SprinBoot-SpringData-整合
项目代码位置：https://gitee.com/zwtgit/employee-management-system
SpringData
对于数据访问层，无论是 SQL(关系型数据库) 还是 NOSQL(非关系型数据库)，Spring Boot 底层都是采用 Spring Data 的方式进行统一处理。
Spring Boot 底层都是采用 Spring Data 的方式进行统一处理各种数据库，Spring Data 也是 Spring 中与 Spring Boot、Spring Cloud 等齐名的知名项目。
Sping Data 官网：https://spring.io/projects/spring-data
数据库相关的启动器 ：可以参考官方文档：
https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.2.5.RELEASE/reference/htmlsingle/#using-boot-starter
整合JDBC
1、去新建一个项目测试，引入相应的模块！基础模块
2、项目建好之后，发现自动帮我们导入了如下的启动器：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
3 、编写yaml配置文件连接数据库；
#这个的配置才是和自己的数据库连接成功
spring:
datasource:
username: root
password: 240055
# 时区报错
url: jdbc:mysql://localhost:3306/richtexteditor?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=GMT
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
4、配置完这一些东西后，我们就可以直接去使用了，因为SpringBoot已经默认帮我们进行了自动配置；去测试类测试一下
@SpringBootTest
class SpringbootDataJdbcApplicationTests {
//DI注入数据源
@Autowired
DataSource dataSource;
@Test
public void contextLoads() throws SQLException {
//看一下默认数据源
System.out.println(dataSource.getClass());
//获得连接
Connection connection = dataSource.getConnection();
System.out.println(connection);
//关闭连接
connection.close();
}
}
关于这个配置的源码分析
结果：我们可以看到他默认给我们配置的数据源为 : class com.zaxxer.hikari.HikariDataSource ，
我们并没有手动配置
我们来全局搜索一下，找到数据源的所有自动配置都在 ：DataSourceAutoConfiguration文件：
@Import(
{Hikari.class, Tomcat.class, Dbcp2.class, Generic.class, DataSourceJmxConfiguration.class}
)
protected static class PooledDataSourceConfiguration {
protected PooledDataSourceConfiguration() {
}
}
这里导入的类都在 DataSourceConfiguration 配置类下，可以看出 Spring Boot 2.2.5 默认使用HikariDataSource 数据源，而以前版本，如 Spring Boot 1.5 默认使用 org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource 作为数据源；
HikariDataSource 号称 Java WEB 当前速度最快的数据源，相比于传统的 C3P0 、DBCP、Tomcat jdbc 等连接池更加优秀；
可以使用 spring.datasource.type 指定自定义的数据源类型，值为 要使用的连接池实现的完全限定名。
JDBCTemplate
1、有了数据源(com.zaxxer.hikari.HikariDataSource)，然后可以拿到数据库连接(java.sql.Connection)，有了连接，就可以使用原生的 JDBC 语句来操作数据库；
2、即使不使用第三方第数据库操作框架，如 MyBatis等，Spring 本身也对原生的JDBC 做了轻量级的封装，即JdbcTemplate。
3、数据库操作的所有 CRUD 方法都在 JdbcTemplate 中。
4、Spring Boot 不仅提供了默认的数据源，同时默认已经配置好了 JdbcTemplate 放在了容器中，程序员只需自己注入即可使用
5、JdbcTemplate 的自动配置是依赖 org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc 包下的 JdbcTemplateConfiguration 类
JdbcTemplate主要提供以下几类方法：
- execute方法：可以用于执行任何SQL语句，一般用于执行DDL语句；
- update方法及batchUpdate方法：update方法用于执行新增、修改、删除等语句；batchUpdate方法用于执行批处理相关语句；
- query方法及queryForXXX方法：用于执行查询相关语句；
- call方法：用于执行存储过程、函数相关语句。
编写一个Controller，注入 jdbcTemplate，编写测试方法进行访问测试；
package com.zwt.employeemanagementsystem.controller;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@RestController
public class JDBCController {
@Autowired
JdbcTemplate jdbcTemplate;
//查询数据库的所有信息
@GetMapping("/userList")
public List<Map<String, Object>> userlist() {
String sql = "select * from user";
List<Map<String, Object>> list_maps = jdbcTemplate.queryForList(sql);
return list_maps;
}
@GetMapping("/addUser")
public String addUser() {
String sql = "insert into mybatis.user(id,name,pwd) values (9,'小明','123456')";
jdbcTemplate.update(sql);
return "UPDTE_OK";
}
// @PathVariable("xxx")
// 通过 @PathVariable 可以将URL中占位符参数{xxx}绑定到处理器类的方法形参中@PathVariable(“xxx“)
//
// @RequestMapping(value=”user/{id}/{name}”)
// 请求路径：http://localhost:8080/hello/show5/1/james
@GetMapping("/updateUser/{id}")
public String updateUser(@PathVariable("id") int id) {
String sql = "update mybatis.user set name=?,pwd=? where id=" + id;
//封装
Object[] objects = new Object[2];
objects[0] = "小明-修改";
objects[1] = "123456";
jdbcTemplate.update(sql, objects);
return "update_OK";
}
@GetMapping("/deleteUser/{id}")
public String deleteUser(@PathVariable("id") int id) {
String sql = "delete from mybatis.user where id=?";
jdbcTemplate.update(sql, id);
return "delete_OK";
}
}
整合Druid
学这个主要是一般就用这么几个，都了解，免得去了公司说不会
Java程序很大一部分要操作数据库，为了提高性能操作数据库的时候，又不得不使用数据库连接池。
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。
