SpringBoot整合Druid1、Druid简介 2、Druid功能 3、Druid常用配置 4、SpringBoo

1、Druid简介

Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池，Druid是目前最好的数据库连接池。在功能、性能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，同时加入了日志监控，可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况。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。

2、Druid功能

1、替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、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，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，这对于线上分析数据库访问性能有帮助。 3、数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中，这是不好的行为，容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。 4、SQL执行日志，Druid提供了不同的LogFilter，能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog，你可以按需要选择相应的LogFilter，监控你应用的数据库访问情况。 5、扩展JDBC，如果你要对JDBC层有编程的需求，可以通过Druid提供的Filter机制，很方便编写JDBC层的扩展插件。

3、Druid常用配置

4、SpringBoot整合Druid简单入门程序

环境搭建

4.1、导入依赖

 <dependencies>
		<dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.2.5</version>
 		</dependency>
        <!--validation验证校验-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId>
        </dependency>
        <!--引入lombok-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
        <!--aop-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>
        <!--引入web启动-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!--引入mybatis-plus-->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.2.0</version>
        </dependency>
        <!--引入mysql驱动-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>
        <!--引入连接池-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

4.2、配置文件application.yaml

spring:
  datasource:
    username: root
    password: 123456
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
    driver-class-name: com.mysql.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

4.3、导入log4j.properties日志配置

log4j.rootLogger=DEBUG, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender 
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%5p [%t] - %m%n

4.4、数据库表结构

4.5、contoller

package cn.gorit.controller;
import cn.gorit.mapper.map1.BookMapper1;
import cn.gorit.mapper.map2.BookMapper2;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@RestController
public class JDBCController {
    @Autowired
    JdbcTemplate jdbcTemplate;
    @RequestMapping("/user/select")
    public List<Map<String, Object>> selectAll(){
        String sql = "select * from user";
        List<Map<String, Object>> maps = jdbcTemplate.queryForList(sql);
        return maps;
    }
    @RequestMapping("/user/insert")
    public String insertUser(){
        String sql = "insert into user(id,username,birthday,sex,address) values(?,?,?,?,?)";
        jdbcTemplate.update(sql,58,"张三", "2020/11/11","男","成都");
        return "insert_ok";
    }
    @RequestMapping("/user/delete/{id}")
    public String deleteId(@PathVariable("id") Integer id){
        String sql = "delete from user where id="+id;
        jdbcTemplate.update(sql);
        return "delete_ok";
    }
}

4.6、测试

5、SpringBoot整合Druid之日志监控与请求拦截

config

package com.weinigg.config;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.alibaba.druid.support.http.StatViewServlet;
import com.alibaba.druid.support.http.WebStatFilter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Configurable;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import javax.servlet.Filter;
import javax.sql.DataSource;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
public class DruidConfig {
    @Bean
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
    public DruidDataSource getDataSource(){
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        return dataSource;
    }
    /**
     * 日志监控
     * @return
     */
    @Bean
    public ServletRegistrationBean statViewServlet(){
        ServletRegistrationBean registration = new ServletRegistrationBean(new StatViewServlet(), "/druid/*");
        Map<String, String> maps = new HashMap<String, String>();
        //日志监控的用户名密码
        maps.put("loginUsername", "admin");
        maps.put("loginPassword", "1234");
        //允许访问
        maps.put("allow", "");
        //maps.put("主机名","主机地址");禁止访问
        registration.setInitParameters(maps);
        return registration;
    }
    /**
     * 拦截器
     * @return
     */
    @Bean
    public FilterRegistrationBean statViewFilter(){
        FilterRegistrationBean bean = new FilterRegistrationBean(new WebStatFilter());
        Map<String, String> initParameters = new HashMap<String, String>();
        initParameters.put("exclusions","*.js,*.css,/druid/*");
        //不统计哪些请求
        bean.setInitParameters(initParameters);
        return bean;
    }
}

6、DruidUtil工具类：

package Util;
 
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;
 
import javax.sql.DataSource;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;
 
public class DruidUtil {
 
    private static DataSource ds;
 
    static {
        //加载配置文件和建立连接池
        try {
            Properties pro = new Properties();
            InputStream resourceAsStream = DruidUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("Druid.properties");
            pro.load(resourceAsStream);
            ds = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    /**
     * 获取数据库连接池
     * @return
     */
    public static DataSource getDataSource(){
        return ds;
    }
 
 
    /**
     * 获取连接池中的一个连接
     * @return
     * @throws SQLException
     */
    public Connection getconnection() throws SQLException {
        return ds.getConnection();
 
    }
 
 
    /**
     * 关闭数据库的资源  三个对象都存在时
     * @param conn
     * @param res
     * @param pstmt
     */
    public static void close(Connection conn, ResultSet res, PreparedStatement pstmt){
        if (conn!=null){
            try {
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        if (res!=null){
            try {
                res.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        if (pstmt!=null){
            try {
                pstmt.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
 
    /**
     * 关闭数据库的连接（只存在Connection和PreparedStatement对象时）
     * @param conn
     * @param pstmt
     */
    public void close(Connection conn,PreparedStatement pstmt){
        if (conn!=null){
            try {
                conn.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        if (pstmt!=null){
            try {
                pstmt.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
 
}

7、示例测试

登录，进入后台监控页面

运行SQL

Druid后台监控

8、总结

对于一个简单的数据库应用，可以简单地在需要访问数据库时，就新创建一个连接，用完后就关闭它。但是对于一个复杂的数据库应用，频繁的建立、关闭连接，会极大的减低系统的性能，因为对于连接的使用成了系统性能的瓶颈，数据库连接池就是为了解决这个问题。外部使用者可通过getConnection 方法获取连接，使用完毕后再通过releaseConnection方法将连接返回，注意此时连接并没有关闭，而是由连接池管理器回收，并为下一次使用做好准备。数据库连接池的好处：

Druid是Java语言中最好的数据库连接池，Druid能够提供强大的监控和扩展功能，是一个可用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能的开源分布式系统，尤其是当发生代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时，Druid仍能够保持100%正常运行。主要特色：为分析监控设计；快速的交互式查询；高可用；可扩展。