilter，能够支持Common-Logging、Log4j、jdkLog，可以按需求选择响应的LogFilter
数据库密码加密
　　数据库密码写在配置文件中，安全性不高

基本配置参数如下：

 

整合Druid

导入Druid数据源依赖

注意，我这里用的是springboot3.x版本，这里的druid数据源必须是1.2.19以上

错误导入：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.17</version>
</dependency>

正确导入：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-3-starter</artifactId>
    <version>1.2.21</version>
</dependency>

配置数据源

springboot2.0以上默认使用的是hikari数据源，所以我们需要将数据源指定为Druid

spring:
  datasource:
    #druid数据源配置
    druid:
      username: root # mysql账号
      password: root # mysql 密码
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # 驱动包名
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/recordnetwork?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 # 连接地址

获取当前数据源

随后我们在通过以下方式重新获取一下，得到数据源就是druid的了，证明我们指定的数据源生效了

 

根据需求配置数据源的配置

复制代码
spring:
  datasource:
    #druid数据源配置
    druid:
      username: root # mysql账号
      password: root # mysql 密码
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # 驱动包名
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/recordnetwork?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 # 连接地址
      # 初始化建立物理连接个数
      initial-size: 5
      # 最小连接数
      min-idle: 5
      # 最大连接数
      max-active: 10
      # 最大等待时间，单位毫秒
      max-wait: 6000
      # 检测连接是否有效
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      # 连接在池中的最小生存时间
      min-evictable-idle-time-millis: 300000
      # 检测连接是否有效的SQL 要求是一个查询语句
      validation-query: SELECT 1 FROM DUAL
      # 这些参数控制何时检测连接的有效性。
      test-while-idle: true
      test-on-borrow: false
      test-on-return: false
      # 是否缓存预编译的sql语句
      pool-prepared-statements: true
      # 配置监控统计拦截的filters,stat：监控统计，log4j：日志记录，wall：防御sql注入
      filters: stat,wall,log4j
      # 每个连接可缓存的预编译语句的最大数量。
      max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20 #
      # 是否启用全局的数据统计功能。
      use-global-data-source-stat: true
      # 连接属性，这里设置了合并SQL和慢查询的阈值（毫秒）。
      connection-properties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
复制代码

 

注意：这些配置还没生效，因为还没有把自定义属性配置上去

我们在配置文件中配置了最大连接数10，初始化连接数为5

测试一下看看

@Autowired
private DataSource dataSource;
@Test
void test(){
DruidDataSource druidDataSource = (DruidDataSource)dataSource;
System.out.println("最大连接数：" + druidDataSource.getMaxActive());
System.out.println("初始化连接数：" + druidDataSource.getInitialSize());
}

发现是8和0是错的。

 因为上面的配置用到了日志，我们需要导入一下log4j的依赖

<!--        log4j依赖-->
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.17</version>
        </dependency>

绑定全局配置文件的参数

复制代码
package com.sxy.recordnetwork.config;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import javax.sql.DataSource;

/**
 * druid配置类
 */
@Configuration

public class DruidConfig {
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid")
    @Bean
    public DataSource druidDataSource() {
        return new DruidDataSource();
    }
}
复制代码

然后我们再测试已经成功了

 

配置Druid数据源监控

Druid提供了具有监控的功能，提供了一个web界面供用户查看，我们得设置Druid后台管理页面，如登录账号、密码等

复制代码
spring:
  datasource:
    #druid数据源配置
    druid:
        // 其他配置
      # 配置可视化控制台页面
      stat-view-servlet:
        enabled: true
        # 访问druid监控页面的地址
        url-pattern: /druid/*
#        IP 白名单 没有配置或者为空则允许所有访问
        allow:
          # IP黑名单，若白名单也存在则优先使用
        deny:
        # 禁用重置按钮
        reset-enable: true
        # 登录所用的用户名与密码
        login-username: admin
        login-password: 123456
复制代码

随后就可以访问监控页面了

 

配置DruidWeb监控Filter的过滤器

复制代码
spring:
  datasource:
    #druid数据源配置
    druid:
       #配置过滤器，过滤掉静态文件
        web-stat-filter:
         enabled: true
         url-pattern: /*
         exclusions: /druid/*,*.js,*.css,*.gif,*.jpg,*.bmp,*.png,*.ico
复制代码

配置以上即可



 application-dev.yml

复制代码
server:
  port: 18084
  servlet:
    context-path: /
    session:
      timeout: 60000
spring:
  datasource:
    username: root
    password: HaiNei1205~!
    url: jdbc:mysql://10.25.110.102:3306/baseline_5.0_ls?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useTimezone=true&serverTimezone=GMT%2B8
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    druid:
      initial-size: 5
      min-idle: 5
      max-active: 20
      max-wait: 60000
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      min-evictable-idle-time-millis: 300000
      filters: stat,wall
    #日志的相关配置
  redis:
    #Redis 服务器地址
    host: localhost
    #Redis 服务器连接端口
    port: 6379
    lettuce:
      pool:
        max-active: 100
        max-wait: PT10S
        max-idle: 30
        min-idle: 1
    timeout: PT10S
    database: 3

  influx:
    #时序数据库url
    url: http://10.25.140.15:8086
    #时序数据库用户名
    userName: admin
    #时序数据库密码
    password: hainei1205
    #时序数据库链接数据库
    database: rabbit5.0
    #指定存储的"表"
    measurement: opc
  rabbitmq:
    host: 10.25.110.102
    port: 5672
    username: guest
    password: guest
my:
  uploadFile:
    uploadPath: E:\tomcat\webapps\fileupload\
    readPath: \fileupload\
    diagramUploadPath: E:\tomcat\webapps\diagram\
    diagramReadPath: \diagram\
    projectCode: dafeng
    # 服务器通外网选true
    ipFrom: false
    gpsUserId: 园区项目
    gpsUserPwd: Df123456
    appKey: 8FB345B8693CCD0091580359B017EB28
    appSecret: c5b1cb22e09f4b25944c99103a961bbb
  app:
    appKey: ding78ia5bjoxjhctssf
    appSecret: lo-dT410lzMGN9z9NTkXhLvuXjDrD5U0JpUZfBUqELUyTp1Nk5pRSWE7ev6gpBOU
    corpId: ding70a471e67f652ba635c2f4657eb6378f
    agentId: 1488828464
  dbbak: # 数据库备份配置
      dbUser: "root"
      dbPassword: "ZHEtang403~!"
      dbName: "baseline_5_park"
      jdbcUrl: "jdbc:mysql://192.168.1.104:3306/samp_zones_monitor?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true"
      file-path: C:\softInstall\Tomcat 8.5-0\webapps\fileupload\dbbak  # 数据备份文件保存路径
        # 数据备份脚本
      script: "mysqldump --opt --single-transaction=TRUE  --host={0} --protocol=tcp --port={1}  --comments --default-character-set=utf8 --single-transaction=TRUE  -R --hex-blob --flush-logs  --routines --events --triggers {2} "

logging:
  level:
    root: info

#swagger 开关
swagger2:
  enable: true

#日志的相关配置
spring.activiti.history-level: full
spring.activiti.db-history-used: true
# spring-activiti
# 自动部署验证设置:true-开启（默认）、false-关闭
spring.activiti.check-process-definitions: false
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复制代码

 

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