Druid 可以很好的监控 DB 池连接和 SQL 的执行情况，天生就是针对监控而生的 DB 连接池。
Spring Boot 2.0 以上默认使用 Hikari 数据源，可以说 Hikari 与 Driud 都是当前 Java Web 上最优秀的数据源，我们来重点介绍 Spring Boot 如何集成 Druid 数据源，如何实现数据库监控。
Github地址：https://github.com/alibaba/druid/
配置数据源
1、添加上 Druid 数据源依赖。
2、切换数据源；
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # 自定义数据源
3、测试，数据源切换之后，在测试类中注入 DataSource，然后获取到它，
4、切换成功！既然切换成功，就可以设置数据源连接初始化大小、最大连接数、等待时间、最小连接数 等设置项；可以查看源码
spring:
datasource:
username: root
password: 123456
#?serverTimezone=UTC解决时区的报错
url: jdbc:mysql://localhost:3306/springboot?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
#Spring Boot 默认是不注入这些属性值的，需要自己绑定
#druid 数据源专有配置
initialSize: 5
minIdle: 5
maxActive: 20
maxWait: 60000
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
testWhileIdle: true
testOnBorrow: false
testOnReturn: false
poolPreparedStatements: 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
#如果允许时报错 java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.log4j.Priority
#则导入 log4j 依赖即可，Maven 地址：https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j
filters: stat,wall,log4j
maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20
useGlobalDataSourceStat: true
connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500
5、导入Log4j 的依赖
6、现在需要程序员自己为 DruidDataSource 绑定全局配置文件中的参数，再添加到容器中，
而不再使用 Spring Boot 的自动生成了；我们需要 自己添加 DruidDataSource 组件到容器中，并绑定属性；
@Configuration
public class DruidConfig {
/*
将自定义的 Druid数据源添加到容器中，不再让 Spring Boot 自动创建
绑定全局配置文件中的 druid 数据源属性到 com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource从而让它们生效
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")：作用就是将 全局配置文件中
前缀为 spring.datasource的属性值注入到 com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource 的同名参数中
*/
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
@Bean
public DataSource druidDataSource() {
return new DruidDataSource();
}
}
7、去测试类中测试一下；看是否成功！
@SpringBootTest
class SpringbootDataJdbcApplicationTests {
//DI注入数据源
@Autowired
DataSource dataSource;
@Test
public void contextLoads() throws SQLException {
//看一下默认数据源
System.out.println(dataSource.getClass());
//获得连接
Connection connection = dataSource.getConnection();
System.out.println(connection);
DruidDataSource druidDataSource = (DruidDataSource) dataSource;
System.out.println("druidDataSource 数据源最大连接数：" + druidDataSource.getMaxActive());
System.out.println("druidDataSource 数据源初始化连接数：" + druidDataSource.getInitialSize());
//关闭连接
connection.close();
}
}
配置Druid数据源监控
Druid 数据源具有监控的功能，并提供了一个 web 界面方便用户查看，类似安装 路由器 时，人家也提供了一个默认的 web 页面。
所以第一步需要设置 Druid 的后台管理页面，比如 登录账号、密码 等；配置后台管理；
//配置 Druid 监控管理后台的Servlet；
//内置 Servlet 容器时没有web.xml文件，所以使用 Spring Boot 的注册 Servlet 方式
@Bean
public ServletRegistrationBean statViewServlet() {
ServletRegistrationBean bean = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(), "/druid/*");
// 这些参数可以在 com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet
// 的父类 com.alibaba.druid.support.http.ResourceServlet 中找到
Map<String, String> initParams = new HashMap<>();
initParams.put("loginUsername", "admin"); //后台管理界面的登录账号
initParams.put("loginPassword", "123456"); //后台管理界面的登录密码
//后台允许谁可以访问
//initParams.put("allow", "localhost")：表示只有本机可以访问
//initParams.put("allow", "")：为空或者为null时，表示允许所有访问
initParams.put("allow", "");
//deny：Druid 后台拒绝谁访问
//initParams.put("kuangshen", "192.168.1.20");表示禁止此ip访问
//设置初始化参数
bean.setInitParameters(initParams);
return bean;
}
整合MyBatis
官方文档：http://mybatis.org/spring-boot-starter/mybatis-spring-boot-autoconfigure/
Maven仓库地址：https://mvnrepository.com/artifact/org.mybatis.spring.boot/mybatis-spring-boot-starter/2.1.1
整合测试
1、导入 MyBatis 所需要的依赖
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
mybatis:
mapper-locations: classpath:com/zwt/mapper/*.xml
type-aliases-package: com.kuang.pojo
2、配置数据库连接信息（不变） ,基本数据库配置
3、测试数据库是否连接成功！
4、创建实体类，导入 Lombok！
5、创建mapper目录以及对应的 Mapper 接口
6、对应的Mapper映射文件
7、maven配置资源过滤问题
8、编写部门的 DepartmentController 进行测试！
整合Redis
项目地址：https://gitee.com/zwtgit/spring-boot-integrates-redis
SpringBoot操作数据: spring-data jpa jdbc mongodb redis !
SpringData也是和SpringBoot齐名的项目!
说明:在SpringBoot2.x之后,原来使用的jedis被替换为了lettuce
jedis : 采用的直连, 多个线程操作的话,是不安全的,如果想要避免不安全的 , 使用jedis pool 连接池! 更像BIO (block input output)
lettuce : 采用netty , 实例可以再多个线程中进行共享,不存在线程不安全的情况 ! 可以减少线程数据了，更像NIO， java.nio全称java non-blocking IO（实际上是 new io）
源码分析
/*
* Copyright 2012-2020 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* you may not use this file except in compliance with the License.
* You may obtain a copy of the License at
*
* https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
*
* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
* See the License for the specific language governing permissions and
* limitations under the License.
*/
package org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis;
import org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnClass;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnSingleCandidate;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Import;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
/**
* {@link EnableAutoConfiguration Auto-configuration} for Spring Data's Redis support.
*
* @author Dave Syer
* @author Andy Wilkinson
* @author Christian Dupuis
* @author Christoph Strobl
* @author Phillip Webb
* @author Eddú Meléndez
* @author Stephane Nicoll
* @author Marco Aust
* @author Mark Paluch
* @since 1.0.0
*/
@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(RedisOperations.class)
@EnableConfigurationProperties(RedisProperties.class)
@Import({ LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class })
public class RedisAutoConfiguration {
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")
@ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
//没有过多的设置，redis的对象要序列化
//都是object类型，所有后面要转化
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
//由于String最常用，所以提出来了
@Bean
@ConditionalOnMissingBean
@ConditionalOnSingleCandidate(RedisConnectionFactory.class)
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}
测试整合
导入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
application.properties配置
#apring所有的配置都有自动的配置类
#自动配置都会有一个properties文件
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
测试
package com.zwt;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
@SpringBootTest
class SpringBootIntegratesRedisApplicationTests {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Test
void contextLoads() {
// RedisConnection connection = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection();
// connection.flushDb();
// connection.flushAll();
redisTemplate.opsForValue().set("zwt", "lijaitu");
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("zwt"));
}
}
序列化配置
@SuppressWarnings("rawtypes") private @Nullable RedisSerializer keySerializer = null;
@SuppressWarnings("rawtypes") private @Nullable RedisSerializer valueSerializer = null;
@SuppressWarnings("rawtypes") private @Nullable RedisSerializer hashKeySerializer = null;
@SuppressWarnings("rawtypes") private @Nullable RedisSerializer hashValueSerializer = null;
if (defaultSerializer == null) {
//默认是jdk的序列化
defaultSerializer = new JdkSerializationRedisSerializer(
classLoader != null ? classLoader : this.getClass().getClassLoader());
}
package com.zwt.pojo;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.Serializable;
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Component
//implements Serializable,在企业中一般都会序列化
public class User implements Serializable{
private String name;
private int age;
}
@Test
@SneakyThrows
public void test() {
User user = new User("李嘉图", 3);
String jsonstring = new ObjectMapper().writeValueAsString(user);
redisTemplate.opsForValue().set("user", jsonstring);
System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get("user"));
}
自定义redisTemplate
package com.zwt.config;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
//配置具体的序列化
Jackson2JsonRedisSerializer<Object> objectJackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
template.setKeySerializer(objectJackson2JsonRedisSerializer);
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}
常见场景的封装
@Configuration
public class RedisConfig {
// 自己定义了一个 RedisTemplate
@Bean
@SuppressWarnings("all")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
// 我们为了自己开发方便，一般直接使用 <String, Object>
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
template.setConnectionFactory(factory);
// Json序列化配置
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
// String 的序列化
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
// key采用String的序列化方式
template.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
// hash的key也采用String的序列化方式
template.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
// value序列化方式采用jackson
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
// hash的value序列化方式采用jackson
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
}
